一种用于超高频RFID读写器的载波泄漏抑制改进算法

在超高频RFID系统中,评价系统性能的两个关键指标是最大读写距离和识别率。当读写器采用基于单天线的环形器或耦合器隔离方案,由于接收信号和发送信号同频率,发射通路的载波信号会泄漏到接收通路,降低接收机的灵敏度,从而大大降低读写器的性能,严重影响RFID系统的应用。为了解决环形器或耦合器隔离度不高导致的载波信号泄漏问题,常用解决方法是在读写器中增加一个载波泄漏抑制模块,提高收发通路之间的隔离度。本文在原有梯度搜索范围上进行了优化,将IQ复平面的相位多等份分割,以此构造不同相位试探信号快速定位抑制信号相位搜索范围,提供了一种高效载波泄漏抑制信号的产生方式;并且通过与其他常用的载波抑制方法的对比分析,证明了改进算法的高效性。     

载波相位对超高斯脉冲的影响

研究了载波相位对超高斯脉冲的影响,数值模拟了载波相位与几周期超高斯脉冲的脉冲能量、时间重心、均方根脉冲宽度之间的关系.结果表明.当脉冲宽度在几个光学振荡周期时,载波相位对超高斯脉冲的性质就开始有较显著的影响,不同数值的载波相位对超高斯脉冲的影响不相同.不同阶数的超高斯脉冲受到载波相位的影响也不相同,阶数越高,载波相位对超高斯脉冲的影响越大.     

全数字接收机的载波同步算法──相位处理载波恢复法

针对全数字接收机，即数字信号传输同步接收机的数字化实现，本文提出了一种载波同步新算法——相位处理载波恢复法。它直接对接收信号的相角进行处理，以完成载波频率的快速捕获和载波相位的跟踪。理论分析和计算机模拟表明，这种算法简单而有效，运算量非常小，便于用ＤＳＰ甚至单片微机来实现，适用性强。     

渐进提高精度的载波相位测距技术

提出了一种静止、可视两目标之间基于载波相位高精度测距技术:第一步,借助GPS、伪随机码相位自主测距或超宽带等辅助测距手段得到一个距离粗测值和测量精度;第二步,基于已有距离粗测值和测量精度选择载波频率对,消除基于载波相位测距时引入的整周模糊度问题,然后基于载波相位双-单边测距技术,并借助伪码相位消除两目标上面载波相位观测时间差,得到一个精度更高的距离测量值;基于新得到的距离测量值和测量精度,重复第二步过程,渐进提高测距精度直到满足需要的精度为止。理论分析和现有工程技术实现表明,最终测距精度可达微米级。     

基于决策理论算法的单载波多载波数字调制识别技术研究

研究基于决策理论算法的单载波多载波无线数字调制信号的特征参数提取与自动识别技术,提出了适合单载波多载波数字调制识别的决策分类器及相应识别步骤.在瞬时相位提取时,首次采用去相位折叠算法纠正相位折叠的影响,提高了特征参数的准确性.仿真结果表明,该方法取得较好的识别效果,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景.     

利用小波变换求解载波条纹的相位调制

根据小波系数模值的极大值与载波频率关系,提出了依据载波频率确定小波变换系数极值在尺度坐标里搜索范围的方法,降低小波变换求解载波条纹相位调制的难度,给出了调制相位求解的算例,分析了载波频率对相位求解的误差影响。     

利用小波变换求解载波条纹的相位调制

根据小波系数模值的极大值与载波频率关系,提出了依据载波频率确定小波变换系数极值在尺度坐标里搜索范围的方法,降低小波变换求解载波条纹相位调制的难度,给出了调制相位求解的算例,分析了载波频率对相位求解的误差影响。     

超短脉冲的能量与载波相位的关系

以高斯、双曲正割、洛伦兹3种脉冲为例,研究了载波相位与超短脉冲携带的能量之间的关系,给出了3种脉冲携带的能量与载波相位的解析表达式．研究结果表明,当脉冲包络的宽度短于1个光学振荡周期时,载波相位对超短脉冲携带的能量开始有较显著的影响．     

