微弱GPS信号捕获算法研究

为了快速有效地检测到微弱的GPSC/A码信号,研究一种基于软件接收机的信号捕获算法,分析此算法的信号捕获性能。这种算法利用FFT和IFFT技术加快了捕获速度;针对预检测求和间隔里有可能包括数据位改变,讨论了交替的半个数据位选取方案和整个数据位选取方案两种解决方案。通过仿真分析证明,这种信号捕获算法具有更强的信号检测能力。     

一种高灵敏度深空应答机载波捕获算法

针对高灵敏度深空应答机的载波捕获,研究了一种快速解线调载波捕获算法。分析了算法的原理和实现方案。仿真和FPGA实现结果表明:该算法可准确捕获信噪比极低和多普勒动态范围极大的信号。针对算法的实际应用,给出了算法在不同工作模式下的参数设置,并对其资源占用、捕获时间和检测概率进行了计算,进一步说明了算法的工程可实现性。     

天线组阵信号合成技术的研究

介绍天线组阵信号的几种基本合成方案和相关算法,对其进行软件仿真分析。重点研究全频谱合成方案,进行了软硬件仿真试验。结果表明,全频谱合成方案的合成效率可以达到90%以上。     

一种高动态环境GPS信号的跟踪方法及实现

鉴于在高动态环境跟踪ＧＰＳ信号所遇到的问题，分析了高动态环境跟踪ＧＰＳ信号的基本方法，讨论了通过延时锁定环和载波辅助技术进行伪码跟踪的原理，重点研究通过３阶频率扩展卡尔曼滤波算法（ＦＥＫＦ）进行多普勒频率估计并进行载波跟踪的原理，模拟分析了ＦＥＫＦ算法的动态跟踪能力和频率估计误差，提出了一种适合高动态环境要求的ＧＰＳ信号跟踪方案     

一种同频非合作航天器通信信号的盲源分离算法

针对频谱混叠的同频非合作航天器通信信号分离问题,研究了盲源分离技术,提出一种以立方函数作为非线性函数的盲源分离改进算法。在介绍盲源分离模型的基础上,依据通信信号的亚高斯性,对快速独立分量分析(FastICA)算法的非线性函数作适应性改进,提升了算法的性能。选用8FSK、BPSK、QPSK和频谱混叠的通信信号与单音干扰信号进行混合,仿真并对比分析了4种应用不同非线性函数的FastICA算法。500次的仿真结果表明:应用立方函数的FastICA算法的分离成功率达到100%,平均迭代次数约为25,性能指数均值为0.115 7,具有更优的效能,可很好地解决非合作航天器通信信号的分离问题。     

脉冲星辐射脉冲信号辨识的新算法

为了提高脉冲星辐射脉冲信号辨识的效果和速度,提出了一种基于S变换的脉冲星辐射脉冲信号辨识算法。通过对脉冲星辐射脉冲信号的累积脉冲轮廓进行时频分析得出,在不同观测频率和不同信噪比的条件下,脉冲星累积脉冲轮廓S变换的时频分布图基本不变。基于这种稳定的时频特征,采用最小标准化欧式距离分离器对脉冲星信号进行辨识。实验表明,方法具有良好的抗噪性能,且识别率和运算速度均优于基于小波和双谱算法。     

深空组阵Eigen算法及其低信噪比合成性能分析

根据深空组阵信号模型,分析了Eigen最优合成采用的两种准则即最大输出功率和最大 信噪比准则。为了快速计算最优权值,给出了两种迭代算法即PM和PMFM算法,同时为了改善 微弱信号合成效果,在PMFM算法中引入记忆因子,提出一种可以自适应跟踪信号相位变化的 自适应Eigen算法。仿真分析了基于最大输出功率准则的Eigen合成算法和自适应Eigen算法 对低信噪比组阵接收信号的合成性能,仿真结果表明自适应Eigen算法不但具有良好的合成 效果和自适应特性而且运算量小,具有重要的工程应用价值。
     

共轭梯度算法在振动信号处理中的应用

为了提高液体火箭发动机试验振动信号频域数据处理的精度,提出了一种基于共轭梯度和AR模型的谱估计算法。该算法计算复杂度低,估计出的谱分辨率高,可以克服传统的经典傅里叶变换功率谱估计算法在信号信噪比降低时不能有效区分相近频率点谱线的问题,解决了传统算法旁瓣泄漏严重的固有缺点。通过对算法在不同信噪比条件下的仿真实验分析与真实试验数据验证,充分表明了此算法在低信噪比条件下,估计的谱仍具有高分辨率的特点。     

GPS信号FFT捕获算法的有限字长效应分析

字长选择对于FFT捕获算法硬件实现时系统性能和资源消耗等有着点接影响。为分析有限宁艮效廊，本文提出了一种新的基于理论统计模型的分析方法，以替代繁琐耗时的样本统计过程。住根据GPS信号特点设定的简化条件下，由量化误差模型详细讨论算法结构各部分对GPS信号载噪比的影响，得出了在各种应用要求下的字长选择方案。硬件仿真实验表明了本方法估计字长效应的正确性，可以应用于工程分析。     

大范围轨道机动的燃料消耗优化方法

针对航天器大范围轨道交会提出了二冲量燃料最省机动方案的数值寻优算法及多冲量机动方案的啸声境遗传算法.利用共面圆\椭圆轨道间的转移实例对两种算法正确小生境遗传算法.利用共面圆\椭圆轨道间的转移实例对两种算法正确性进行了验证,通过仿真实验,比较了大范围交会轨道机动中不同冲量次数对总燃料消耗的影响,分析得出了非共面轨道交会机动时燃料最省的指导性方案.     

