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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
针对大型无线电跟踪雷达系统电轴参数标定过程中存在的人工判读依赖性大、只能进行单项参数标定、标定精度难以提高、标定过程较为复杂以及部分参数不能定量标定等问题,提出了新的电轴参数联合标定方法。通过对远场空间合作目标的跟踪测量,建立归一化误差矢量,利用光学脱靶量与雷达动态滞后(误差电压)之间的定量关系,对雷达光电偏差、定向灵敏度、交叉耦合系数等参数进行统一联合迭代求解。该方法可同时精确标定光电旋转矩阵、光电靶面的旋转角等参数,对环境和设备要求低,在静态或动态远场条件下均简便易行,可同时适用于固定站址与移动站址大型跟踪雷达系统。实验表明该方法标定结果可信。  相似文献   

2.
船载雷达标校望远镜光轴、标校电视光轴在天线不同状态下会产生不同程度的晃动,可达角分量级,在利用反向法标定雷达零位和轴系误差时,会给标定结果带来较大误差。针对此问题,提出了通过分别检测天线在正向、反向状态下标校望远镜光轴与标校电视光轴间不平行度以判定光轴是否存在晃动的方法,同时提出了利用大地测量成果精确解算光轴俯仰晃动量的方法,给出了解算模型,试验表明解算精度满足雷达标校要求。在此基础上给出了当光轴存在俯仰晃动时,俯仰零位、俯仰光电偏差、天线重力下垂误差等相关参数标定的改进数据处理模型。  相似文献   

3.
船载某C频段统一测控系统(UCB)因为光轴变化,使得坞内标定的角度零值、光机偏差等轴系误差修正参数不能准确校正设备的光轴指向偏差,而以光轴为基准放球标定的光电偏差修正参数无法使用。针对这个难题,在深入分析雷达轴系误差修正原理及参数标定方法的基础上,提出了基于测星数据动态标定雷达轴系误差参数、基于脉冲雷达电轴推算UCB光电偏差参数的替代方法,给出了相关数学模型,并利用实测数据进行了验算分析。试验结果表明,替代方法标定的参数准确合理,误差修正精度高,有效提升了数据处理精度。  相似文献   

4.
基于测控系统常用的大口径天线多模馈源跟踪系统校相需求,介绍了当前常用的校相方法,针对太阳校相单次校相结果误差大、需取均值使用导致校相周期长等缺点,通过分析多模馈源跟踪系统工作原理,提出了一种基于固定波程差的校相参数计算方法。该方法利用不同频点的精确校相值标定跟踪系统和、差通道之间波程差,进而计算出整个频段中各频点校相值。最后结合靶场遥测设备进行计算验证,应用表明该方法计算快捷,计算结果稳定可用,符合实际数据的变化趋势,能够满足各项实际工程应用需求。  相似文献   

5.
针对大部分航天测控站下行链路校相功能还依赖标校塔的现状,分析了偏馈模式和有线模式下方位、俯仰误差电压比例值保持稳定的原理,提出了利用该稳定性实现测控站无塔校相的方法。实验证明,利用该方法得到的校相结果交叉耦合小于七分之一,定向灵敏度满足要求。该方法解决了设备组合变更或设备检修后需要重新标定的问题,可应用于双通道跟踪体制的统一测控系统,具有很强的实用性。  相似文献   

6.
针对遥测设备现有记忆跟踪存在速度跳变和外推误差大的问题,提出了一种基于理论弹道速度匹配的记忆跟踪算法。分析了遥测设备记忆跟踪算法原理与不足,对原记忆跟踪算法进行改进,同时将Neville算法用于记忆跟踪数据插值。仿真结果表明新算法外推10 s、5 s和3 s的均方根误差比原算法平均减小44.9%。新算法在设备应用的测试结果同样证明了其优越性。  相似文献   

7.
提出了一种动态条件下通过船载经纬仪和雷达标校电视联合测恒星,标定雷达轴系 误差修正参数的数学方法,从理论上推导了相关的模型。在此基础上,通过实测数据进行了 试算分析。分析结果表明:利用动态标定方法给出的船载无线电雷达轴系误差修正参数吸 收了经纬仪光轴和雷达光轴之间的偏差,有效提高了雷达测角精度。  相似文献   

8.
针对动态条件下船载雷达误差修正参数标定困难的问题,提出了基于星敏感器的船载雷达误差修正参数解算方法,该方法以安装于船载雷达天线的星敏感器测角数据为比对基准。总结了船载雷达标定方法的现状,介绍了基于星敏感器的船载雷达误差修正参数解算原理,推导了船载雷达误差计算公式和误差修正参数解算模型。通过计算雷达相对星敏感器的角度残差,采用最小二乘算法实现了误差修正参数的解算。最后,通过静态与动态试验对该方法进行了验证。试验结果表明,静态条件下,该方法与传统坞内标定结果相比一致性优于15″,动态条件下的一致性优于25″,说明该方法技术上是可行的。  相似文献   

9.
针对目前船载测控设备放球标定中采用的自跟踪固定加偏工作方式的不足,通过对加偏电压乘以俯仰角度余弦的方法,消除正割补偿对标定的不良影响,提出一种采用自跟踪无级加偏与固定加偏相结合的工作方式,该方法操作简单、直观,并经过多次任务的检验,  相似文献   

10.
针对转换瑞利滤波器(SRF)由于测角误差先验信息不准确而导致跟踪性能退化的问题,提出了一种基于交互式多模型转换瑞利滤波器(IMM-SRF)的目标跟踪方法。该方法采用多个不同测角噪声水平的SRF模型进行滤波,并且通过对滤波结果的自适应加权融合解决测角误差未知的问题。与SRF方法相比,该方法无需测角误差的先验信息,鲁棒性和实用性更好。仿真结果表明,IMM-SRF方法可实现对匀速运动和曲线运动目标的准确跟踪,并且收敛速度也较快,验证了所提方法的有效性。  相似文献   

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