GNSS信号兼容捕获算法

目前卫星导航定位系统正在从单一的GPS时代向多星座并存的GNSS时代转移,多星座兼容的卫星导航接收机将会成为未来接收机产品的主流.常用的伪码频域和时域捕获算法,虽可以实现特定系统的伪码信号的快速捕获,但对于处理多个系统、多种调制方式、不同码长的卫星信号而言,尚存在一定的局限性.本文将提出一种应用于GNSS兼容接收机的通用信号快速捕获方法.经实际测试表明,该算法实现了兼容捕获GPS,GLONASS,Galileo和COMPASS等GNSS信号,可以对不同类型的卫星导航信号进行快速捕获,具备较高的实用价值.     

弱信号检测技术研究

本文对弱信号的定义和弱信号的应用范围进行了概述,综述了微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况,重点比较了目前在微弱信号检检测技术中应用的方法:相关检测、离散信号的统计处理,基于小波分析的微弱信号检测,基于混沌振子的微弱信号检测,最后总结各个方法的特点.     

一种基于FFT块处理的微弱GPS信号检测新方法

针对微弱GPS信号的高灵敏度检测算法是当前遮蔽环境下GPS软件接收机捕获信号亟待解决的问题.作者提出了基于FFT块处理的1/4字节步进相干积分检测方法,较传统的1/2字节更替检测方法,增长了相干积分区间,更有效地利用了GPS信号,提高了微弱GPS信号的检测灵敏度,缩短了捕获时间.仿真结果表明,在信号长度不超过300 ms的情况下,该算法能成功捕获信号强度低至24dBHz 的微弱GPS信号.     

基于通用相关器的高动态GPS信号并行快速捕获

高动态全球定位系统(GPS)信号的快速捕获是GPS接收机的关键技术之一,然而现有算法难以兼顾捕获速度和硬件成本。该文研究在低成本通用GPS器件上实现快速捕获算法。对高动态GPS信号的并行捕获方法基于商用GPS系列芯片GP4000进行了改进,通过扩大算法频率搜索步长提高搜索效率。对该算法进行仿真验算并利用接收的GPS卫星信号进行实测。结果表明:改进算法可以有效地扩大GPS接收机频率搜索步长,提高接收到的卫星信号的质量,同时缩短卫星信号的搜索时间。     

基于多卫星的GPS中频信号生成方法

提出一种GPS中频数字信号的生成方法,以实现信噪比和多普勒频移均可调的多卫星GPS信号的模拟,可为软件接收机技术以及基于微弱信号处理的高灵敏度GPS接收机的研究提供可靠的信息源.根据接收机中信号处理模块的功能架构提出GPS中频信号模型,并使用真实伪距和载波相位等GPS原始数据、多卫星的导航信息和强度可调的噪声信号模型等拟合出GPS的中频信号.通过捕获、跟踪和导航电文解调等实验结果表明,生成的信号完全具备GPS信号的所有特征,可用于软件接收机的定位解算.     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下,全球定位系统(GPS)的传统方法不能很好地跟踪信号.采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环,用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节.针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点,运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪.仿真结果表明,新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27 dB-Hz的微弱信号,确保了跟踪精度;同时具有较高的灵敏度.     

基于随机共振的混合频率微弱信号检测

非线性随机共振系统,为高噪声背景下微弱信号的检测提供了新方法.由于在检测微弱信号时受小频率参数和微弱信号幅度的约束,给实际应用带来了很大的困难.针对这一问题,利用归一化变换的随机共振微弱信号检测方法,通过引入归一化变换因子,消除随机共振系统对待测信号频率的限制,实现在高噪声背景下,混有高、低频待测信号的检测.理论分析和仿真结果表明:对埋在高噪声中的高、低频混合微弱信号,采用归一化变换,获得一个适当的输入信号到随机共振体系,通过输出信号的频谱分析检测出来,构建了一种可实现的高低频混合的微弱信号检测方法.     

GPS信号捕获策略的研究

文章在传统GPS信号捕获算法的基础上提出了一种适用于GPS软件接收机的信号捕获策略,它能够准确而有效地搜索捕获到可见的GPS卫星信号,利用并行码相位快速搜索算法对GPS信号进行快速初捕获,使用N-M检测算法对被捕获结果进行确认,再做进一步的优化,从而得到真实可靠的捕获数据,以供信号跟踪阶段使用。     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度．     

基于加速度传感器的微弱信号放大电路设计

在地质振动勘探中存在微弱信号难以检测的问题。为了解决这一技术难题,提出了以仪表放大器和低通滤波器为核心器件的微弱信号放大检测装置。先详细阐述了该检测装置的电路结构,进而根据微弱信号特征,提出选择电子器件的有效方法以及在设计电路时需要注意的事项。最后采用集成程控增益仪表放大器INA110来设计微弱信号检测前置放大电路,采用OPA1632设计抑制电路噪声,并对微弱低频信号进行了测试,得到了理想的效果。     

一种微光子导航源的混沌辨识方法

为了能准确有效地识别微光子导航源的类别,提出了一种微光子导航源的混沌辨识方法.该方法在分析微光子信号特性的基础上应用混沌动力学方程建立微光子导航源的辨识模型,该模型利用了混沌振子对小信号的敏感性以及对噪声的免疫力来检测导航源的信号形式和参数,并通过对信号周期、频率的测量与整定,识别微光子源的特性与类别.通过对脉冲星导航源的实验数据分析,表明该方法可以检测低信噪比的微弱光子脉冲导航源信号,并能有效识别导航源的类别.此外,该方法还能用于其他先进导航系统的信号源频率测量、校准与识别.同时,可以扩展到如雷达多基信号接收及其他低信噪比信号检测和识别等应用领域.     

