基于DBZP差分相干的GPS信号捕获算法

针对弱信号环境下全球定位系统(global position system, GPS)信号捕获问题,提出了一种基于双块零拓展（double block zero padding, DBZP）差分相干捕获算法。该算法将快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT)、DBZP、差分相干及频率误差修正等4项技术有机结合,从而有效减小了在FFT计算过程中由大多普勒频移引起的码片速率变化而造成的相关功率损失,同时也削弱了残余多普勒频率造成的功率损失。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在仿真数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获灵敏度提高了约2.8 dB,并在给定的积分时间及载噪比下,捕获频率误差的标准差小于20 Hz;在实验数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获结果信噪比提高了约3 dB。     

基于DPSCT和频谱校正的窄带干扰CBOC信号捕获算法

针对窄带干扰环境下组合二进制偏移载波(combined binary offset carrier, CBOC)信号难以被准确捕获的问题,提出了一种基于频域双相移组合陷波器(dual phase shift combination trap, DPSCT)结合批处理、频谱校正的捕获算法。该算法首先用陷波器对任意频点的窄带干扰进行抑制,再通过批处理提高处理速度,最后针对快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)过程中扇贝损失易导致捕获概率降低的问题,提出了基于部分匹配滤波器(partially matched filter, PMF)结合相位差+单点傅里叶变换频谱校正的捕获方法。仿真结果表明,该算法对在窄带干扰抑制后波形恢复和捕获概率等方面均有良好的性能,当信干比(signal to interference ratio, SIR)为-37 dB时,该算法较未校正之前捕获概率有4 dB的提高,并有效缩短了捕获时间。     

改进的高动态高灵敏度GPS信号捕获算法

首先介绍弱GPS信号定义和影响因素,指出要想实现弱信号条件下的捕获,必须增加处理增益.要提高增益,就要进行累积,而累积最重要的限制就是导航电文的变化、多谱勒频偏的影响以及非相干累积的平方损失.而高动态又必须考虑累积时间与多普勒补偿的均衡.针对这些因素,指出在弱信号条件下,FFT捕获较传统算法更具有优势.采用差分累积提高累积时间并减轻了非相干累积平方增益损失.半比特搜索法能够估计出导航数据的最佳组合,实现很长时间的相干积分.高动态高灵敏度情况下,还必须考虑补偿码多谱勒的影响.提出一套完整的弱信号处理方案,采用Monter·Carlo方法进行仿真,实验结果验证了该算法的有效性.     

小波降噪在微弱GPS信号捕获中的应用

为了解决微弱卫星环境下接收机对信号的正确捕获问题,首先介绍微弱GPS信号捕获特点及捕获方法,并从检测概率和灵敏度的角度分析了相关积分、差分累加方法的捕获性能。在此基础上引入了小波降噪与相关积分、差分累加相结合的捕获方法,并给出详细的理论推导和捕获性能分析,从小波基的选取、小波变换层数和阈值选择三方面进行深入分析,从而得出合适的小波阈值降噪方法。考虑到小波降噪的阈值应跟据变换尺度不同而分别选取,给出一种自适应阈值降噪方法。实验证明,相比传统的相关积分、非相干累加和相关积分、差分累加信号捕获方法,小波降噪方法的引入在保证较高检测概率的同时,可以有效提高微弱卫星信号捕获的输出信噪比,从而降低了误码率。     

基于单元相关的GPS L1C/A与L1C联合捕获算法

传统的全球定位系统(global positioning system,GPS) L1C/A码信号和新型L1C信号同处于L1频段(1575.42MHz),充分利用了有限的频带资源。基于此特点,针对GPS L1C/A和L1C信号联合捕获中多相关峰引起的误捕问题,提出一种新的单元相关的方法。将本地L1C/A和L1C码序列分别拆分为奇、偶两个单元信号,对单元信号与接收信号的单元相关函数进行重组,完全消除L1C/A码信号引起的9个次峰,提高主峰峰值,得到尖锐的窄相关峰。仿真结果表明,该方法得到的相关峰跨度为0.5个码片,大大提高捕获精度,且捕获灵敏度比单通道联捕提高约2 dBHz,同时算法复杂度低,可应用于工程实际。     

