基于单元相关的GPS L1C/A与L1C联合捕获算法

传统的全球定位系统(global positioning system,GPS) L1C/A码信号和新型L1C信号同处于L1频段(1575.42MHz),充分利用了有限的频带资源。基于此特点,针对GPS L1C/A和L1C信号联合捕获中多相关峰引起的误捕问题,提出一种新的单元相关的方法。将本地L1C/A和L1C码序列分别拆分为奇、偶两个单元信号,对单元信号与接收信号的单元相关函数进行重组,完全消除L1C/A码信号引起的9个次峰,提高主峰峰值,得到尖锐的窄相关峰。仿真结果表明,该方法得到的相关峰跨度为0.5个码片,大大提高捕获精度,且捕获灵敏度比单通道联捕提高约2 dBHz,同时算法复杂度低,可应用于工程实际。     

基于采样率变换与FFT的GPS系统C/A码捕获改进算法

针对全球定位系统民用粗码信号快速捕获算法速度慢、不易于硬件实现的不足,提出了基于采样率变换和FFT的GPS信号C/A码捕获算法。利用采样平均的方法把采样率为5Msps的输入信号降低为1.024Msps,然后利用FFT进行粗捕,得到粗略的伪码相位,最后对粗略的伪码相位周围的原始数据进行循环相关处理得到精确的伪码相位估计值,降低了对后续跟踪环的动态要求。仿真结果表明该算法运算量小可以快速实现C/A码的粗捕,得到高精度的捕获结果,同时该算法可以利用现有1024点的FFT处理核(IP),便于在硬件上实现。     

空时自适应处理对GPS信号影响与补偿方法

通过推导C/A码全球定位系统(global positioning system, GPS)信号分别经空域自适应处理和空时自适应处理的相关函数,研究了阵列信号处理对C/A码GPS信号捕获性能的影响。理论分析表明,空域自适应处理不影响捕获;而空时自适应处理在抑制干扰的同时使信号产生了畸变,降低了同步和码跟踪精度。针对空时自适应处理造成的信号失真,利用维纳滤波对失真的相关函数进行补偿。仿真结果表明补偿后相关函数的波形有了明显改善,空时自适应处理带来的信号失真也得到有效校正。     

GPS军码信号监测与参数估计方法

针对“导航战”背景下低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和长码周期全球定位系统(global positioning system, GPS)军码信号监测问题,提出采用“相关倍频累积+Duffing振子检测”对GPS军码接收信号的载频和功率进行联合估计。通过构建Duffing振子阵列,求取间歇混沌振子的间歇周期和最大输出振幅,得到GPS军码接收信号的载频和功率估计值。用获得的载频信息来解调GPS军码接收信号的四阶累积量2-D切片,通过对解调结果的归一化、最大峰值点搜索和最小二乘线性拟合处理,完成对GPS军码接收信号的码速率/副载频估计。仿真结果表明,在SNR为-32~-24 dB的GPS军码接收信号范围内,所提方法能够较好地实现信号监测和参数估计,可有效引导干扰。     

基于分裂基FFT的L1辅助L2C双频GPS信号快速捕获

室外无人搬运车(automatic guided vehicle, AGV)运输和未来的无人驾驶智能汽车等对全球定位系统(global positioning system, GPS)高精度定位精度要求较高,GPS L1/L2C双频信号可以校正电离层误差从而提高GPS单机的定位精度。但L2C 民用中码/民用长码(civil moderate/civil long code, CM/CL)的长度远大于L1 粗捕获码(coarse/acquisition code, C/A),传统的捕获算法直接用于L2C信号会使捕获时间延长甚至导致捕获失效。对此,提出了利用捕获到的L1信号的多普勒频移和C/A码相位对L2 CM码进行辅助捕获,然后利用CM码码相位对CL码进行辅助捕获的方法,减小了L2C信号捕获的二维搜索范围;同时在相关运算中利用分裂基快速傅里叶变换(split radix fast Fourier transform, SFFT)代替传统的基2 FFT进一步降低了计算量。仿真结果表明,所提算法在运算量明显降低的情况下可以实现对L1/L2C双频信号的精确捕获。     

GPS接收机的多星盲干扰抑制方法

考虑到GPS接收机需要解算至少4颗卫星的发射信号从而实现定位,而GPS接收机工作在复杂的电磁环境下,受大量人为干扰的影响,无法有效接收多颗卫星的发射信号从而实施解算定位。提出了一种新的用于GPS接收机的多星盲干扰抑制方法。由于接收机对每颗卫星的测距码（如C/A码）已知,采用基于最小二乘法的多目标自适应阵列剔除多颗期望卫星方向外的干扰信号。该方法无需期望卫星的位置信息和估计干扰信号的导向矢量,且期望卫星数目不受阵元数目的限制。仿真结果表明,该算法不仅能有效地抑制多种干扰,而且可以精确估计出多颗期望卫星的方位角。     