应用小波变换实现弱雷达信号的实时探测

为克服干扰环境下雷达识别和跟踪弱目标信号的困难 ,提出了一个基于小波变换的实时探测方法。通过分析目标和干扰的回波特征 ,采用了一种正交导数小波分析信号的局部凸性 ,并根据局部上凸区间的统计概率给出目标信号位置的探测估值。用仿真和试验数据检验方法的有效性 ,结果表明该方法能够有效判定信干比低至 - 5 d B时目标信号的位置。算法简单、稳定 ,是可行的     

基于复合伪码的多卫星信号联合捕获算法

针对冷启动时二进制偏移载波（binary offset carrier,BOC）调制信号首次定位时间较长的问题,本文提出了一种基于复合伪码的多卫星信号联合捕获算法,可以实现对多颗卫星信号的同时捕获.该方法将不同卫星信号所对应的伪码相加生成复合伪码,将接收信号与复合伪码进行圆周相关运算获得最大相关值,将最大相关值通过Teager-Kaiser处理来降低噪声的影响.该方法具有降低捕获时间的同时减小计算量的优点,且通过仿真结果可知,在同虚警的情况下,该算法所应用的TK算法提高了检测概率,最高比直接相关法的检测概率提高了约5 dB.      

一种新的循环谱统计量频谱感知算法

为了提高认知无线电中感知用户对授权用户(主用户)的检测概率,提出一种新的基于循环谱统计量的主用户信号检测算法.该算法利用循环谱离散频域平滑方法,对信号的循环谱在循环频率处建立合理的检测统计量,然后求解得到对应不同虚警概率的判决门限,以使感知用户能检测信噪比更低的授权用户信号.该算法具有检测结构简单,易实现的特点.仿真结果表明,在高斯白噪声信道中,虚警概率为0.1,频域平滑累积次数为255,在信噪比为-16 dB的条件下,与Dandawate-Giannakis(DG)方法相比,本文算法的检测概率提高23%.     

分数阶Duffing系统动态特性研究及微弱信号检测

为了进一步提高微弱信号的检测能力,在更低信噪比环境下提取微弱信号的特征信息,提出采用分数阶Duffing系统实现微弱周期信号检测。基于常规Duffing-Holmes数学模型 ,通过加入分数阶微分算子引入了分数阶Duffing方程数学模型,利用变量代换对该模型进行改进可实现任意频率的微弱周期信号检测。研究分析系统阻尼比参数变化对系统非线性动力学特性的影响,给出了最佳阻尼比参数范围;研究了微分阶次与系统临界混沌阈值变化关系,得出微分阶次与系统临界混沌阈值成反比关系的结论。分别在高斯白噪声及色噪声背景下对微弱信号进行检测与识别,大量仿真结果表明,分数阶Duffing系统检测微弱信号的最低信噪比门限值比整数阶Duffing系统降低了10 dB,提高了检测微弱信号能力。     

A new complex Duffing oscillator used in complex signal detection

In view of the fact that complex signals are often used in the digital processing of certain systems such as digital communication and radar systems,a new complex Duffing equation is proposed.In addition,the dynamical behaviors are analyzed.By calculating the maximal Lyapunov exponent and power spectrum,we prove that the proposed complex differential equation has a chaotic solution or a large-scale periodic one depending on different parameters.Based on the proposed equation,we present a complex chaotic oscillator detection system of the Duffing type.Such a dynamic system is sensitive to the initial conditions and highly immune to complex white Gaussian noise,so it can be used to detect a weak complex signal against a background of strong noise.Results of the Monte-Carlo simulation show that the proposed detection system can effectively detect complex single frequency signals and linear frequency modulation signals with a guaranteed low false alarm rate.     

基于MSP430的微弱信号检测系统

基于TI公司的单片机MSP430G2553的微弱信号检测系统,由稳压供电电源、加法器、纯电阻分压网络、带通滤波器、A/D转换器以及数码管显示电路等模块组成.能实现淹没在强噪声背景下的正弦微弱信号的检测,并能正确显示正弦信号的峰值.实现了在强噪声环境下检测出有效微弱信号的功能.     

微弱光信号的极值检测及滤波算法研究

为有效提高微弱光电信号极值检测的精度，通过分析被测信号的变化规律，提出了高精度目标信号极值检测滤波算法，探讨了在理想条件和强干扰条件下的信号检测解决方法。该算法以改进的动态阈值法获得极值初始数据集，通过基于中值数绝对偏差的滑动滤波和加权平均滤波法相结合的方式对采集值进行滤波处理，最终获得信号的极值。实验结果表明，该算法测量结果和实际值相吻合，最小平均相对误差控制在0.1%左右，满足精度要求,测量精度及稳定性高于传统方法。该研究对不同波形微弱信号的高精度极值检测提供了参考依据。     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。     

基于双耦合混沌振子的未知频率弱信号检测

针对微弱信号检测的难点问题,提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法.利用双耦合Duffing系统相轨迹状态的跃迁对于输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测,同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量,有效地解决了单Duffing振子的微弱信号检测方法易受噪声影响产生误判的问题,突破了现有微弱信号混沌振子检测方法只能进行已知频率信号检测的局限性.仿真实验结果证明该方法确实能够较为准确地检测出输入微弱周期信号的频率,使微弱信号检测技术得到进一步完善.