水声通信中差分相干检测及其相位补偿方法

水声通信中的多普勒(Doppler)频移和水声信道的时变性等因素影响着载波跟踪效果,最终使得接收机性能下降.常规差分相干检测技术能为PSK调制提供天然的载波同步但抗码间干扰能力很差且当载波偏移较大时的性能也受到很大影响.针对这一问题,提出了一种自适应差分相干检测算法及其相位补偿方法.该算法将线性均衡器和差分相干检测器有机结合,降低了检测的均方误差并成功地抑制了多径的影响.利用一种新的相位补偿方法对均衡前的信号先进行相位补偿,跟踪信道引起的相位变化,进一步提高了系统抗载波频偏的能力.在实际湖试信道条件下的4DPSK性能仿真表明:在10Km的距离上,应用常规的相干检测算法无法对存在标准频率偏移在0.01以上的情况进行正确检测,但自适应差分相干检测算法经过相位补偿后,处理存在大频偏(标准频率偏移在0.02到0.04之间)的情况时,同样误码率下比原来节省2～4dB的信噪比.     

DSSS信号在低SNR下的同步捕获算法

同步捕获与信号识别是DSSS系统的关键技术。给出了一种频差与扩频码同步联合捕获的方法,提出了一种基于峰值窗口的噪声与干扰估计算法,基于此估计,在信号识别中采用了相对门限。还对该算法的虚警概率、漏检概率、误捕率性能进行了仿真,为其应用提供了依据。该方法针对二进制DSSS/MPSK系统,但同样也适用于多进制正交扩频系统。     

GNSS抗干扰接收机的自适应波束形成算法

针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）接收机的抗干扰问题,以空-时自适应天线阵列为研究对象,提出了组合的自适应波束形成算法。该算法首先采用子空间正交投影技术消除接收信号中的强干扰信号,然后通过最大化相关后信号载噪比（carrier to noise ratio, C/N₀）约束准则加强GNSS信号质量。仿真结果表明,相对于传统的最大化阵列输出信噪比准则,最大化相关后信号C/N₀准则能够提高信号载噪比约4 dB。并且提出的组合算法可使接收机在有效抑制干扰的同时,又能够大大提高信号的捕获和跟踪性能。     

利用子带提取改善信号检测能力

对低截获概率(LPI)信号和低观察率目标检测的要求越来越高,在低信噪比下检测信号的方法也越来越受到关注。提出了一种基于小波变换的信号子带提取方法。在周期谱估计之前用小波进行信号分解,确定信号所在的子带,从而达到去噪的目的。同时提出相关法与周期谱估计相结合的方法,并证明该方法可进一步改善信号的检测能力。以电视发射信号的无源相干定位系统的回波信号和相位码信号为例进行了仿真实验。仿真结果表明,这种方法能在-21dB信噪比(电视信号)和-24dB信噪比(相位码信号)下检测出信号。     

一种基于信噪比估计的自适应伪码捕获算法

军事扩谱通信一般都以突发信号帧的形式进行通信,通信时间短、可靠性要求高、信号动态范围大。固定门限捕获方法不能提供满意的性能,门限选得太高会使高信噪比时虚警概率过高,而门限过低会使得低信噪比时漏检概率高,检测概率低,因此需要利用自适应捕获方法。提出一种适合突发短帧模式的自适应伪码捕获方法,该方法可适用于A/D转换前加自动增益控制(AGC)的情况。提出的自适应捕获方法基于接收信号信噪比的估计,推导出根据采样点统计值的比值得到信噪比估计的实用算法,并对该算法进行多项式拟合以适合工程实现,并对算法进行了仿真分析。     

基于任务合成的对地观测卫星应急调度方法

针对应急条件下对地观测任务时敏度高、动态性强的特点,提出了基于任务动态合成的多星应急调度方法。首先,建立了多星动态应急调度数学规划模型。然后,提出了任务动态合成(dynamic merging,DM)策略,并设计了候选合成任务集合构建(candidate merging task set establishment, CMTSE)算法。最后,提出了基于任务动态合成的多星动态应急调度(dynamic merging based dynamic emergency scheduling, DM DES)算法。为验证DM DES算法的有效性,通过大量仿真实验将DM DES与基于迭代修复的启发式算法(repair based heuristic algorithm, RBHA)和不考虑任务合成的动态应急调度(dynamic emergency scheduling, DES)算法进行比较。实验结果表明,DM DES算法能有效提高调度质量,适用于多星动态应急调度。     

