一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。     

INS辅助的PMF-FFT快速捕获算法

为了快速地捕获卫星信号,研究了部分匹配滤波(Partial Matched Filter,PMF)算法及其参数选择依据。采用惯性导航系统(INS)辅助的PMF-FFT捕获算法,该算法首先利用惯性导航系统信息缩小信号捕获的2维搜索范围;同时,为改善PMF-FFT捕获算法的性能,在PMF过程中采用窗函数加权积分。结果表明,该捕获算法能够大幅减小平均捕获时间;且加窗后的PMF-FFT算法捕获性能更优。     

巡航导弹INS/视觉组合导航方法

巡航导弹仅依靠惯性导航系统进行导航时,其导航误差将随着时间的累积不断变大。INS/GPS是最常用的组合导航方式,但存在战时不可用的缺陷。为此提出了一种基于EKF的巡航导弹INS/视觉组合导航方法。利用巡航导弹相对于单个已知点地标的视觉信息(方位角和高度角)和高度信息,巡航导弹INS的位置和速度误差能够同时被估计出来。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于动态循环筛选模型的指标体系建立方法

针对评估中指标体系构建问题,提出一种层次网指标体系模型,对其中底层指标集的确立问题提出一种基于动态循环筛选模型的指标集选取方法,该方法在每一轮的循环过程中,通过评价专家专业度对专家集进行了优化,通过数据信息熵评价数据有效度系数,进而得到指标的重要度。指标集的双重优化确保了专家集的专业性和指标集的合理性,实际算例分析证明了此方法的可行性和有效性。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。     

北斗系统三频载波相位整周模糊度快速解算

北斗导航定位系统播发三个频率观测值,有助于载波相位整周模糊度的快速、准确固定。传统的几何无关模型三频载波相位模糊度固定算法通常采用遍历整数搜索的方法确定载波相位-伪距组合系数,组合后的噪声因子较大,模糊度固定成功率不高。在分析了北斗系统伪距测量误差特性的基础上,给出了加权组合噪声因子的定义及其约束下的最优组合系数的求解方法。采用Hatch滤波提高电离层延时误差实时估计精度,成功固定三组线性无关组合系数对应整周模糊度,进而确定基础整周模糊度。利用北斗系统短基线、长基线实测数据对算法性能进行了验证,实验表明:提出的算法可优化超宽巷、宽巷组合噪声因子20%以上,模糊度固定成功率提高10%~18%左右,30s历元平滑后的基础模糊度固定成功率可达90%以上。     

基于载波相位辅助的GNSS天线阵抗干扰算法*

对于全球卫星导航定位系统,干扰和多径是影响接收机导航定位性能的两个主要因素。针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出了一种基于载波相位辅助的卫星导航天线阵抗干扰算法。该算法进行盲零陷形成的同时利用各阵元通道输出信号的载波相位辅助来进行盲波束形成,并通过控制算法实现智能切换。仿真结果表明,提出的算法在干扰环境且接收机冷启动的条件下仍能成功抑制干扰、正常工作,在无干扰或弱干扰条件下能进行波束形成来增强卫星信号,从而提高卫星可见性以及定位精度。提出的算法不需要阵列校正以及姿态测量单元辅助,其实现代价远小于传统的波束形成算法。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

VFD滤波器的导航信道模拟器动态时延模拟方法

针对卫星导航信道模拟器信号仿真中,传统伪距多普勒模拟方法瞬时控制精度差、滤波器资源占用较大的不足,提出了基于拉格朗日插值延迟滤波器及Farrow结构实现的伪距多普勒模拟方法。在分析信道模拟器系统架构的基础上,建立了多普勒模拟方法的模型,包括延时计算模块和可变延迟滤波器两部分。与多速率采样数字延迟滤波器方法比较,该方法滤波器系数个数约为后者的0.2%,并且改变时延特性时,仅需更新1个参数。信道模拟器实测数据结果表明使用该方法伪码多普勒模拟精度可以达到0.1mHz。