P码直捕的搜索策略与参数设计

研究低信噪比和高动态环境下P码直接捕获算法的搜索策略与参数设计.利用非相干积累与峰值位置约束的唐判决算法,增强灵敏度性能;提出了一种改进的搜索策略,将时域不确定范围分段,以适应高动态环境;通过一个实例介绍算法参数设计的方法,优化了单次检测概率、虚警概率、非相干积累次数、唐检参数与时域分段数.仿真结果表明,改进的搜索策略降低了漏检概率达30%;设计的参数可以在接收信号功率为-133 dB(mW量级),运动速度为900 m/s,加速度为20g,时间不确定范围为±1 s的情况下,虚警概率低于10-7,检测概率大于90%,捕获时间低于50 s.     

基于FFT的高数据率低信噪比下的长码直捕算法

在伪码测距系统中,高信息速率的长码直扩技术可提高通信性能、改善测距精度,但与此同时弱信号的长码捕获存在巨大挑战.为此,提出一种基于FFT技术的长码直捕改进算法,主要包括非连续式码相位搜索和并行载波多普勒搜索策略、基于位同步的全比特相干积累算法和基于频率补偿的时频二维约束Tong判决算法.理论分析和仿真结果均表明,该直捕算法不仅能降低资源消耗、缩短捕获时间、大幅度降低虚警概率,还能消除能量累加时由于比特翻转所带来的影响.所提出的算法可实现虚警概率低于10-6,检测概率大于99.5%,捕获时间小于5 s的盲捕性能.      

用多码元累加择大判决法快速捕获PN码

针对短帧突发模式下,直接序列扩频(DSSS)系统短时间内以高检测概率捕获PN码相位这一矛盾,提出了一种数字匹配滤波器(DMF)非相干PN码快速捕获算法.在传统的择大判决法的基础上,用多码元累加单元取代逗留验证单元,从而不再需要估计信道,并提高了捕获速度.分析了该算法在QPSK-DSSS系统下的捕获性能以及频差、信噪比、扩频比等因素对检测概率的影响,实测结果证明了该算法可以在宽信噪比范围和一定频偏环境下实现PN码的快速捕获.     

伪码连续波跟踪测量雷达捕获算法设计

针对伪码连续波跟踪测量雷达,提出了一种信号捕获参数设计方法. 该方法利用快速傅里叶变换(FFT)捕获算法将接收信号和本地再生信号的时域相关运算转换成频域的频谱相乘运算,从而大大减少捕获时间,并引入非相参积累以提高对弱信号的检测能力,通过Tong判决算法保证系统总的虚警概率满足要求. 在给定的技术指标下对非相参积累次数和Tong判决算法进行了参数设计. 仿真结果表明,所提出的信号捕获参数设计方法可以满足低信噪比下预定的检测概率和虚警概率要求.     

PMF-FFT算法中码多普勒频率影响的分析及补偿

针对高动态长时间积累下,码多普勒频率会导致PMF-FFT算法出现码相位走动问题,不利于直扩信号的捕获的问题,推导了码相位走动与积累损失和参数估计偏差的定量关系. 在PMF-FFT算法的基础上,提出利用Keystone变换校正码相位走动,从而补偿码多普勒频率. 仿真结果表明,新算法能有效补偿码多普勒频率,在37 dB/Hz载噪比、10 ms相干积累时间和10-6虚警概率的条件下,单次检测概率达到98%.      

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.      

基于改进遗传算法的温室环境动态优化控制

针对一种经济效益最优目标的温室环境混合整数变量优化控制问题,提出一种带有工程经验规则的改进遗传算法(IGA)进行有效、实用求解.首先采用分段常数法离散化控制变量,形成一种有限维参数的非线性数学规划(NLP)问题;在标准遗传算法(SGA)直接求解该NLP问题的基础上,采用精确罚函数处理状态变量路径约束;引入工程经验规则,并采用精英保留、多种群并行进化、整数变量取值等改进措施,以提高算法性能.仿真结果显示,相较于SGA,该方法获得更优的性能指标和控制品质,表明了所提方法的有效性、实用性.     

XFAST长码直捕算法参数优化设计

提出一种以单位码相位搜索计算量最小为优化目标,捕获概率和虚警概率确定条件下的XFAST参数优化算法。首先研究存在伪码多普勒条件下的XFAST算法的捕获概率和虚警概率的精确解析表达式,其次对单次XFAST搜索相位数进行分析,在此基础上计算搜索单位相位所需计算量。并给出了在载波多普勒不确定度固定-6~+6 kHz和载噪比固定46 dBHz条件下的捕获单位计算量最小的参数优化设计,可以实现捕获概率为95%,虚警概率为1×10-6的性能,最后通过仿真结果验证了本文理论优化算法的正确性。     

基于码多普勒补偿的微弱GNSS长码快速直接捕获算法

为提高全球导航卫星系统（GNSS）的抗干扰能力,要求在不借助于短码辅助的情况下对长码进行直接捕获.传统长码直接捕获算法针对的是正常接收信号.当信号被遮挡或干扰以后将变得十分微弱,此时已有算法将面临严峻挑战.为此,本文提出了一种基于码多普勒补偿的长码捕获算法.该算法根据所搜索的载波频率格进行码多普勒补偿,可以大大延长预检测积分时间从而改善捕获性能.仿真结果表明,新算法能有效减小码多普勒影响,在相干积分时间为1ms非相干累加次数为300情况下,捕获灵敏度可达-183dBW.     

