基于小波变换的测距仪脉冲干扰抑制方法

为解决L频段数字航空通信系统以内嵌方式部署在L频段测距仪频道间而产生的测距仪系统干扰宽带航空数据链接收机的问题,基于小波变换去噪方法提出L-DACS1系统测距仪脉冲干扰抑制接收机,利用LDACS1及测距仪脉冲干扰信号特性,基于小波变换去噪方法重构测距仪脉冲信号,然后在时域内消除测距仪脉冲干扰信号。计算机仿真结果显示:在高斯白噪声信道与多径信道环境下,所提出L-DACS1接收机方案可有限消除测距仪脉冲干扰,提高链路传输的可靠性。     

联合正交变换与信号交织的测距仪脉冲干扰抑制方法

为解决宽带航空数据链以内嵌方式工作在测距仪(DME)频道间而带来测距仪发射脉冲信号干扰宽带航空数据链正交频分复用(OFDM)接收机的问题,提出一种联合正交变换与信号交织的OFDM传输方法。首先,该方法利用测距仪脉冲信号在频域呈现为强相关高斯脉冲的特性,通过发射机正交变换与信号交织器,配合接收机解交织器与逆正交变换器将强相关脉冲转换为非相关脉冲;随后,基于期望最大化(EM)算法迭代重构非相关随机脉冲;最后,通过频率域脉冲干扰消除抑制脉冲干扰。仿真结果表明:所提出联合正交变换与信号交织的OFDM传输方法可有效抑制测距仪脉冲干扰,显著提高OFDM接收机链路传输的可靠性。     

一种基于L-DACS1系统上行链路帧同步方法

针对未来民航空地宽带通信系统,国际民航组织(ICAO)推荐了一种由德国宇航局研究中心起草的运作于L波段的航空数字通信系统1(L-DACS1)方案。但是,当前运行于该波段的无线电导航设备会对L-DACS1系统产生剧烈干扰,对同步系统的影响尤为显著。文章提出了一种新颖的针对该系统上行链路的帧同步方法,在测距仪强烈干扰的航空高速移动环境下能实现准确、快速、高效的帧同步。     

基于Kalman滤波的GPS/INS接收机自适应干扰抑制方法

 考虑到惯导信息辅助GPS(GPS/INS)接收机对干扰抑制实时性的要求,提出一种基于Kalman滤波的GPS/INS接收机自适应干扰抑制方法。自适应广义旁瓣相消(GSC)多采用低复杂度最小均方(LMS)算法更新权矢量,收敛速率较低,严重时会导致接收机定位中断。首先利用Householder变换构建GSC下支路的阻塞矩阵,用于阻塞任意二维阵型阵列接收的期望信号;再用Kalman滤波自适应更新下支路权矢量,从而有效提高阵列输出信干噪比(SINR)。理论分析和仿真结果说明本文方法可有效抑制干扰对接收机的影响,且具有实时性高的特点。     

基于任意传感器排布的叶尖定时信号压缩感知辨识方法

基于叶片振动和叶尖计时系统的特点,推导了任意传感器角度分布下叶片振动响应的分布规律,并基于叶尖定时信号频域的稀疏性,探究了压缩感知方法在叶尖定时信号的重构和倍频辨识上的应用。通过同步信号和非同步信号的大量数值实验,分析了包括信号重构误差、传感器数量、旋转周期数、频率分辨率和信噪比等因素对辨识效果的影响,提出了压缩感知重构叶尖定时信号的基本方法和步骤。进一步将压缩感知方法应用于某型号涡扇发动机钛合金宽弦风扇叶片有限元仿真获得的振动响应数据重构,验证了该方法的有效性。结果表明:在加入了叶尖测点位置误差和30 dB随机噪声的前提下,在80%、90%和100%三种转速工况下均清晰辨识出幅值较大的激励倍频。基于任意传感器角度分布的压缩感知方法对叶尖定时信号辨识效果较好。     

基于稀疏随机阵列配置的CS-MIMO雷达感知矩阵构造

压缩感知(CS)理论中的感知矩阵在观测数据获取和信号重建过程中起关键性作用。目前,大部分研究通过引入高斯随机矩阵作为测量矩阵实现压缩观测,这类测量矩阵对硬件要求很高,工程实现困难。提出了一种基于稀疏随机阵列配置的压缩感知-多输入多输出(CS-MIMO)雷达中的感知矩阵构造方法,当MIMO雷达阵元配置为满足某种概率分布的稀疏随机阵列时,发射与接收导引矢量的Kronecker积能够起到压缩测量的作用。从理论上分析了所构造的感知矩阵的归一化互相关系数、Gram矩阵以及阵列方向图之间的内在联系,并证明了当随机阵元位置满足均匀分布时所构造的感知矩阵满足压缩感知重构条件。在这种稀疏随机阵列配置方式下,既可以避免额外引入随机测量矩阵,又能减少所需的阵元个数,从而大大降低CS-MIMO雷达系统复杂度。仿真实验表明,该方法具有较低的感知矩阵归一化互相关系数,与满阵CS-MIMO雷达相比能够在减少阵元个数的同时获得良好的重构性能,且使重构所需运算量大大降低。     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

