通道幅相不一致对SFAP性能影响的分析

空频自适应处理(SFAP)是全球导航卫星系统(GNSS)阵列抗干扰接收机中常用的算法,而工程实践中,阵列的幅相不一致性是必须考虑的非理想因素。以往文献分析阵列各通道幅相不一致性的影响多集中于波束形成和波达角(DOA)估计的精度上。该文在SFAP算法框架下,结合已知的各通道传递函数,计算观测数据协方差矩阵和最优权矢量,进而可获得SFAP抗干扰性能损失程度的定量结果。计算和仿真结果表明:通道幅相不一致性可严重影响SFAP抗干扰性能。该方法在工程上可用于确定射频通道幅相一致性指标要求。     

2019年空时自适应处理技术研究热点回眸

空时自适应处理可以联合空域和时域进行二维自适应滤波,是运动平台雷达系统中进行杂波抑制和目标检测的关键技术。近年来,空时自适应处理技术迅速发展,其应用领域也在不断扩大。概述了2019年空时自适应处理领域所取得的重要研究进展,展望了未来空时自适应处理技术的发展趋势。     

基于RHT斜率抑制法和自适应载波信号跟踪的多径抑制算法研究

从传统的接收机环路多径抑制方法出发,通过纠正码环相关曲线畸变和自适应载波信号更新机制跟踪弱动态载波信号两个层次,并行减缓多径效应对接收机跟踪捕获带来的延迟影响。首先,针对码环内部函数畸变带来的自相关迭代误差问题,利用机器学习领域中的随机霍夫变换(RHT)斜率检测法辅助减小窄相关器的误差;其次,设计了一种自适应阈值载波跟踪信号状态模型,用于解决高遮挡低载噪比(CNR)条件下的信号跟踪受限问题。从不同的角度将该方法与现有方法做了对比和分析,结果表明：应用RHT斜率抑制法辅助自适应增强载波信号跟踪的定位模型性能相较于传统的高分辨率技术(HRC)和卡尔曼滤波(KF)载波跟踪方法均有明显的提升,其中本文提出的方法可以在1.8 s左右的信号延迟时及时恢复载波信号失锁。此外,从最终的定位结果可知,实验场景中多径(MP)效应较强的D区域,定位误差的均方根误差(RMSE)降低了6.3 m.     

新一代GNSS信号的自适应Kalman跟踪算法

为了提高导航服务的质量,要求新一代全球导航卫星系统(GNSS)信号的自适应跟踪算法在稳态场景下具有较好的定位精度的同时,当场景发生变化时也能保持稳健的性能。原有的自适应Kalman滤波算法应用于自适应跟踪时,在优化稳态跟踪精度或者动态稳定性方面有所不足。该文提出了一种自适应因子的Kalman滤波算法,并与双更新率的锁频辅助锁相技术结合,用于自适应跟踪环路的设计。仿真结果表明:相比原有的自适应技术,该算法具有较小的相位跟踪误差,在场景变化时的稳定性也更好。     

简单空时编码发射机分集自适应OFDM系统

将自适应调制技术和空间分集技术有机地结合起来 ,提出了一种与简单空时编码发射机分集相结合的恒定比特率自适应正交频分复用 (OFDM)方案。该算法根据两径发射机的平均信噪比在各子载波上自适应地选择不同的调制模式 ,并保持恒定比特率。仿真结果表明 :在多径瑞利衰落信道下 ,该方案可以显著地改善 OFDM的性能。在无信道编码和误比特率为 10 - 5条件下 ,对于平均带宽效率为1bit/ (s.Hz)的双天线发射分集接收的自适应 OFDM系统与传统 OFDM系统相比可以获得约 35 d B的自适应分集增益。     

时域加权稀疏约束的空时自适应处理算法

1DT是典型的时空级联的后单多普勒空时自适应处理的方法,能够显著降低对独立同分布样本的需求量和空时自适应处理时的运算量,但是进行时域处理时对主瓣杂波的抑制效果较差。针对此问题,提出一种利用时域滤波器频率响应的稀疏特性进行加权稀疏约束的自适应滤波器设计算法。在时域自适应滤波器的模型中加入对旁瓣的稀疏约束,并构造加权矩阵对稀疏约束加权。仿真实验表明：此方法在有效抑制主瓣杂波的前提下能够降低副瓣,并且当存在天线幅相误差时具有较好的稳健性。     

基于GPS码信号跟踪的空时自适应处理算法

介绍了GPS码信号的模型,以及实时白化和扩展卡尔曼滤波的工作原理.提出了一种改进的空时自适应处理算法,运用该算法能够使GPS接收机抑制射频干扰、精确跟踪并使捕获码信号的性能得到提高.射频干扰中含有宽带干扰和窄带干扰,窄带干扰用自回归过程来模拟并通过实时白化得到抑制,宽带干扰通过空间零陷得到抑制.空间零陷是通过估计一个采样的协方差矩阵,并把它求逆,然后输入卡尔曼滤波器来实现的.通过计算机仿真证实了在严重的干扰情况下该算法的鲁棒性,以及优于码跟踪环的性能.     

基于同态滤波的GPS空时自适应处理补偿技术

GPS系统工作在有干扰的环境中时,近处干扰与远处卫星间巨大的功率差异导致GPS信号的扩频增益不足以抵抗干扰的影响.空时自适应处理技术已成为GPS接收机抗干扰研究的热点,相比于空域自适应阵列处理可以有更多的抗干扰自由度,消除多个强的宽带干扰及近场的宽带干扰多径.但是由于空时自适应处理的结构使之在处理带宽上不能有一致的频率响应,造成GPS信号的相关函数的相关峰产生畸变,降低接收机的定位精度.本文分析了空域与空时域自适应阵列处理抵抗干扰的性能,对空时自适应处理的原理及影响卫星信号的原因进行了研究,为了恢复出期望的卫星信号,提出一种基于同态滤波均衡原理的方法,补偿由空时自适应处理造成的对卫星信号的影响.仿真结果表明了所提出的方法的有效性.     