一种韧性的高分辨率多径时延估计方法

将观测数据的噪声建模为α稳定分布,运用分数低阶统计量理论中的共变概念和最小分散系数准则,结合用于解决高维非线性最小二乘优化问题的松弛搜索思想,借鉴高分辨率多径时延估计算法WRELAX、DS-WRELAX,提出了一种韧性的高分辨率多径时延估计算法RHMTDE。理论分析和仿真结果表明,该算法有抗粗差的能力,在高斯噪声和脉冲噪声环境中都可以较好地估计出多径观测信号中每径的时间延迟。     

水声信道多径时延估计的高分辨方法研究

为了解决传统的匹配滤波器方法估计实测信道时分辨率不足的困难，研究了高分辨多径时延估计方法。应用MODE算法求得多径时延估计的初值，再通过带惩罚函数的最小二乘法迭代求解时延和幅度估计的准确值。仿真表明，该方法的时延分辨率在20dB信噪比下达到了传统的匹配滤波器方法的4倍，实现了多径时延的高精度估计，解决了实测线性调频信号的信道估计问题。     

一种有效估计着陆引导信号多径时延的方法

利用导航信号收发已知且具有周期性的特点,提出了一种对着陆引导信号多径时延进行有效估计的方法。该方法首先计算相关函数,而后对相关函数进行二次微分,对时延值进行初步估计。最后通过直线拟合算法和比例拟合算法提高估计精度。通过计算机仿真,验证了算法的有效性。该算法具有在低采样率的条件下,估计精度高的特点。     

高动态GPS/INS组合导航算法研究

首先介绍了新型深组合GPS/INS系统原理图及组合导航滤波算法。在该算法中,组合卡尔曼滤波器除完成INS误差及GPS接收机时钟误差的估计外,还参与了GPS码跟踪,即完成传统码跟踪环中环路滤波器的功能。采用自适应码跟踪误差估计器补偿组合卡尔曼滤波器测量值中的相关分量,从而消除了传统组合中不稳定的主要根源。然后进行了计算机仿真计算,仿真结果表明,新型深组合GPS/INS导航算法适用于机动性较高的载体。     

软件接收机中基于数据处理的多径估计方法

当信噪比(signal-to-noise ratio, SNR）较低时基于数据处理的多径估计算法的估计性能显著降低。提出了基于Kalman滤波和Teager-Kaiser (TK）算子/最小二乘(least square, LS）相结合的多径估计算法,简称KTK/KLS算法。该算法通过Kalman滤波消除低SNR的高斯噪声对相关输出的影响,然后将滤波后的相关输出用于TK算子/LS估计直接信号时间延迟或多径参数。KTK/KLS算法有效解决了仅使用TK算子和LS算法进行参数估计时对噪声比较敏感的问题,保留了二者对多径比较敏感的优点。最后,通过仿真将KTK/KLS算法与其他高效的基于数据处理的多径估计算法进行比较,结果表明所提出算法的多径估计精度优于对比算法。     

低复杂度无线OFDM自适应信道估计算法

提出了一种基于传输信道状态检测的低复杂度无线OFDM系统自适应信道估计算法,利用导频子载波在时频方向对当前信道状态进行统计检测,动态跟踪信道参数的变化特征,自适应选择当前条件下的最优内插滤波系数;同时简化传输信道先验统计信息求解,以此作为滤波系数选择的依据.仿真结果表明,在低复杂度条件下可以获知当前信道模型化参数近似统计信息,利用较少的计算资源就能获得较好的自适应性能;从而有效克服了二维Wiener滤波器实现复杂度高,以及传统信道估计按照最恶劣信道情况上限进行设计所导致的非匹配性估计性能损失.     

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界（Cramer-Rao bound, CRB）。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…     

基于特征向量空间聚焦的宽带DOA估计方法

针对传统宽带阵列信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法中由入射角预估带来的DOA估计偏差及其在多径效应等环境下的应用问题,提出基于特征向量空间聚焦的宽带阵列DOA估计方法.首先,考虑多径干扰等对DOA估计算法的影响,对接收信号自相关矩阵进行平滑处理.然后,以平滑自相关矩阵特征向量空间过...     

Cooperative localization against GPS signal loss in multiple UAVs flight

Based on multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) flight at a constant altitude,a fault-tolerant cooperative localization algorithm against global positioning system(GPS) signal loss due to GPS receiver malfunction is proposed.Contrast to the traditional means with single UAV,the proposed method is based on the use of inter-UAV relative range measurements against GPS signal loss and more suitable for the small-size and low-cost UAV applications.Firstly,for re-localizing an UAV with a malfunction in its GPS receiver,an algorithm which makes use of any other three healthy UAVs in the cooperative flight as the reference points for re-localization is proposed.Secondly,by using the relative ranges from the faulty UAV to the other three UAVs,its horizontal location can be determined after the GPS signal is lost.In order to improve an accuracy of the localization,a Kalman filter is further exploited to provide the estimated location of the UAV with the GPS signal loss.The Kalman filter calculates the variance of observations in terms of horizontal dilution of positioning(HDOP) automatically.Then,during each discrete computing time step,the best reference points are selected adaptively by minimizing the HDOP.Finally,two simulation examples in Matlab/Simulink environment with five UAVs in cooperative flight are shown to evaluate the effectiveness of the proposed method.     

基于冗余量测的GNSS多路径误差抑制算法

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。