捷联寻北仪抗环境干扰的研究

捷联寻北仪在使用中会受到各种环境干扰的影响,从而削弱有用信号,降低寻北精度。研究了一种测量角速度干扰的方法。首先,定义一个虚拟的数学平台;然后,利用加速度计输出和陀螺仪输出积分计算得到实时姿态角相比较,并采用P I控制器进行反馈控制将数学平台调平;从而把角速度干扰从陀螺输出信号中测量出来。该方法简单实用,能显著提高寻北仪抗环境干扰的能力。     

六自由度装置滚转轴干扰源的诊断及其抑制

为了查找滚转轴出现定位偏差的原因 ,通过对比多种情况下滚转轴的反馈信号 ,结合相应的定位试验 ,查出了导致滚转轴出现定位偏差的干扰源。基于对滚转轴反馈信号被干扰原因的分析 ,有针对性地采取了多项措施 ,并给出了这些措施的效果。最终采用给Y轴驱动器单独供电的方式解决了这一难题 ,经风洞试验证明 ,效果良好     

逆变器驱动电机系统EMC模型建立及直流侧传导干扰研究

针对逆变器驱动电机系统建立了EMC(电磁兼容)模型,其中改进了三相异步电机的EMC模型,通过构建实验系统,对系统的直流侧传导干扰进行了测量,并采用Simulink工具对系统进行了时域传导干扰分析,仿真结果与实验吻合,结果显示主要传导干扰出现在逆变器载频的整数倍附近,在0～150kHz频段中随频率增加,传导干扰增大,其中共模传导干扰占主要成分.     

一种高分辨时频分析方法及在脑电信号处理中的应用

时频分析中 ,交叉项和分辨率是矛盾的两个关键因素。Wigner分布在分辨率这点上代表着时频分析的最高水平 ,却引入了交叉项。中心仿射滤波法以Wigner分布为基础 ,对Wigner分布的结果进行非线性滤波 ,有效的滤除交叉项干扰 ,仍然保持很好的自项聚集度 ,具有相当高的分辨率。利用中心仿射滤波法分析癫痫脑电信号 ,可以比较细致地反映信号 ,并且能用于异常脑电的自动识别。该方法不考虑信号的时域特性 ,只利用时频谱的变化特性 ,所以本方法还具有广泛的适应性。     

一种新型混合跳频通信技术

文中提出了一种新型混合跳频通信技术,该技术结合传统跳频技术和差分跳频技术,在较窄的频带上采用差分跳频调制,并将该调制信号与另一更宽频带内的慢跳频信号进行混频,最终得到一个跳速高、频带宽的调制信号。接收端解调时,先按照传统跳频解调的方式进行慢跳频的解调,再按照差分跳频解调的方式对信号进行差分跳频解调。这种混合跳频通信技术在提高数据传输速率的同时,也可以很好地改善系统的误码率性能和抗单音干扰性能。     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

卫星活动部件的干扰辨识与抑制

采用干扰辨识的方法实现带活动部件三轴稳定卫星的高精度姿态控制问题.首先以扫描镜为例进行,分析扫描镜运动对卫星产生的等效干扰力矩;然后根据卫星控制系统的稳态输出数据,采用特征系统实现算法对扫描运动产生的干扰频率进行闭环辨识;最后在所辨识干扰频率的基础上,采用偶极子干扰抑制滤波器消除扫描镜运动干扰对卫星姿态的影响.仿真结果表明,所提出的方法能有效地克服活动部件运动产生的未知干扰对卫星姿态稳定度的影响,提高在轨运行卫星的姿态控制精度.     

辅助通道参数模型估计射电天文抗干扰方法

针对单通道射电天文抗干扰方法在观测数据干噪比较低情况下的干扰消除性能降低甚至失效的问题,通过引入辅助天线观测提出了一种基于参数模型估计的抗干扰方法。该方法利用辅助天线所接收到的具有较高干噪比的观测数据建立干扰信号参数的估计模型,同时通过构建主辅通道参数差异性模型对估计模型进行修正,实现对干扰信号参数的精确估计,达到消除干扰信号的目的。仿真实验表明,相比于单通道方法,改进后的方法在解决低干噪比条件下的射电天文抗干扰问题方面具有更广泛的适用范围。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

基于循环平稳的DSSS系统窄带干扰抑制技术

在对窄带干扰的频谱特性分析的基础上,采用一种新的利用信号循环平稳特性的方法进行干扰抑制。利用LCL-FRESH滤波器对信号进行更精确的估计,从而有效地抑制了窄带干扰。仿真结果表明,同传统时域预测滤波器相比,这种干扰抑制方法,能够更好地估计和消除窄带干扰,具有更加优越的干扰抑制性能。