基于相关性的OFDM盲识别与参数估计方法

针对非协作通信领域OFDM信号识别难的问题,提出一种基于信号循环前缀相关性的盲识别和时域参数估计算法。通过对OFDM信号循环自相关函数进行分析,在时域上求出延时自相关运算函数的波形,利用循环前缀的相关波峰的特性,以区别OFDM信号和单载波信号,实现对OFDM信号的盲识别。在此基础上,通过采用多个OFDM信号构造循环前缀相关性的累加函数所形成的波峰完成对符号和循环前缀长度等参数的估计。     

含噪混合盲扰信分离中联合降噪技术研究

针对盲扰信分离技术在含噪混合条件下分离效果差的问题,文章采用经验模态分解和小波变换联合的降噪技术进行分离前的消噪预处理,研究了联合降噪的三种模式,分别对其降噪效果进行了仿真分析,得到了一种较好的联合降噪模式。将该模式与无噪环境下的盲分离算法相结合,弥补了经典盲源分离算法处理含噪混合盲扰信分离的不足。仿真结果表明该算法在一定范围的低信噪比条件下,能够从含噪的混合信号中恢复出通信信号源。     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

未知数量稀疏源盲分离的一种新方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。     

基于SRUKF仅测角导航的空间交会闭环控制协方差分析

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于SRUKF (Square Root Unscented Kalman Filter) 的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。经算例验证,本文提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好吻合;该方法适用于采用传统Extended Kalman Filter (EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大了24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky 因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型要比基于EKF的协方差分析模型在计算速度上快了10%。     

平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于负熵最大的FastICA语音信号分离算法

语音信号分离是现代信号处理的热点问题,针对未知信号源个数的情况,提出一种基于负熵最大的FastICA(Fast Independent Component Algorithm)语音信号盲分离算法,有效解决了源信号数目估计、语音信号分离及复原等问题。改进的算法增加了源信号数目估计环节,放宽了算法适用条件,即在源信号数目未知的情况下,也能够实现信号盲分离功能。并将其成功应用于运用信号分选过程中,最终复原语音时域波形,完成信号分选任务。仿真实验中,详细讨论了该方法在不同信噪比以及不同源信号数目情况下的分选能力,证明了方法的有效性和优越性。     

近地快速交会调相策略设计与任务分析

基于我国2天交会对接方案,通过合理减少定轨、变轨参数计算与指令上传及不可测控区域占用的飞行圈次,建立了5圈快速交会对接的调相变轨方案,采用四脉冲修正特殊点变轨算法进行求解。给出了满足调相段终端控制精度所需要的定轨精度,分析了追踪航天器入轨精度、追踪航天器入轨远地点高度、目标轨道高度、调相段终端瞄准点等参数对最优初始相位角范围的影响规律。简要分析了为获得需要的初始相位角,目标航天器的调相策略及追踪航天器可能的发射机会。     

一种基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

针对传统修正恒模算法(MCMA)收敛速度慢、剩余码间干扰大的缺点,在双模式修正恒模算法(MCMA+DD-LMS)的基础上引入局部信息量和变步长的思想,提出了一种基于修正多模算法(MMMA)的双模式变步长修正多模算法(VS-MMMA+DD-LMS)。经过理论分析和实验仿真,证明改进后的算法较传统算法具有更好的均衡效果。