摩托车电控点火提前角实时推定算法研究(1)

摩托车未燃碳氢排放高是普遍存在的一种现象,而合理的点火提前角控制是降低未燃碳氢的有效方法。为了降低成本,作者对只利用一个传感器,实时确定点火提前角的算法进行了研究。作者在试验台架上测量了不同转速、不同工况下的曲轴转角信号,并采用集相平均和时间平均外推法对信号进行了处理,然后将预测结果与测量值比较,分析了不同算法对曲轴转角预测的准确性及计算所需成本。     

电离层对BOC调制信号的影响

电离层是一种色散介质,宽带信号的不同频率分量在穿过高层大气时会引入不同的相位延迟。传统导航信号带宽较窄,因此在分析电离层的影响时通常将其视作中心频点处的单频信号。下一代导航系统广泛采用的BOC(Binary Offset Carrier)调制具有较宽的带宽和分裂的频谱,因此单频假设不再适用。通过引入BOC信号的双边带模型,分析了电离层对BOC信号的影响。结果表明电离层会在BOC调制的上下边带信号中引入不同的载波和码相位延迟。最后使用数值仿真和实测数据验证了分析的正确性。该结论对BOC信号双边带接收算法的设计具有重要的意义。     

扩展场景的SAR回波信号快速仿真算法

将SAR原始回波信号仿真的时域和频域生成算法进行对比,讨论这两种原始信号仿真生成算法所获得原 始数据的不同应用领域和研究方向。提出一种基于光学照片图像情况下,小平面单元后向散射系数的计算方法。将光 学照片应用于SAR回波信号的仿真,验证了频域生成算法的可行性。并利用RD算法对仿真数据进行成像,得到了这些 数据的SAR图像,验证了这种仿真方法在验证成像算法方面的有效性,该法能为SAR图像的后处理提供丰富的图像数 据。     

一种GNSS中频信号模拟器的设计与硬件实现

提出一种用于描述GNSS中频信号的数学模型和用于模拟产生GNSS中频信号的功能模型。在此基础上,设计出GNSS中频信号模拟器的硬件实现方案,包括芯片选取,功能划分和工作流程控制,给出了软件仿真结果和实际观测结果。该方案实现简单,通过修改相应的算法模块可以模拟各种类型GNSS中频信号,对各类接收机捕获、跟踪及测量精度进行标定,为我国新一代导航系统应用和发展提供了开放式平台。     

对星载合成孔径雷达欺骗干扰技术的研究

对星载SAR的回波产生过程进行了深入研究,分析了几种星载SAR原始回波信号生成算法的原理,利用研究的算法生成了几种相干干扰信号,并进行了算法仿真。     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。     

基于频域相关的宽带干涉仪测向新算法

提出一种基于频域相关的宽带干涉仪测向新算法,该算法利用DFT作为接收信道化的手段,在感兴趣频点上通过对不同接收通道的复频谱序列求互相关来估计通道相差,为在宽频带范围内对多个信号的频率和波达方向同时估计提供了一种新的途径。理论分析和仿真实验都表明该算法具有良好的性能。     

基于分数阶Fourier域滤波的单电磁传感器宽带Chirp信号二维DOA估计

提出一种基于单个电磁矢量传感器的宽带Chirp信号方位-仰角估计算法。对强度相差不大的信号,该算法利用分数阶Fourier变换分别估计不同信号的电磁矢量传感器导向矢量,并根据矢量叉积运算得到方位-仰角估计值。对强度相差较大的信号,该算法利用分数阶Fourier域滤波,采用逐次消去的方法分别估计电磁矢量传感器导向矢量,得到方位-仰角估计值。提出的算法不需要进行迭代搜索和二维DOA的配对,不受近场信号的球面波效应的影响,并且可估计具有相同或不同调频斜率的多个Chirp信号的二维DOA。计算机仿真试验证明了算法的有效性。     

利用瞬时频率提取雷达辐射源特征的新算法

介绍了一种新的雷达辐射源特征提取算法,该算法首先通过伪维纳分布寻找一个随时间变化的最佳窗,基于该窗精确估计信号的瞬时频率,从瞬时频率估计中,可以识别出相位编码信号,然后对于不同的编码类型,利用所估计的瞬时频率,提取瞬时频率的自相关的主瓣峰值和最大旁瓣值的比值作为识别特征.仿真实验证明该算法提取的特征值可有效识别不同体制的雷达信号.     

基于RJ-MCMC的DS-CDMA信号扩频码与信息序列盲估计

针对非合作低信噪比环境下的DS-CDMA信号参数估计问题,在分析信号模型的基础上,提出一种基于可逆跳跃的马尔科夫链蒙特卡罗(RJ-MCMC)扩频序列和信息序列联合估计算法。该算法通过建立信号参数和用户个数的联合后验分布模型,迭代抽样得到待估分布的样本,并有效地在不同维数的子空间中跳转,从而构造一条马尔科夫链,使其平稳分布为待估参数的后验分布。仿真结果表明,该算法在功率相同和不同的条件下均能适应较低的信噪比,并且对不同的用户个数具有较强的适应性,同时算法的估计性能相对现有的方法也有很大的改善。