时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法

给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。     

一种区分优先级自适应抖动的媒质接入控制协议

针对军事航空通信系统中随机接入类协议不支持多优先级且在重负载时传输性能急剧恶化问题,提出一种区分优先级自适应抖动的多信道媒质接入控制(MAC)协议PAJ_MAC。协议基于随机接入机制,采用为各个优先级设置不同最大抖动阶段的方法来区分各优先级业务的QoS,通过估计信道忙闲程度并根据估计值调节抖动阶段转移概率自适应因子,使协议具备业务负载自适应能力。分别建立了分组等待阶段发送缓冲区的M/G/1/K排队模型、信道接入阶段抖动状态的二维马尔科夫链模型和传播阶段的突发包碰撞模型,得到了协议各项性能指标的理论表达式,并通过编程求出了自适应因子在保证最高优先级可靠性需求下随业务负载变化的最优解。仿真表明,该协议支持多优先级业务,并始终保证最高优先级业务的低时延(端到端时延10ms)、高可靠(成功传输概率≥95%)传输以及系统吞吐量的稳定。     

一种支持时延约束的卫星认知网络功率控制算法

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法。首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素。结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高。     

点迹-曲线关联算法的旋转对称群目标分辨

基于微多普勒效应分析的弹道目标识别得到了广泛研究,然而传统的微多普勒特征提取技术大都难以解决空间群目标的分辨与识别。针对这一问题,提出了一种基于点迹-曲线关联算法的空间群目标分辨方法。在以旋转对称群目标为研究对象的前提下,建立了具有滑动散射特性的目标模型并分析推导了散射点的微动表达式,利用点迹凝聚处理抑制了一维距离像旁瓣,在此基础上,提出了点迹-曲线关联算法分离出混叠的群目标微多普勒曲线,通过各曲线的极值包络特性差异实现了旋转对称群目标分辨。实验仿真验证了本方法的正确性和可行性。     

高速网络分布式抽样中的统计随机性分析

针对当前分布式抽样方法不能较好地解决抽取样本的随机性和估计无偏性的问题,采取对被抽样的数据包头中没有实际意义的Flag预留位做标记的方法,以保证各测量点抽取样本的一致性;在入口点处采取泊松抽样保证样本的随机性和估计无偏性.理论推导和实验验证均表明:所提方法实现简单、准确性高,抽取样本能较为准确地估计出流量总体特征,并且部署灵活,适合于工程应用.     

基线矢量约束GNSS单频单历元可靠姿态解算方法

针对全球导航卫星系统(GNSS)单频、单历元姿态测量,将传统的基线长度约束扩展到包括角度和长度在内的基线矢量约束,提出了一种新算法.该算法利用基线三维先验信息,构造更加严格的模糊度代价函数,在搜索过程中将模糊度和基线坐标共同分为部分固定模糊度向量和实向量,由部分固定模糊度在基线矢量约束条件下逐步最优化求解实向量,压缩搜索空间,构建搜索树.相比于传统基线长度约束LAMBDA算法,模糊度固定成功率更高,实验条件下达到100%,并且具有相当的搜索效率和测角精度.实验同时验证了新算法对于先验姿态信息的容错程度,证明了算法的鲁棒性.     

正交迭代泛函网络在中短期钟差预报中的应用

 在卫星钟源无法与地面钟源进行实时比对的时段中,准确预报卫星钟差对于维持卫星的稳定运行具有重要意义。针对卫星钟差的中短期预报问题,选择多项式模型对钟差进行建模分析,设计了一种基于滑动窗模型的正交迭代泛函网络算法。利用泛函网络的非线性学习能力对钟差预报模型进行拟合分析,采用正交函数作为泛函网络的基函数簇,并引入滑动窗思想来更新输入层元素进行迭代训练,获得较小的预报误差。分析表明,预报时间小于12 h 时,预报误差为0.2~0.5 ns,预报精度与IGU P精度相当;当预报时间为24 h 时,预报误差总体在1 ns,预报精度略次于IGU P 精度;当预报时间为1 个卫星周时,最大误差达130 ns,难以满足卫星运行对钟源的要求。研究表明：该算法适合于短期卫星钟差预报,不适合中长期钟差预报。     

基于F-范数的变换域通信系统同步参数估计算法

在异步条件下应用特征值分解算法估计变换域通信系统基函数时,分段得到的特征向量存在模糊现象,此时将造成系统接收性能的下降。为了解决此问题,提出了基函数周期序列的同步算法。详细分析估计基函数的特征值分解算法,推导接收数据的采样延时与其自协方差矩阵特征值的关系式,得到同步参数的最大似然估计方法,依据范数的等价性原理,进一步将最大似然估计中的最大特征值求解问题转化为F-范数的求解以降低算法复杂度。仿真结果表明:相比最大特征值算法,采用F-范数的估计算法性能一致,但计算时间明显减少,算法的估计精度与接收信噪比成正比。异步条件下当估计的基函数存在模糊时,系统接收性能在同步之后能得到较好的改善。     

弹道目标雷达微动特征提取与识别研究综述

弹道目标雷达微动特征提取与识别是雷达目标识别领域的重要研究方向之一。在简要阐述弹道目标识别重要研究价值的基础上，结合国内外研究现状，从点散射模型、滑动散射模型、属性散射中心模型等出发，总结了现有的弹道目标微动回波建模方法，进一步分别从单基、双基、多基等不同雷达观测视角出发，梳理了弹道目标微动特征提取与成像方法，对基于人工特征和传统分类器、及基于深度学习的弹道目标分类识别方法进行了总结，最后对弹道目标雷达微动特征提取与识别方向的技术难点和未来发展趋势进行了分析与展望。     

面向光通信应用的CMOS 28 Gbps低功耗高抖动容限CDR电路设计

为了解决光模块中高功耗芯片恶化激光调制器性能，以及解决收发端时钟基准偏差导致误码率高的问题，设计了一款低功耗高抖动容限的时钟数据恢复电路（CDR）。通过采用压控振荡器（VCO）型全速时钟的CDR系统架构和电感峰化的时钟缓冲技术，降低了CDR芯片的功耗；通过在CDR积分通路中引入零点补偿电阻，提高了CDR的抖动容限。该CDR采用CMOS 65 nm工艺设计和1.1 V电源供电，后端仿真结果表明：当CDR电路工作在28 Gbps时，功耗是2.18 pJ/bit，能容忍的固定频差是5 000 ppm，恢复时钟的抖动峰峰值是5.6 ps，抖动容限达到了设计指标，且满足CIE-25/28G协议规范。