中低轨卫星信号的多普勒频移估计与补偿

针对中低轨卫星信号的多普勒频移具有大范围快速时变的问题,基于航天动力学理论,计算出卫星和接收平台间的相对位置和速度,从而可预先估计卫星信号的多普勒频移.对频移估计的误差进行了分析,给出了一种多普勒频移的快速估计和实时补偿算法,同时也对卫星的可视时间段分情况进行讨论.计算机仿真和工程实践表明,该算法简单、实用,有利于对快变大频偏的卫星信号进行快速跟踪和解调.     

基于UKF的高动态GPS信号参数估计研究

为了更好地适应高动态环境给GPS信号接收模型带来的非线性特性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,简称为UKF)技术的高动态GPS信号参数估计方法。在分析高动态GPS载波相位模型和UKF原理的基础上,设计了高动态UKF估计器,对高动态GPS信号的相位、多普勒频率、频率变化率和频率二阶导数等参数进行了估计。通过仿真分析了该估计器的估计性能,仿真结果表明该方法在高动态环境中可以很好地跟踪GPS接收机动态信号。     

高动态跳频载波跟踪技术

在无人机或导弹等高速运动目标间建立稳定、可靠的通信链路,需要突破高动态下的载波跟踪技术,考虑跳频通信系统的突发传输模式,本文提出基于开环最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)和扩展卡尔曼滤波跟踪算法的高动态载波信号跟踪技术.通过理论和仿真分析证实了该算法可有效克服传统环路的缺...     

一种基于AR模型的大频偏估计算法

给出了一种适用于卫星通信的大频偏估计算法,文中称之为基于AR模型的大频偏估计算法。该算法结合相应的频率跟踪算法能够在低信噪比条件下实现多普勒频移远大于符号速率的信号捕获与跟踪。同时,还给出了该算法的计算机仿真与硬件实现。结果表明,该算法实现复杂度低,频率估计的准确高,适合于一般的非连续相位调制信号。     

无码载波频率初值估计与导航星识别

当导航卫星的民码信号不可用时,利用无码载波恢复技术测量各个导航卫星的多普勒频移能够实现多普勒定轨。针对伪码未知的情况,提出了基于相位补偿及数据块累加来增强信号,并结合快速傅里叶变换估计载波频率的方法;为解决无码条件下的导航卫星识别问题,提出了一种基于多普勒频移特征的导航星识别方法,研究了基于三分法快速搜索优化平移量的匹配算法,并采用全局匹配、局部剔除的策略来提高卫星识别的全局可信度。仿真结果表明,对于80 ms的卫星中频数据,无码载波频率估计误差保持在7 Hz之内,并且正确估计的卫星数在9颗以上;在考虑先验参数不精准及测量误差的情况下,正确识别的卫星数大多为6颗及以上,满足定轨要求的最少卫星数目。     

基于矢量频率锁定环的高动态GPS信号跟踪

研究了高动态环境下矢量跟踪算法在GPS接收机中的应用,提出了一种适合高动态环境的矢量频率跟踪算法。当接收机存在高动态时,与由其引起的多普勒频率的变化率相比,由卫星运动引起的多普勒频率的变化率非常小,多普勒频率的变化主要由接收机的动态引起。对各个通道来说接收机的速度与加速度等状态信息是共同的,因此利用矢量跟踪的方法从各个通道的量测数据中直接估计接收机的速度、加速度等状态,可以有比通常的标量跟踪更低的跟踪门限,而在相同的载噪比下,可以有比通常的标量跟踪更好的估计精度。给出了一种适合高动态环境的矢量频率锁定环(VFLL)的结构,详细分析了导航滤波器的系统转移方程与量测方程,讨论了导航滤波器的实现。利用非线性估计的方法代替鉴频器提取频率误差,提高矢量跟踪的性能。由于矢量跟踪的性能是与想定相关的,在典型的高动态情景下,根据具体的想定,利用仿真的方法分析了矢量频率锁定环的跟踪性能。仿真结果表明矢量跟踪在高动态环境下可以有比标量跟踪更好的优势,能很好地跟踪GPS接收机的高动态信号。     

基于FMCW雷达的旋转目标微动参数提取方法

针对旋转目标微多普勒频率相互交叠、重合难以提取的问题, 提出了一种基于调频连续波(frequency modulated continuous wave, FMCW)雷达的微动参数提取方法。考虑到旋转目标微多普勒频率具有正弦形式的特征, 利用多普勒信号构造了矩阵并进行奇异值分解, 使得奇异值比谱在旋转频率处的比值达到最大。为了估计旋转半径和初始相位, 对多普勒信号时频分析结果进行逆Radon变换, 将正弦曲线的参数估计问题转化成了参数空间中的峰值检测问题。仿真和实验数据结果表明, 结合奇异值分解、时频分析技术和逆Radon变换的旋转目标微动参数提取方法具有在低信噪比条件下提取高精度参数值的能力, 有效解决了相互交叉的微多普勒频率参数提取问题。     

基于周期图的瞬时GPS信号测速仿真研究

在某些特定的应用情况下,GPS接收机接收到的信号是非连续,或者是间段瞬时的.如何合理有效地利用间段的瞬时GPS信号进行定位、测速是个很有意义的课题.考虑在瞬时信号情况下GPS的测速问题,针对片段信号的特点提出了基于经典谱估计方法测量载体速度的方法.首先应用周期图法估计片段GPS信号的多普勒频移,计算视距变化率,然后建立视距变化率方程,进而求得接收机的速度.通过Matlab模拟的信号和GPS仿真器模拟产生的高动态信号仿真验证了多普勒频移的估计精度和用户速度的测量精度.     

