基于平方根UKF的伪卫星动态跟踪定位算法

为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波（EKF）在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波（UKF）算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态跟踪定位算法,在递推运算过程中采用协方差矩阵的平方根代替传统算法计算过程中的协方差矩阵。MATLAB仿真结果表明,平方根UKF算法的精度比EKF提升了54.7%,比UKF提升了14.8%。所提出的算法解决了Kalman处理非线性系统的局限性以及传统EKF和UKF算法精度不高的问题,为伪卫星系统的高精度定位研究提供了有力支撑。     

卫星导航电磁干扰识别分类器设计

根据卫星导航系统干扰识别特点与高阶累积量对高斯噪声的抑制作用,提出了一种基于干扰四阶及六阶累积量的特征识别算法,分析了在不同干噪比下不同干扰信号的特征区间分布。根据在相同识别特征下不同干扰信号的分离度,设计了一种基于高阶累积量的树形干扰识别分类器。仿真试验结果表明,当干噪比达到5 dB时,识别分类器对9种干扰信号的识别率均达到100%,并且受干噪比变化影响较小,试验验证了其良好的分类识别性能。     

eLoran接收机的数字滤波器设计

根据eLoran信号的特点,采用内插结构FIR带通滤波器与LMS自适应滤波器相结合的方法,滤除eLoran信号中频带内、外的噪声和干扰。首先利用内插结构FIR滤波器抑制带外干扰,在直接FIR滤波器的基础上介绍插值滤波器设计方法,根据eLoran信号的频谱特性设计出满足要求的内插结构FIR带通滤波器,通过比较发现:在相同的参数下,插值滤波器比直接FIR滤波器节省了很大的阶数,在工程应用上有很大的优势,而且所要求的频带越窄,采样率越大,节省资源的百分比就越大。其次,采用LMS自适应滤波器可以很好地滤除频带内的干扰和噪声,从而有效恢复理想eLoran信号。     

基于伪码捕获的迭代消息传递算法FPGA设计

为了充分发挥伪码捕获的迭代消息传递算法快速捕获的特点,根据迭代消息传递捕获算法的流程,提出了其在FPGA上的实现方案,给出了用于迭代计算的RAM块组织结构、迭代方式和迭代后的数据分析方法.通过海上实测数据验证表明,实际捕获时间小于2s,能够快速捕获无线电导航系统中的天波干扰信号,证明了该算法的有效性和实用性.