【摘 要】
:
对多元探测的灵敏度模型进行研究,结合探测信噪比、探测概率和虚警率等推导建立了该模型,并进行实验验证,证明了该模型的准确性.在此基础上,仿真分析不同探测条件下,APD单元数、脉冲累加次数、填充因子和死时间对探测灵敏度的影响,为多元APD的选型提供理论依据.结果显示,脉冲累加次数为6时,填充因子越大,死时间越小,测距性能越好.在高背景噪声下,APD单元数的增加对探测灵敏度的提升效果显著.在低背景噪声下,采用4元APD就可以达到较好的测距效果.
【机 构】
:
光电控制技术重点实验室,河南洛阳 471000;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳 471000;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳 471000
论文部分内容阅读
对多元探测的灵敏度模型进行研究,结合探测信噪比、探测概率和虚警率等推导建立了该模型,并进行实验验证,证明了该模型的准确性.在此基础上,仿真分析不同探测条件下,APD单元数、脉冲累加次数、填充因子和死时间对探测灵敏度的影响,为多元APD的选型提供理论依据.结果显示,脉冲累加次数为6时,填充因子越大,死时间越小,测距性能越好.在高背景噪声下,APD单元数的增加对探测灵敏度的提升效果显著.在低背景噪声下,采用4元APD就可以达到较好的测距效果.
其他文献
为充分考虑历史信息对未来导航结果的影响,并充分利用更深层次的组合导航信息进行信息融合,提出了一种基于图优化的INS/GNSS深组合导航方法.通过将量测信息和状态传播作为约束信息,在时间域上构建优化代价函数,利用列文伯格-马夸尔特法求解状态的最优估计.通过INS/GPS深组合导航系统仿真实验对该方法进行了评估和分析,仿真实验结果表明,所提算法与常规卡尔曼滤波方法相比,三轴方向的位置误差均值分别减少了38.5%,21.0%和30.9%,速度误差均值分别减少了31.4%,52.8%和57.3%,所提算法能有效提
为了提高某破障武器随动系统响应的快速性和准确性,对其进行神经网络滑模控制研究.结合伺服系统的模型,引入脊波递归神经网络(RRNN)对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度和鲁棒性.通过脊波递归神经网络滑模控制器(RRNN-SMC),有效地抑制了扰动、参数变化等非线性因素的影响.最后,采用粒子群优化算法对脊波参数和链接权值进行优化,可以有效降低滑模抖振的影响.通过仿真实验发现,该方法能够保证随动系统的稳定性,加快动态实时响应的速度,提高随动控制的精度.
针对一类含有非匹配干扰的高阶非线性未知系统的控制问题,采用一种基于自耦比例-积分(ACPI)控制理论的虚拟递推控制方法,该方法通过引入未知状态和总和扰动的概念,将非匹配非线性系统映射为等价的线性未知系统,并构建了一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统,结合ACPI控制理论构造了以速度因子为核心联系因子的ACPI虚拟指令,为了有效避免反步控制中存在的“微分爆炸”问题,将各虚拟指令的微分定义为未知有界扰动.仿真结果表明了ACPI控制系统不仅具有良好的动态品质和稳态性能,而且具有良好的抗扰动鲁棒性,因而在高阶非
孪生网络跟踪算法将跟踪问题转换为相似性匹配问题引起广泛关注,然而,多数算法无法在移动端或算力不足的嵌入式设备上实现工程应用.为此,提出了一种基于孪生网络的轻量级高速跟踪算法.该算法以特征提取能力良好且参数量少的MobileNetV2作为主干网络,通过组卷积、Crop等操作进一步减少网络参数量,提高网络运行速率;通过在倒残差结构中加入注意力机制动态调节模型权重,突出目标重要信息;通过不同特征层之间的信息融合,提升网络模型对目标多尺度语义信息的表达.采用目标跟踪基准库OTB100和VOT2018进行实验,结果
小波阈值函数中,因信号之间的不连续性及小波估计系数与原信号的小波系数存在误差等原因,图像无法得到最优还原.为此提出一种基于改进协同量子粒子群算法优化小波函数的去噪方法.该方法在协同量子粒子群优化(CQPSO)算法的基础上引入了自适应收缩扩张因子,用改进的协同量子粒子群算法优化小波阈值函数中的调节因子和阈值.仿真图像和数据显示,该算法成功降低有用信号的畸变失真,在信噪比的评价标准下,相比其他算法效果提升5%~10%,在均方根误差的评价标准下,相比其他算法效果提升16%~20%,有较好的实用价值.
针对多对多的雷达与雷达对抗信号级仿真系统难以扩展的问题,实现了一种基于信号描述字的雷达与干扰仿真方法.首先,分析了相参脉冲串目标回波数字仿真理论与方法;以此为基础,对数字信号的仿真过程进行拆分,提炼了信号描述字的组成要素;然后凝练得到5类信号描述字,并讨论了信号描述字如何适应信号样式多样性的问题;最后,通过两部雷达和两部干扰机的对抗仿真实例,验证了方法的有效性和对于多对多雷达对抗信号级仿真的适应性.
针对导弹纵向通道存在干扰影响的问题,设计了一种复合控制方案.首先,选取超螺旋干扰观测器估计未知干扰,并设计积分滑模控制器补偿输入干扰产生的影响;其次,基于微分对策理论,结合自适应动态规划算法,设计单评价神经网络在线求解自适应最优控制器来抑制非匹配干扰,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和评价网络权值的收敛性;最后,对导弹纵向动力学进行建模仿真,验证了所提复合控制策略的有效性.
针对机载电子对抗系统外场使用保障数据具有大样本、随机截尾以及数据来源多等特点,提出一种基于外场使用保障数据的电子对抗系统可靠性持续评价方法.首先,分析了机载电子对抗系统可靠性持续评价步骤;其次,给出外场使用保障数据的收集、分析与核查方法;然后,构建基于使用保障数据的设备级和系统级可靠性评估模型;最后,结合某电子对抗系统实例分析,验证所提方法的正确性.
为了提高机载光电稳定平台的动态性能及稳定精度,提出了一种非线性积分滑模的控制方法,该方法可以解决传统滑模具有的稳态误差及传统积分滑模超调量大、调节时间长以及暂态性能恶劣等问题;采用改进的指数趋近律,可加快响应速度并减小抖振.另外,将非线性积分滑模面引入滑模观测器,提高了系统的抗扰能力.仿真结果表明,与传统滑模、传统线性积分滑模相比,该方法可以无超调、更快、更准确地跟踪输入指令,并且瞄准线稳定精度相较于传统滑模提高28.43%.因此,所设计的控制方法既提高了系统的动态性能,也提高了平台的稳定精度.
针对BP神经网络在双目相机标定时受到初始权值和阈值的影响,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络对双目相机进行标定的方法,通过对遗传算法的交叉和变异概率进行改进,采用世界坐标值直接对比度使得数据更直观,实验证明可以获得更高的精度.