激光通信中的分集检测技术

在大气弱湍流模型下,应用Monte Carlo方法,通过产生符合光信号的对数幅度联合概率分布的数据,近似模拟计算了分集接收机的逐符号最大似然检测算法的似然比.研究了减少Monte Carlo方法中仿真点的个数对逐符号最大似然检测的分集接收机检测性能估计的影响.随后提出一种基于训练序列的分集检测方法.该方法在未知衰落分布相关信息的情况下,利用每帧内引入的一定长度的训练序列提供了某一较短时间间隔内的大气湍流信道的信息,基于与似然比表达式结构相似的算法获得改善的检测效果.仿真结果表明在各个分集接收机之间存在较强相关性的情况下,该算法仍可实现有效的检测.      

部分可观Petri网故障的量子贝叶斯诊断

针对故障本身构建量子贝叶斯Petri网模型算法，并利用该子网模型进行Petri网系统故障分析。对于部分可观Petri网模型中的不可观故障，根据可达标识图分析变迁点火路径不能判断系统状态，建立量子贝叶斯子网模型，通过不确定路径引起的量子干涉重新标定变迁的条件概率表得到量子概率振幅表。根据故障变迁的前置集合并结合量子贝叶斯推理计算变迁触发的先验概率，由后置集合中的可观变迁修正后验概率，由最大后验概率估计系统所处状态，当故障变迁不唯一时，选取最大概率的故障作为故障源。以实际故障系统建立部分可观Petri网模型，结合可观标签概率序列信息和量子贝叶斯概率估计，对系统不可观部分进行故障诊断验证算法的有效性。      

基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法

为实现对时敏目标的快速探测、定位和打击,战术瞄准网络技术(TTNT)对战术信息接入信道、交互传输的实时性、可靠性提出高要求。TTNT采用基于统计优先的多址接入(SPMA)协议,通过周期性计算统计平均的思想,估计当前信道状态,控制战术信息接入信道的时机。该思想仅适用于流量相对平稳的情况,在流量非平稳时会导致较大的信道状态检测误差。针对此问题,引入流量预测技术,提出基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法。利用循环神经网络的学习特点学习历史流量数据的隐含特征,构建流量预测器对瞬时时刻的流量脉冲到达数进行实时预测,从而准确获取当前信道状态。实验结果表明：所提算法对信道状态的检测结果更接近真实值,显著降低了信道忙闲状态的误判率。     

基于优化理论的GPS定位解算算法

针对传统定位解算方法存在的问题,基于优化理论的思想提出了一种新的定位解算方法——基于优化理论的最大后验估计算法.介绍了该方法的基本原理,详细给出了算法的推导过程,该方法用优化理论的思路求解系统状态量的最大后验概率估计值.它是从系统状态量、观测量的联合概率密度函数出发,将估计问题转化成优化问题,用优化问题的解法对系统的状态进行估计.在此基础上,用仿真实验验证了该方法进行定位解算的有效性.实验结果表明该方法完全解决了定位解算中的非线性问题,并拥有较高的定位精度.     

基于混合粒子滤波的载波估计算法

针对粒子滤波载波估计算法的高复杂度、粒子退化及贫化问题,提出了一种基于混合粒子滤波的载波估计方法.该方法引入多阶马尔科夫模型,采用多个非零均值高斯分布的加权和来近似重要性函数的最佳选择,并根据最大后验概率准则规范粒子的迭代计算.仿真结果表明,在非高斯噪声环境下,低轨卫星通信TDMA/DEQPSK(Time Division Multiple Address/Differential Quadrature Phase Shift Keying)数据帧非合作接收载波估计时,与基于经典粒子滤波的载波估计算法相比,提高了粒子"效率",在误码性能相当的情况下,有效降低了计算复杂度.     

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

基于最大后验概率准则的天基星座网络多用户检测方法

天基星座网络中用户可以随意进出自由组网，活动用户的数量、身份和发送的数据随机变化，对接收用户的性能造成很大影响。多用户检测是指识别每个活动用户的身份并检测每个活动用户发送的数据。传统方法假设活动用户数等于网络可以容纳的最大用户数，这种方法模型比较简单且误码率性能不够理想。提出了一种基于最大后验概率准则的多用户检测方法，该方法将用户的活动状态建模为马尔科夫链，并将多用户检测转换为在网格图中使用BCJR算法搜索最优路径。仿真结果表明，当活动状态错误概率和符号错误概率达到10^-3时，本文所提方法与对照方法相比分别获得2.6 dB和1 dB信噪比增益。     

OFDM系统定时偏差补偿算法

为了消除正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)符号定时偏差对信道估计的影响,提出了一种补偿算法.理论分析表明相移可以被看作是信道统计特性的变化,并且在使用线性插值的信道估计方法时估计误差会扩大.该算法利用符号定时偏差会引起子载波相位旋转的特点,对信道估计进行补偿.仿真结果表明,在多径信道下,在信噪比为20 dB定时位置位于循环前缀中点时,使用该算法后信道估计均方误差是通常线性插值算法的25%,因此新算法缩小了信道估计均方误差.实验结果表明,该算法提高了接收机的性能.     