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法.将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计.分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型.在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度.通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性.     

距离速度跟踪在矢量脱靶量测量中的应用

提出了一种基于距离速度跟踪的空间目标运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法。该方法利用发射距离高分辨信号获得较为精确的瞬时距离信息和径向速度信息,通过建立目标运动模型,采用距离速度目标跟踪定位的扩展卡尔曼滤波算法,获得目标运动的精确轨迹,利用跟踪得到的空间位置点,通过对一组线性方程求解得到矢量脱靶量参数的估计。仿真结果表明该方法可以得到满意的脱靶量估计结果。     

无源系统中时间差和角度变换跟踪算法

在使用时间差方法对目标进行无源跟踪时,跟踪系统中的各站点有时无法同步截获目标的信号,使跟踪过程中误差增大。提出基于时间差与角度切换的跟踪算法。该算法利用时间差和角度测量的结果,使用扩展卡尔曼滤波对目标跟踪,通过对每个周期各站截获信号和对目标跟踪精度的情况,选择输出两种方法对目标位置估计结果。算法比仅利用时间差的方法有更强的适应性,同时精度并没有下降。给出了算法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性。     

融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统

当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。     

视频监视中运动目标的检测与跟踪算法

提出一种视频监视中运动目标的精确检测、提取以及跟踪算法。该算法采用基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差实现快速精确地检测和提取目标 ,使用扩展的Kalman滤波器预测运动目标下一时刻可能处于的区域 ,缩小了目标跟踪时的搜索范围。充分利用运动目标检测的结果 ,提高了目标的匹配效率及跟踪速度。     

基于EKF/SF的BDS短基线多径抑制方法

多径是影响载波相位差分定位性能的主要误差源。针对传统恒星日滤波(sidereal filter, SF)无法同时抑制系统部分和随机部分多径误差影响的问题,提出一种扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)和SF组合的北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)短基线多径误差抑制方法(EKF/SF)。首先使用基于单差观测量的SF削弱多径系统误差带来的影响,再结合EKF的优势,对残余多径误差所包含的随机误差影响进行抑制,从而达到最大化抑制多径误差的目的。BDS短基线单频载波相位差分定位实验表明,相对于单纯的SF和EKF,采用EKF/SF方法的模糊度固定率分别提高了10%和43%,定位精度可分别提高84%和90%。     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先,建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后,使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先，建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后，使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。     

量子定位中精跟踪系统状态滤波及控制器设计

量子定位系统中精跟踪系统的跟踪精度是高精度定位的前提。针对卫星平台抖动以及工作环境噪声对量子定位系统跟踪精度的影响,建立了带有卫星平台振动信号模型以及有色噪声信号的精跟踪系统模型;设计了自适应强跟踪卡尔曼滤波器(adaptive strong tracking Kalman filter,ASTKF)算法,对状态扰动和输出噪声进行在线估计;并设计ASTKF对精跟踪系统进行闭环跟踪控制。在系统仿真实验中,对ASTKF进行了数值设计;对带有滤波器和比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器的精跟踪系统的控制性能,与仅采用PID控制方法以及采用自抗扰控制方法进行了性能对比实验。结果表明:采用带有所提出的ASTKF的PID控制的跟踪精度相较PID及自抗扰控制精度均有明显提高,可以达到量子定位的精跟踪系统对跟踪精度±2 μrad的要求。     

单脉冲自跟踪体制在车载"动中通"的应用

根据车载"动中通"在卫星通信中的特点,针对该车载站在移动过程中,天线偏离卫星的情况,研究了单脉冲跟踪体制。由于单脉冲跟踪具有实时性好,跟踪精度高的优点,所以在Ku频段具体应用于车载"动中通"中。阐述了单脉冲自跟踪的原理、系统组成以及系统的具体实现方案。实验测试表明,该系统能够获得较高的跟踪精度和跟踪实时性,能够使天线稳定地对准卫星。     

DS/SS通信系统多个窄带干扰消除算法研究

首先提出了一种基于WPT Kalman的干扰分离、增强和消除算法。该算估采用小波包变换 (WPT)准确地跟踪单个干扰的频率和带宽并将其从接收信号中分离出来 ,然后对其使用Kalman滤波进行增强。利用干扰分离所使用的小波包基对消除干扰以后的信号进行再次WPT ,得到单个干扰的量测噪声 ,并采用一种独特的参数估计方法实现量测噪声参数的在线实时估计 ,从而改善了Kalman滤波对干扰信号波形的估计性能。该方法综合利用了WPT自适应构建信号特性所对应的“最佳”滤波器组的能力和Kalman滤波对未知信号的线性的、无偏的、最小方差估计的特点以及量测噪声参数在线实时估计策略的优点 ,可以很好地恢复多个独立的、时变的窄带干扰以便消除。仿真结果表明 ,该算法可以提高DS/SS通信系统抗窄带干扰的能力     

基于数据融合的WLAN/MARG组合定位系统

接收信号强度（received signal strength, RSS）浮动和无线接入点缺失是制约无线局域网（wireless local area network, WLAN）定位精度的主要问题。利用智能终端已有的MARG（magnetic,angular rate,and gravity）传感器,设计了基于粒子滤波和卡尔曼滤波的数据融合算法,实现了一个低成本高精度的WLAN/MARG组合定位系统。该系统利用WLAN和MARG定位技术的互补特性,有效校正了由RSS浮动引起的定位误差和由传感器噪声引起的累积误差。室内WLAN环境下的实验结果表明,本文所提系统,相比WLAN和MARG定位系统,定位均方根误差分布减少了62%和91%,并且有效扩大了系统应用范围。