您的位置: 专家智库 > >

国防科技大学科研计划项目(CX06-04-03)

作品数:5 被引量:25H指数:3
相关作者:周一宇郭福成李强谢恺杨争斌更多>>
相关机构:国防科学技术大学更多>>
发文基金:国防科技大学科研计划项目国防科技技术预先研究基金更多>>
相关领域:航空宇航科学技术电子电信自动化与计算机技术天文地球更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇航空宇航科学...
  • 2篇电子电信
  • 1篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇卫星
  • 2篇滤波
  • 1篇单站无源定位
  • 1篇低信噪比
  • 1篇定轨
  • 1篇定轨方法
  • 1篇多普勒
  • 1篇多普勒变化率
  • 1篇信号
  • 1篇信噪比
  • 1篇英文
  • 1篇优选法
  • 1篇正弦信号
  • 1篇频率估计
  • 1篇频率估计算法
  • 1篇子群
  • 1篇无源定位
  • 1篇粒子滤波
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化

机构

  • 5篇国防科学技术...

作者

  • 5篇郭福成
  • 5篇周一宇
  • 4篇李强
  • 1篇杨争斌
  • 1篇谢恺

传媒

  • 2篇宇航学报
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇信号处理

年份

  • 2篇2008
  • 3篇2007
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法被引量:7
2008年
为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF(Extended Kalman Filter)滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF(Unscented Kalman Filter)以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer-Rao下界。
杨争斌谢恺郭福成周一宇
关键词:无源定位粒子滤波多普勒变化率
一种基于粒子群优化的卫星仅测频被动定轨新算法(英文)被引量:1
2007年
提出一种新的卫星对卫星仅测频被动定轨算法,采用粒子群优化算法(PSO)解决多维全局优化问题。首先,建立了卫星对卫星仅测频被动定轨的数学模型;其次,基于粒子群优化算法提出了对目标卫星轨道根数的估计方法;再次,推导了参数估计误差的克拉-美劳(CRLB)下限。最后通过计算机仿真对算法的性能进行了验证。多次仿真结果表明:该算法的参数估计误差接近克拉-美劳下限,且算法的运算量明显优于网格搜索法。
李强郭福成周一宇
关键词:卫星
低信噪比下一种基于优选法的正弦信号频率估计算法被引量:1
2008年
针对插值FFT算法在低信噪比下估计精度不高,二分搜索法及其改进算法计算量较大或需要初始化引导等问题,提出了基于优选法的正弦信号频率估计算法,给出了测试点的设计原则和计算流程,分析了算法的频率分辨率和计算量,最后通过多次蒙特卡洛仿真对算法的有效性进行了验证。仿真结果表明,该算法通过合理设计测试点,能够在低信噪比且不需要初始化引导的情况下以较小代价达到参数估计误差下限(CRLB),此外,算法对相对频率偏差也具有较好的适应性。
李强郭福成周一宇
关键词:频率估计优选法插值FFT
单个卫星观测器对卫星仅测角被动跟踪的可观测性研究被引量:13
2007年
单个卫星观测器对卫星的仅测角被动跟踪技术在空间目标监视中具有重要价值,研究了其中的重要理论问题——系统可观测性问题。以直角坐标系为基础,建立了二维修正极坐标系下的状态方程和观测方程。推导了对任意加速度受位置、速度约束的运动的系统可观测充要条件,并据此充要条件,严格证明了单个卫星观测器对卫星仅测角被动跟踪系统满足该可观测条件,最后通过STK6.0产生的数据验证了结论的正确性,该结论可推广到对卫星目标的三维被动跟踪中。
李强郭福成周一宇
关键词:可观测性卫星
基于角度和频率信息的卫星被动定轨方法被引量:3
2007年
针对单星对卫星被动定轨时采用仅测角方法滤波收敛时间较长且精度不高等问题,提出了在测角的同时增加频率测量信息的单星对卫星扩展Kalman滤波被动定轨方法。在二体问题下详细推导了状态预测方程、状态转移矩阵和测量雅可比矩阵,最后通过STK6.0仿真产生的数据对算法有效性进行了验证。仿真结果表明,该算法比仅测角方法具有更高的定轨精度和更快的收敛速度,且当测角精度较高时,能够在相对较大的初始位置误差情况下较快收敛并达到较高的收敛精度。
李强郭福成周一宇
关键词:卫星卡尔曼滤波
共1页<1>
聚类工具0