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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。 相似文献
23.
针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。 相似文献
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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。 相似文献
25.
学习是一个老生常谈的话题,也是终身常伴的现实课题,学会学习更是值得我们每个人认真思考的人生命题。毛泽东曾指出:"不解决桥和船的问题,过河就是一句空话"。对军队而言,学习力就是战斗力,学会学习应是军人学文习武之根基。像蜜蜂酿蜜那样博采众长。"小蜜蜂,嗡嗡嗡,飞到东来飞到西",蜜蜂总在不停地奔波忙碌,采集无数花粉,最终酿出甜美的蜜汁。"取它之粗粝,化己之精粹",正是蜜蜂的可贵之处,"蜂采百花酿甜蜜,人读群书明真理",我们 相似文献
26.
在理想情况下,基于均匀圆阵的米波全向雷达可联合-1阶、0阶和和1阶相位模式实现全方位的无模糊测角。然而在实际工程中,各接收通道幅相特性往往不一致,这将导致激励出的相位模式中包含误差项从而引起明显的测角误差,而且该误差无法补偿,只能通过校正通道间的幅相误差或选择合适阵列参数的方式来减小。为此,通过理论推导得到测角误差与各接收支路幅相误差之间的解析关系式,明确了幅相误差对测角误差影响的同时也为合理选阵列参数以减小幅相误差引起的测角误差提供了理论依据,仿真分析验证了理论误差分析的正确性并给出了最优的阵列直径取值。 相似文献
27.
针对传统"停-跳"假设对高动态脉冲雷达测速的局限性,提出了一种最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法。在最小熵准则下,通过建立多项式的相位滤波器,实现回波信号相位高阶系数的估计,再对积累周期内的信号进行相位补偿,补偿后的信号频谱熵最小,此时再利用FFT可以得到高精度径向速度估计。实测验证表明,该算法可以有效地估计和修正回波相位高次项,提高回波积累时长,补偿后的径向速度估计均方根误差明显降低,算法估计的径向速度均方根误差优于0.04m/s,有效提高了脉冲雷达测速精度。 相似文献
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针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s2正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。 相似文献
29.
基于RLS算法的自适应逆控制系统的研究 总被引:5,自引:1,他引:4
提出了一种基于RLS算法的自适应逆控制系统,并对最小相位对象和非最小相位对象分别用此系统建模,进行仿真研究.仿真结果表明,基于RLS算法的自适应逆控制系统的收敛速度快,抗干扰性能好,而且得到的稳态误差较小. 相似文献
30.
航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。 相似文献