粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于DRFM的移频旁瓣干扰技术研究北大核心

针对脉冲多普勒(PD)雷达通过测量回波信号多普勒频率检测目标移动速度这一特点,为提高假目标逼真程度和干扰效果,提出移频旁瓣干扰并列举了3种干扰策略。该干扰方法基于数字射频存储(DRFM)的旁瓣干扰技术,结合真实目标运动特点与直接数字频率合成器(DDS)产生多普勒频率的原理,通过理论计算产生与假目标精确匹配的信号幅度和多普勒频率。经过软件仿真,得出不同干扰策略的假目标形成的虚假航迹和多普勒频率变化趋势,验证了移频旁瓣干扰技术的有效性和实现的可能性。     

基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。     

基于IGSO卫星的多普勒定位单向授时方法研究

针对导航战、城市或者室内环境中,可见卫星数目小于3颗,用户位置未知时,接收机无法完成授时等问题,并结合我国已有卫星导航系统(北斗和CAPS系统)现状,提出了一种基于IGSO卫星的多普勒定位单向授时方法。该方法通过测量卫星信号的多普勒频移,采用积分多普勒计数计算用户位置,完成单向授时功能。分析结果表明,使用3颗IGSO卫星搭载透明转发器载荷,可使我国领土范围内的定位授时可用性基本达到100%;静态观测用户,长期测量定位精度可达3m以内,授时精度误差小于100ns。由于该方法最少只需观测1颗IGSO卫星信号,这为导航战背景及微弱信号环境下的定位授时服务,提供了新的解决方法。     

收发同源设备中相位噪声对信号的影响分析

收发同源设备中信号经过下变频、A/D采样、数字信号处理、D/A恢复和上变频等流程,本文给出了相应的信号传输模型,并针对频标相位噪声对信号通过的影响进行了分析,基于上、下变频时刻频标相位噪声发生变化的分析,推导出了频标相噪对信号经过收发同源设备所产生的影响表达式,并得出结论:由于频标相噪的存在,使得信号通过收发同源设备后伪码速率和载波均被引入一个与频标频率变化率相关的因子,可视为引入了多普勒偏移量,并明确给出了该偏移量的表达式。该结论与普遍认为的收发同源可以完全抵消频标相噪的影响有较大区别,实验验证结果较好地吻合了理论分析的结论。     

距离伪量测的空基平台单站无源定位算法

针对空中观测单站平台对海面、地面目标的测向定位问题,提出一种基于距离伪量测的最小二乘-不敏卡尔曼滤波(LSE-UKF)两阶段滤波算法。首先利用单次的测角信息以及目标离地高度的约束条件计算出目标的距离,采用最小二乘法对距离量进行滤波,得到较为准确的距离量。进一步将滤波所得距离量视为伪量测信息,结合观测所得的角度信息进行不敏卡尔曼滤波。仿真实验表明该算法提高了定位精度并且具有较快收敛速度。     

基于Radon变换的合成孔径声纳多普勒中心估计

不准确的多普勒中心估计会显著降低合成孔径声纳图像质量。基于多普勒中心与斜视角直接相关的事实,提出了一种使用Radon变换估计多普勒中心的方法。仿真结果说明,此方法是有效的,可用于低信噪比、大斜视角情况下的多普勒中心估计。     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

高动态环境下的伪码快捕方法综述

对部分伪码快捕方法进行了综述,详细介绍了其中一种方法:基于FFT的伪码快速捕获。阐述了这种方法的原理:以频域的快速傅里叶变换来等价完成时域的循环卷积,实现在一个伪码周期内同时搜索所有的码相位单元。分析表明,该方法能很大程度地缩短捕获时间,满足系统实时性和高精度的要求,可以用于导弹导航定位。