军事通信中基于UFMC信号的峰均比抑制算法

针对5G移动通信中的通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）系统中信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法（IPA-IBPSO-PTS）。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

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。     

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。     

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。     

通道幅相不一致时的全向测角误差分析北大核心

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。     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。     

最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法

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。     

两种解相关算法的DOA估计性能研究

MUSIC算法能对独立信号的波达方向（DOA）进行有效估计,但该算法对相干信号或强相关信号进行DOA估计时,算法性能会随着相关系数的增加而急剧恶化甚至失效．针对该问题,利用前后向空间平滑技术与修正MU—SIC算法进行去相关,研究了它们去相关的基本原理及优缺点;利用MUSIC算法通过实验仿真对相关信号的波达方向估计性能进行了研究,分析了信号间相关系数对前后向空间平滑算法与修正MUSIC算法的测向性能的影响,并验证了算法去相关的有效性．     

双差分相移键控在短波通信系统中的应用

文章针对短波通信系统中的载波频率偏移严重影响调制方式的误码性能这一问题,提出将双差分相移键控应用于短波通信系统中,该调制方式可以降低载波频率偏移对信号解调判决的影响。理论分析与计算机仿真表明:在具有载波频率偏移的短波通信系统中,该方式与传统的差分相移键控相比不需要载波频率校正,降低了设备复杂度,缩短了通信建立时间,能更有效地降低系统误码率,改善系统性能。     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。