改进的载波频率相位联合估计方案及其FPGA实现

针对时分多址(TDMA)突发传输通信系统中的同步问题,提出了一种改进的载波频率和相位联合估计方案.该方案利用传统突发传输通信系统数据帧结构中用于位定时估计的训练序列,同时实现载波频率偏差、位定时偏差和载波相位估计.采用该方案,可缩短或完全去除传统的采用突发模式传输的通信系统训练序列中用于载波频率估计的部分,有效地提高时分多址系统的频谱利用率.在FPGA平台上对该方案做了硬件实现,综合结果表明其最大工作时钟频率可达70 MHz,可用于高速宽带数据传输系统.     

一种新的有效抑制相位噪声的载波恢复环路

相位噪声对高阶OAM解调器的性能有很大影响,而载波恢复环路与相位噪声密切相关．通过理论分析和性能仿真,优化了载波恢复环路的位置及环路滤波器的参数,使之能有效地抑制相位噪声．将该载波恢复环路应用到DVB—C解调芯片中,芯片测试结果说明该解调芯片抑制相位噪声能力较强,性能上达到了准无误码（QEF）的标准．     

高斯混合粒子滤波器在静基座捷联惯导系统初始对准中的应用

为解决传统粒子滤波算法中影响状态估计性能的采样枯竭问题,提出一种高斯混合粒子滤波(GMPF)算法,基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,采用加权EM算法取代传统粒子滤波的再采样过程,减弱了采样枯竭的影响,增强了算法的估计性能.对捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准的仿真结果表明,该算法的估计精度优于扩展卡尔曼滤波.     

非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪

介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤，在给出的闪烁噪声统计模型基础上，将粒子滤波算法应用在雷达目标跟踪中，解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题．仿真结果表明，在满足高斯噪声条件下，扩展卡尔曼算法和粒子滤波算法跟踪性能相近，但若考虑雷达的闪烁噪声，则随着闪烁影响增强，扩展卡尔曼算法跟踪性能严重下降，而粒子滤波算法能继续保持较好的跟踪精度．     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

电力系统动态状态估计算法研究

为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

CDKF方法在外辐射源单站无源目标跟踪中的应用

针对外辐射源单站无源目标跟踪精度问题,将一种基于Sterling内插公式的新的非线性滤波算法—中心差分卡尔曼滤波算法(central difference Kalman filter,CDKF)应用到系统中。仿真结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)相比,CDKF具有更高的定位精度,且不需要计算Jacobian矩阵,更易实现;而与无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)相比,CDKF只有一个待优化的比例参数,参数的选择更加方便,且定位精度更高,所需运算时间更少。     

一种用于高动态全球定位系统信号跟踪的新模型

针对传统全球定位系统(GPS)信号跟踪方法在高动态环境下跟踪精度不够理想且容易失锁等缺陷,提出了一种新的跟踪模型.采用包含多普勒频移与码相位误差的二维观测相关器组,并通过基于列文伯格-马夸尔特方法优化的迭代扩展卡尔曼滤波算法,使跟踪环路在码相位与载波频率初始捕获误差较大的情况下,依然能够快速而准确地收敛,成功解调出导航信息.仿真结果显示,利用新的GPS信号跟踪模型能够高质量地完成加速度为150g的高动态GPS信号跟踪.     

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

一种减小TOA测量距离中NLOS影响的DMS模型和估计算法

有效的滤波方法和多尺度估计是无线定位技术的重要研究方向。为了减小在蜂窝网无线定位中非视距传 播(NLOS)对波达时间(TOA)测量距离的误差影响,先结合NLOS误差特性对标准Kalman滤波进行修正,然后提 出将不同采样率的修正Kalman滤波方程与多个尺度联系起来,建立了一种动态多尺度系统(DMS)模型,并给出基 于Haar小波的实现方法。仿真结果表明,基于上述方法优于直接进行Kalman滤波的效果,能较大幅度地提高 TOA测量距离的精度。