基于预编码矩阵的迭代均衡算法

针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition, MMSE SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10^-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4 dB。     

利用ESM方位信息的多普勒盲区目标跟踪方法

机载预警雷达固有的多普勒盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对该问题,提出了一种基于电子支援措施(electronic support measure, ESM)方位信息和多普勒盲区联合状态约束的粒子滤波跟踪算法。该算法在预测过程中对盲区内的粒子进行约束,将不满足约束的粒子投影到约束区域表面。最后再利用这些约束粒子估计目标的状态,并形成粒子云波门,对新出现的量测值进行关联。仿真结果表明,该算法相比无先验信息或仅利用多普勒盲区信息的算法具有更小的滤波误差,同时能形成更小的关联波门,提高了航迹质量,实现了多普勒盲区条件下的目标连续跟踪。     

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

针对无线通信到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位技术位置解算为复杂的非线性方程最优化问题,采用实数编码遗传算法,提出了改进的自适应遗传算法。该算法设计了自适应交叉率和变异率的计算公式,考虑了随着进化代数增加种群的整体变化,同时考虑了每代种群不同个体适应度的作用,并引入最优保存策略防止优良个体的破坏,能有效产生新的个体进而摆脱局部最优值的搜索达到全局最优解。仿真结果表明,改进的遗传算法性能稳定,进化收敛速度和TDOA定位估计精度都有较大的提高。     

基于云模型的战略预警信息系统效能评估

网络中心战中,面向信息优势对战略预警信息系统（strategy early warning information system, SEWIS）进行效能评估非常重要。以美军SEWIS为例,详细分析了信息优势在该类系统中的具体内容和体现,建立了系统效能评估指标体系,引入云理论对SEWIS效能评估中的定性定量指标进行联合处理,最终形成基于云重心评判法的SEWIS效能评估方法,为战略预警系统优化升级提供支撑。仿真结果表明了该评估方法的可行性和有效性。     

基于切割聚类的快速多分量LFM信号分离

针对多分量线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达信号检测和参数估计精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于小波变换的切割聚类拟合参数估计的算法。该方法首先通过小波变换得到信号的三维时频分布图,其次采用等高线截取提取出小波脊线,再找出脊线的交点,以交点为界对小波脊线图进行切割,利用模糊C均值聚类完成各LFM分量脊线的聚类,最后分别对每段脊线进行拟合加权,从而估计出多分量LFM信号参数。仿真结果表明,与基于Hough变换检测直线方法相比,不仅在计算复杂度以及参数估计的准确度上都有较大的提升,而且当LFM信号分量达到4个以上亦有较准确的检测精度。     

基于模型的网络控制系统设计:切换控制的平均驻留时间法

利用平均驻留时间方法对基于模型的网络控制系统(model based networked control system,MB NCS)进行了研究。MB NCS由于能够在保证系统性能的前提下有效地减少系统对网络带宽的占用,自提出以来就受到了学者的广泛关注。首先总结了网络控制系统中常用的几种减少网络带宽占用的策略;其次,将基于模型的网络控制系统建模为切换系统,并在所建立的切换系统模型的基础上,利用平均驻留时间方法给出了使得此切换系统稳定的充分条件;最后,借助Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法设计了使得此系统稳定的控制器,并且通过仿真验证了所提出方法的有效性。     

基于TDDM调制方式的sin-BOC信号精确捕获算法

针对时分数据调制(time division data modulation,TDDM)的正弦型二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)自相关函数多峰性导致的无法精确捕获的问题,提出了一种基于子相关函数组成的相关函数捕获算法。该算法通过接收信号和调制过的本地伪码分别与本地TDDM BOC信号子载波的每一个码片相关,根据两种相关函数之间的对应关系,合成一种精确的无模糊捕获算法,并详细介绍了捕获算法原理。理论和计算机仿真表明,该算法运算复杂度低,而且完全消除了副峰,在同一条件下,主峰峰值能量相对于相关重构算法提高了79.5%。