GNSS自适应抗干扰天线阵相位中心校正

为在干扰环境实现实时精密定位、测距和姿态测量等应用,需要尽可能降低天线阵相位中心引起的误差。建立了抗干扰天线阵相位中心补偿模型,每个阵元视作多相位中心天线,推导了自适应抗干扰天线阵等效相位中心位置的计算方法,分析了抗干扰RTK系统中由相位中心偏移引起的误差。通过补偿载波相位观测量,实现了天线阵相位中心校正。仿真结果表明,GNSS接收机抗干扰天线阵等效相位中心的位置与干扰环境及所用抗干扰算法有关,不能通过预先建立固定查找表的方式进行补偿,只能根据抗干扰计算结果实时计算出等效相位中心位置,再补偿载波相位观测量。      

基于DTMB系统的空频发射分集解调

针对工作在时变深衰落,尤其是存在长时延、能量较强回波的信道环境下的接收机性能下降问题,提出一种在地面数字电视广播系统中使用的空频发射分集的解调方法。当使用传统正交逆矩阵进行空频解码时,需要假设正交频分复用(OFDM)系统中相邻子载波的信道频域响应相同,而这在衰落较强的信道环境下将不再成立。该文提出的空频解码方法无需上述假设,理论分析和计算机仿真的结果均证明,该方法能够有效提高系统在频率选择性较强的信道环境下的接收性能。     

雷达低仰角目标跟踪的测角误差实时补偿算法

为提高雷达对低空目标的跟踪精度, 提出了一种基于渐消记忆递推最小二乘法的测角误差实时估计算法。 该算法利用不同设备同时对目标进行跟踪, 得到不同的观测结果。 利用渐消记忆递推最小二乘法对不同的观测结果进行处理, 赋予不同的权值, 得到最终的测角误差估计值。 通过理论分析, 构建多径环境模型, 对该算法的效能进行验证。 仿真结果表明, 由该方法得到的测角误差估计结果估计误差小, 同时可有效减小测角误差的抖动, 得到稳定的测角误差估计结果。     

带有色观测噪声的自适应滤波算法

对于带有色观测噪声的系统,基于最小二乘准则(LS),提出了递推增广最小二乘算法(RLSE),该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机仿真例子和信噪比的计算证明了算法的正确性和有效性.     

一种基于窗长自适应的语音信号处理算法

首先指出固定窗长的窗函数在处理复杂语音信号时,通常会遇到保持短时平稳性和准确性的矛盾.继而提出一种窗长可以自适应的算法来解决问题,在维持短时平稳性的同时保证准确性.实验结果表明,通过窗函数的窗长自适应来响应复杂信号的频率变化,能够更准确、更有效地处理语音信号.     

一种新的干涉测角数据处理算法

提出了一种新的干涉测角数据处理算法.该算法对相位干涉仪测角中因相位解模糊出错产生的错误角度值进行野值剔除,之后引入一种新的2阶修正卡尔曼滤波器对野值剔除后的角度进行平滑滤波,保证在稳定跟踪角度的同时精确地估计出角速度.实验结果表明,该算法对静态、匀速和匀加速3种角运动规律均具有较高的跟踪精度,同时对一般角加速运动也具有较好的跟踪能力.     

带有色观测噪声的改进自适应滤波算法

在噪声消除系统中,若观测噪声为有色噪声,则基于最小二乘准则(LS),提出了两段RLS-RELS算法,这是一种改进的递推增广最小二乘法,该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机数值仿真例子和信噪比的计算比较证明了算法的正确性和有效性.     

一种基于改进自适应卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航算法

在全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)组合系统中,状态模型误差和异常扰动的影响严重降低了标准卡尔曼滤波的性能,而基于预测残差自适应的卡尔曼滤波随计算次数的增加滤波效果降低,且使用统一的自适应因子调节不可靠。针对上述问题,提出一种改进算法,利用预测残差建立的统计量调节位置向量和速度向量,避免了其他参数对滤波的平衡作用;通过预测残差的概率密度建立马氏距离进行假设检验,在模型正常时使用标准卡尔曼滤波,模型异常时使用改进滤波算法;采用实测车载数据对标准卡尔曼滤波、单因子自适应滤波和本文的滤波方法进行评估,实验结果表明:改进的自适应卡尔曼滤波的滤波算法效果良好,证明了所提算法的有效性。     

陀螺经纬仪定向测量的自适应滤波模型及其应用

本文针对陀螺仪定向模型的特点，提出了一个自适应卡尔曼滤波算法，实际应用表明，该算法能有效地处理陀螺经纬仪定向数据，既能保证观测精度，又能缩短观测时间。     

Revo测头的自适应测量算法及位置反解

为解决关节臂式三坐标测量机测量精度低的致命弊端,在三坐标测量系统中采用Revo测头.经分析系统的结构特点,确定了转动关节与测杆姿态的几何关系并构造测量时的接近矢量,实现测杆姿态的控制.在此基础上,提出一种基于初始姿态的自适应测量算法,根据数据点的坐标,求得测杆姿态最小变化量,结合位置方程求得该姿态下的位置反解.实验表明：该算法可实现测头姿态的精确控制和位置反解的计算,为具有Revo测头高自由度关节臂式三坐标测量系统的发展和运动学问题的深入研究奠定了理论基础.