航天任务模型到规划模型转换的映射方法研究

卫星任务规划与调度的基础是建立合理的任务规划的数学模型,由于针对具体的规划问题,规划模型的构建效率较低而且通用性不强.通过提出转换规则,分析模型转换的源模型--基于PDDL的航天应用任务模型(记为EOSAST-PDDL)和目标模型--规划模型,得到模型转换的主要因素,在此基础上提出了模型转换的映射方法.针对规划模型的组成元素设计转换规则和转换的过程算法,实现了数学模型的自动化构建.最后,通过对地观测卫星对点目标的观测应用任务的案例,验证了映射方法的可行性.     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

基于时频方差聚类的FH信号参数盲估计

为解决复杂电磁环境下跳频(frequency hopping, FH)参数的盲估计问题,提出了基于时频方差聚类的算法。考虑在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和定频干扰同时存在的情况下,通过短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)将信号变换到时频域,利用遗传算法对信号的时频区间进行提取,根据时频方差对其进行k-means聚类,消除噪声和定频干扰并提取时频脊线,然后运用Haar小波对该时频脊线进行奇异点检测,进而估计出FH信号的FH周期、跳速和FH频率等参数。仿真结果表明,所提算法在SNR低于-5 dB且存在定频干扰的情况下,能够实现对FH参数的精确估计,参数估计正确概率达到90%以上。     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

改进时频脊线的跳频参数盲估计算法

为解决基于时频脊线的跳频参数估计算法在信噪比低于-5 dB时估计误差较大且存在定频干扰时方法失效的问题,提出了该算法的改进算法。在短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的基础上,利用迭代去噪法对原时频图进行去噪处理,根据跳频信号与定频干扰驻留时间的不同,采用k-means算法对其进行聚类,消除定频干扰并提取其时频脊线,利用Haar小波对提取到的时频脊线进行奇异点检测,并估计出跳频信号的跳频周期、起跳时间和跳频频率。仿真结果表明,所提算法在信噪比低于-5 dB且存在较强定频干扰的情况下,仍能对跳频参数进行正确估计,且优于原有算法。