基于Huber权函数的Allan方差非相关差分抗差估计方法

原子钟频率稳定度计算时由于钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。本文首先建立了Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出了一种基于Huber权函数的非相关差分抗差估计方法,建立了一种非相关差分序列的构造方法,有效避免了复杂的噪声识别及白化计算,给出了Allan方差的非相关差分抗差估计的推导,并对抗差过程引入的误差累积给出了一种抵消方法;最后给出了完整的抗差估计方案,并利用实测数据进行了实验验证,结果表明本文方法对相位单点跳变、相位阶跃跳变具有显著的抗差能力,抗差估计可使异常引入的相对偏差由近200%降至5%以内。     

应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

Gold序列跳变扩频在毫米波敌我识别系统中的应用

在毫米波敌我识别系统中,识别信息在低频部分经过数字信号处理后,进行扩频调制后由微波收发信机进行传输。介绍了毫米波敌我识别系统中采用扩频调制设计原则和跳变Gold码扩频序列的设计方法,分析了扩频抗截收/截获的能力,并给出了一种用STEL2000-A芯片产生Gold序列进行跳变扩频调制的具体实现实例。     

一种相位编码信号参数盲估计方法

针对电子侦察中相位编码信号参数盲估计问题,提出一种新的相位编码信号载频和码元宽度盲估计方法。该方法首先将信号划分为等长度区间,并计算每个区间内信号的频谱,然后根据包含相位跳变区间频谱与不含相位跳变区间频谱的特征差异,以各区间内信号频谱峰值序列的方差最小为准则,不断改变区间划分长度完成码元宽度和载频估计。仿真结果表明,本算法在没有任何先验知识的情况下,可以对相位编码信号参数进行精确估计。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计

针对空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计问题,提出了基于四阶累积量对混合波源的DOA估计算法。该算法首先构造四阶累积量矩阵,利用类似ESPR IT方法估计出所有非相关信源的DOA,然后对四阶累积量进行修正空间差分平滑去相干,消除非相关源和空间非平稳高斯噪声的影响,从而实现了对相干源的DOA估计。此方法通过分别估计非相关和相关或者相干信号的DOA,能够以较少的阵元实现对多个信号DOA估计,最后仿真实验也验证该算法的有效性。     

基于空间差分平滑的非相关与相干信源数估计

针对非相关信源与相干信源共存时信源数估计问题,提出了一种新的基于空间差分平滑的信源数估计算法。该算法首先利用SORTE法估计相互独立信源个数,结合非相关信源阵列导向矢量与噪声子空间正交关系特性,实现非相关信源数估计;其次基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法得到相干信源数估计。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于地形差分矩的 TERCOM 地图性能估计

提出了一种非平稳地形中TERCOM地图匹配性能的估计方法。首先利用地形差分过程研究相关匹配算法度量值的统计特性 ,获得度量值的均值和方差关于地形差分矩的解析表达。然后讨论度量值统计特性与局部匹配搜索截获概率的关系 ,建议用地形差分矩和局部搜索截获概率作为TERCOM地图匹配性能的估计。通过对实际地形的试验 ,说明基于地形差分矩的匹配性能估计方法是有效的。     

关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。     

一种Turbo码中伪随机交织器的盲识别方法

目前Turbo码的构造中广泛应用的是伪随机交织器,要完成对Turbo码的识别,必不可少地需要得到伪随机交织器的参数。针对伪随机交织器的识别问题,通过引入扩频通信中PN序列盲估计的方法,利用功率谱二次处理法求出交织长度即m序列周期,再用特征分解方法对序列进行估计。仿真实验表明,该方法能够求出m序列的相关参数,完成对伪随机交织器的识别需求。     

基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法

在深入分析差分跳频信号产生机理和信号特性的基础上,提出一种基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法,利用SPWVD算法对差分跳频信号进行时频分析,通过检测时频分析数组中相邻跳信号的频率跳变时间来估计跳驻留时间参数,进一步估计跳速、瞬时频率等参数。仿真结果表明,提出的算法可以对差分跳频信号实现有效的参数估计,且估计精度较高,处理计算量较少。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法

针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMe MBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适应滤波器的思想,利用遗忘因子对量测噪声协方差误差进行修正;建立检验统计量,判断算法敛散性;若滤波发散,则采用有偏估计方法来保证算法收敛性。仿真结果表明在非时变、时变量测噪声方差未知情况下,改进算法的跟踪性能优于传统的GM-CBMe MBer滤波算法,对量测噪声的变化具有较强的适应能力。     

非平稳噪声背景下相干信源DOA估计研究

针对非平稳噪声环境下相干信源的DOA估计问题,提出了一种新的差分平滑DOA估计算法,阐述了算法的实现原理和基本步骤,通过仿真实验分析了算法的子空间收敛性能、角分辨率以及DOA估计精度等性能。仿真结果表明,该算法可消除非平稳白噪声,运算量较小,不存在伪峰并且测向性能优良。     

一种精确的基于周期序列的信噪比估计算法

文中针对多径信道,提出了一种基于周期序列的信噪比估计算法,利用周期序列良好的自相关特性,精确地估计了接收信号幅度和噪声方差,分析并推导了两径信道下信噪比估计的通用表达式,给出了算法实现的具体过程。仿真结果表明该算法整体估计性能较好,特别适合于低信噪比条件下。与现有的二阶矩四阶矩(M2M4)和频域估计算法相比,在信噪比为-5dB时,估计偏差在1dB范围内的概率分别提高了21%和55.5%。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

一种陀螺随机漂移的高精度组合建模方法

随机漂移是制约陀螺精度的一个重要因素,提出了一种对陀螺随机漂移精确建模的方法.利用小波降噪技术消除信号中的高频噪声,再将降噪后的数据序列平稳化,对平稳化后的数据序列进行AR建模、卡尔曼滤波,得到陀螺随机漂移的估计量.用Allan方差等方法对仿真结果进行了检验,表明了该方法的有效性.该模型可用于补偿惯导系统中陀螺漂移产生的随机误差,以提高制导精度.     

一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。