一种基于分组截短PN码的SOFDM信道估计方法

基于PN序列的信道估计方法的特点是计算过程简明,已被广泛应用在地面无线局域网系统中。在卫星正交频分多路复用传输体制(SOFDM)系统中引入传统PN序列信道估计方法的主要问题在于卫星信道的多径延时远大于SOFDM数据符号的持续时间,信道特性比较复杂,使得传统方法的估计精度严重下降。提出了一种改进的方法,根据信道的近似周期特性对数据帧进行合理的等长度分组,并把长PN序列改为短PN码来跟踪信道局部特性的变化,再对分组后的数据子帧分别进行信道估计。对该方法的设计思想进行了理论分析,并通过仿真验证了该方法的估计精度比传统方法至少提高了10倍。     

OFDM系统的自适应低秩信道估计

为了降低正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency division Multiplexing)系统中最小均方误差MMSE(Minimum Mean Square Error)信道估计算法的复杂度,并且改善由于信道的统计特性与先验知识不匹配而导致的MMSE估计性能恶化,提出了一种自适应的低秩信道估计算法.该算法利用信道的时间平均相关取代统计相关,结合了基于特征值分解的低秩建模,从而近似地实现MMSE估计.借助于子空间跟踪,该算法可以自适应地估计信道相关矩阵的主特征空间及噪声方差,以迭代的方式逼近最优的MMSE估计,而且复杂度较低.进一步分析指出基于信道延时子空间跟踪的估计算法是该算法的一种特例,理论分析和仿真结果均表明这种新算法在低信噪比时可以显著改善信道估计的准确性.      

基于模糊逻辑的交互式多模型滤波算法

针对交互式多模型（IMM）滤波算法在对反舰导弹的"蛇形"机动方式进行跟踪时收敛速度慢、滤波精度低的问题。在三维空间内,假定目标以匀速直线和"蛇形"机动2种方式进行运动,以相对距离和视线角为观测信息,对IMM滤波算法的模型概率更新模块进行改进,提出了基于模糊逻辑的交互式多模型（FLIMM）滤波算法。通过仿真对比分析,改进后的算法能够有效地提高收敛速度,进而获得更高的跟踪精度。      

基于自适应谱估计的跳频捕获技术

提出了一种基于谱估计的跳频(FH, Frequency Hopping)信号的捕获方法,建立了自回归自适应谱估计模型和算法,通过计算信号频谱估计了跳频信号的瞬时频率.当频率估计存在偏差时,为了避免错误判决,实现稳健捕获,给出了一种新的捕获逻辑.在高斯白噪声( AWGN, Additive-White Gaussian Noise)环境和瑞利(Rayleigh)衰落环境下,对不同天线阵元数目情况下的捕获性能包括平均捕获时间和误码率进行了数值仿真.仿真结果表明:谱估计算法能快速准确地估计出信号频率,实现跳频信号的快速捕获.      

压缩感知OFDM稀疏信道估计导频设计

为提高稀疏信道估计性能, 基于压缩感知(CS)理论, 研究了正交频分复用(OFDM)系统中的导频设计问题。由于已有方法不能准确衡量采样矩阵重建性能, 从而导致根据已有方法设计的导频具有较差的信道估计性能, 因此提出以互相关矩阵元素的立方和为准则准确评价采样矩阵的重建性能。针对OFDM系统信道估计导频设计为离散组合优化问题, 提出了一种并行完全树分组替换搜索算法用于搜索最优的导频。在算法的每次循环中, 先将导频索引集合分组, 再根据每一组替换的结果更新导频, 提出的方法扩大了导频搜索空间, 避免了导频搜索的局部最优问题。仿真结果表明, 提出的评价方法相比现有方法能够准确评价采样矩阵重建性能, 使用提出的准则设计的导频与现有互相关准则相比信道估计均方误差可减小约3 dB。同时, 所提出的导频搜索算法具有更快的收敛速度和最优的导频搜索性能。      

UKF参数估计在三体Lambert问题中的应用

为了快速精确地求解三体Lambert问题,提出了一种新的基于无损卡尔曼滤波(UKF)参数估计的数值求解算法,该算法由初值猜测和精确解求解两部分组成.首先,基于地月系统二体模型,通过简单迭代求解三体Lambert问题的初值.然后,将三体Lambert问题对应的两点边值问题转化为参数估计问题,通过UKF滤波算法求解,可得到收敛的精确解.该算法是基于概率估计理论的,不仅避免了传统数值方法推导相关梯度矩阵的复杂性,而且降低了三体Lambert问题对初值精确度的要求,从而显著降低了三体Lambert问题求解的难度.数值仿真表明,该方法求解效率较高,具有良好的鲁棒性,与微分修正算法、二阶微分修正算法对比具有更大的收敛域.      

基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域，但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略，通过增强种群的多样性，可提高算法全局最优概率，其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升，并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

运动估值的快速算法及其实现

现有的许多有关运动估值的快速算法,都存在着匹配速度快与匹配精度差的矛盾.文章在分析已有典型快速算法优缺点的基础上,提出了解决这一矛盾的分步逼近的新算法——迂回逼近法.算法选择了快捷和更为准确的搜索路径,且对程序的实现技术作了有效改进,其最终匹配结果具有全匹配算法的精度和典型快速算法的速度.文中说明了算法原理、程序技术和对比实验结果.      

基于多传感器的卫星自主导航信息融合算法

通常卫星上装有较多的自主导航传感器,如何将其信息有效的组织并充分利用,是卫星自主导航的关键问题。采用信息融合技术把两种或多种导航系统组合起来,应用最优估计理论,形成最优组合导航系统,有利于充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息合作,已逐渐成为了导航定位技术的发展方向。文章针对星敏感器、红外地平仪、雷达高度计、紫外敏感器组成的卫星自主导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波技术进行轨道确定的信息融合算法。仿真结果表明,该方案能够获得较高的定轨精度,有效抑制滤波发散,整个系统的运算速度和收敛速度也有所提高。     

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

Hermite算法的收敛性分析及其改进

为了提高多点切触加工算法的计算效率,对其中的Hermite算法进行了改进,并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析,推导了改进后算法的局部收敛条件,同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法.分析和实例表明,改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法,而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度.综合应用上述算法,可以满足一般性自由曲面多点切触加工刀位计算的要求.