改进的双块补零P码直接捕获算法

针对低信噪比和高动态环境下的P码直接捕获问题,本文对传统双块补零算法进行改进,提出一种分段旋转双块补零算法.算法通过分段FFT得到各数据段的频谱;通过频谱的循环移位进行频率斜升和初始频偏补偿,再求出频率补偿后的各段数据与本地伪码的相关值并进行非相干累加;对相关峰峰值进行恒虚警检测和抛物插值.仿真结果表明,本文所提算法与传统双块补零算法相比,检测概率和参数估计精度大致相当,捕获时间降低80%,逻辑运算单元和存储单元分别减少64%和99%.同时给出了不同系统要求下的关键参数选取方法,使算法具有较高的实用性.      

伽利略E1-BOC信号的改进捕获算法及性能分析

在时域并行FFT捕获算法的基础上,采用在频率搜索维上基于能量搜索的策略对伽利略E1-Boc信号的捕获进行了仿真和实验分析.在伽利略仿真信号的码延迟时间为1.8 ms,多普勒频移为600 Hz,导航电文调制速率为250 bit/s,数值为±1的情况下分别从捕获率、ROC操作特性曲线以及计算复杂性3方面对能量捕获算法性能进行了验证,并与AV, Zero-Padding两种算法进行了比较.结果表明,能量捕获算法在载噪比为32 dB/Hz的室内微弱信号环境下,捕获率能达到90%,且ROC操作特性曲线和计算复杂性等综合性能均优于AV,Zero-Padding两种算法,适用于数据跳变发生频繁的微弱伽利略E1-BOC信号的捕获.     

基于智能天线的三维直扩序列快速捕获算法

提出了一种基于智能天线的三维捕获算法,利用智能天线的波束成形技术,将空间域等分为几个搜索区域,再对每个空间搜索区域进行频域-时域的二维搜索.给出了该算法的检测概率、虚警概率和平均捕获时间等公式.计算机模拟结果显示,对周期为255的伪随机码而言,8分区新算法在正常工作条件下相对同等复杂程度的匹配滤波算法至少减小平均捕获时间90 %.     

基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法

针对复杂电磁环境下接收信噪比随机变化的特点,提出了一种基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法,减少了捕获时间,降低了虚警概率。在分析滑动相关捕获法的性能基础上,构建了滑动相关伪码捕获的自适应结构,实现了在接收信噪比控制下积分时间和门限值的设置,研究了上述参数对捕获性能的影响,仿真结果表明:根据积分时间不同,在SNR>-3 dB时,平均捕获时间最大可以减少50％,在SNR<-7 dB时虚警概率下降5％～35％,满足信噪比变化情况下对捕获性能的设计需求。     

弱信号P码直捕方法研究

提出了一种新的基于快速傅里叶变换(FFT)的P码直捕方法,并采用TS201对其进行了具体实现.该方法采用时间分格将大的P码时间不确定度分割成若干小的时间分格,并配合外部存储器的使用,有效减少了直捕过程中FFT的次数,并且可实现各种灵活的捕获策略.分析了低信噪比下非相参积累后的捕获概率及虚警概率,提出了基于两次检测的"A+B"检测方法,既保证了检测性能,又降低了捕获时间.性能分析结果显示,该方法能够在60 s内完成捕获信噪比为-32 dB,时间不确定度为±1 s的P码直捕.     

基于信噪比的自适应门限判决PN码捕获算法

现有的自适应门限判决PN码捕获方法在低信噪比条件下的检测概率较低.针对这一问题,文中提出一种考虑噪声功率的改进算法.该算法首先通过参数设置对基于信噪比的门限进行调整,然后利用中值滤波平滑门限波形,减少了由于起伏波动引起的错误捕获,最后通过限幅滤波降低因毛刺造成的虚警概率.理论分析以及蒙特卡罗仿真表明,改进算法较现有算法能够获得更高的检测概率和更低的虚警概率,同时对窄带干扰有较强的抑制能力.     

起伏背景噪声下地震波传感器阵列目标检测算法研究

针对起伏背景噪声下传统地震波传感器阵列检测算法虚警概率高、检测概率低的问题,提出一种基于信号相关性的阵列目标检测算法.利用传感器阵列在一个检测周期内接收到的数据建立信号检测矩阵,由检测矩阵列向量之间的相关性标记信号中目标成分的大小,进而引入相关性参数并构建检测统计量,利用信号相关消除时变的环境噪声干扰,有效克服起伏噪声对目标检测结果的影响.推导算法虚警概率与检测门限之间的定量关系,得到一定虚警率下的检测概率.基于计算机仿真和舰船目标实测试验对比本文提出算法与现有方法,结果表明本文算法可以在起伏背景噪声下有效检测出目标,且检测性能优于现有检测算法.     

应用遗传算法求解模糊参数的单机调度问题

应用遗传算法求解基于可能性理论的模糊参数单机调度问题. 在单机调度问题中,作业处理时间和要求完成期限均为模糊数,而作业的权重是正的精确数. 在设计的遗传算法中,个体基因的表示采用整数排列,交叉操作使用交换子串的交叉算子,变异操作使用移动变异算子,个体评价使用基于序的评价函数. 最后用算例说明算法的有效性.     

基于改进粒子群优化的快速协作式频谱感知算法

为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化（PSO）方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.