压缩感知下梯度投影在图像去噪中的应用

图像传输和接收的过程中不可避免地受到多种因素的影响而产生噪声,这样通常使得图像模糊不清难以辨识。针对去除图像高斯白噪声对图像辨识的干扰,提出利用压缩感知最优化求解思想,运用一种快速计算方法将高维数的图像信号投影在低维空间上,从而类比于压缩感知理论进行重构处理,并实现对含噪声信号的图像进行还原。实验结果证明,梯度投影法能较好地去除图像高斯白噪声,尤其对于图像中物体边界的辨识效果明显,为图像去除噪声提供了新的思路和方法。     

辅助信息法消除宽带航空移动通信中的多普勒频移干扰研究

提出了一种利用辅助信息消除多普勒频移、减小子载波间干扰(ICI)、降低误码率的方法,即信息辅助抗多普勒频移方法(IAADO)。飞机利用自身配置的导航系统、监视等多种信息系统,可以实时或准实时地获得自身和周围飞机及地面站的位置、运动状态等信息,从而计算出接收信号的多普勒频移,并在此基础上采取频率补偿措施来消除多普勒频移在OFDM系统中产生的ICI。仿真结果表明,基于辅助信息的IAADO方法有效地解决了航空宽带移动通信中多普勒效应造成的强ICI干扰问题,提高了高速移动航路环境下的通信性能,IAADO和信道估计(导频点LS估计、线性插值)的联合使用可以进一步增强终端区环境下的通信性能。     

基于OFDM技术的水下通信研究

正交频分复用技术(OFDM)具有良好的抗多途特性和带宽利用率高的特点.由于使用并行传输使数据传输速率大大提高,并且通过加循环前缀提高了抗多径干扰的能力,经多径时延信道传输后,接收端通过简单的信道编解码技术即可实现无符号间干扰接收.OFDM技术受到高速率数据传输系统的青睐,在水下通信中具有很好的应用前景.     

陆基区域导航实际导航性能评估方法研究

甚高频全向信标(VOR)系统和测距仪(DME)系统是目前最常用的无线电导航系统,而VOR/DME导航和DME/DME导航更是区域导航(RNAV)系统推荐的方式。为满足区域导航所需导航性能要求,对区域导航系统的实际导航性能评估成为关键。在对无线电测量误差分析的基础上,对VOR/DME和DME/DME两种导航方式的实际导航性能评估方法进行了研究,并采用数字仿真对提出的方法进行验证。试验结果表明,提出的实际导航性能评估方法正确,能够有效跟踪实际导航误差,对于后续无线电区域导航技术在机载航空电子设备上的应用具有重要的参考价值。     

基于压缩感知的整体叶盘多模态振动叶尖定时信号重构方法

叶尖定时测量技术是近年来发展的一种非接触式旋转叶片振动监测方法,具有非入侵性的优点,但是该系统测得的振动信号通常是欠采样的。为了能够重构叶尖定时欠采样信号,本文根据压缩感知理论以及叶尖定时采样原理引入了叶尖同步振动信号稀疏模型以及叶尖振动信号重构方法。对整体叶盘有限元模型进行瞬态分析得到叶尖振动信号,使用优化的正交匹配追踪算法以及基追踪对欠采样信号进行重构并和传统方法进行对比。计算结果表明：在信噪比为30dB的噪声环境下,限制频域的正交匹配追踪算法(OMP-RFD)可以准确地识别出叶尖振动信号的主要频率成分。最后使用试验所获得的叶尖振动信号进行重构,验证了OMP-RFD算法有效性。综上可知：压缩感知方法可以很好地应用于叶尖定时测量装置中,能够使用较少传感器识别叶尖同步振动欠采样信号参数,有效提高噪声环境下识别高阶频率的成功率以及准确度。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

基于ADS的ATC系统

一、引言空中交通管制(ATC)以通信、导航和监视(CNS)为基础。在本国和局部地区,一般利用甚高频(VHF)无线电进行通信,主要通过甚高频全向信标和测距仪(VOR/DME)进行导航,通过雷达/信标系统进行监视。由于这些CNS系统的覆盖范围受到航空器和地面站之间视距传输的限制,因此,VHF、VOR/DME和雷达不能用于海洋和边远地区。     

基于相减式信号抵消的带内隐藏干扰检测

为实现对通信信号的实时监测,提出一种带内隐藏干扰检测方法。该方法先利用解调结果重构期望信号,然后通过时延估计及自适应滤波使其与接收信号中的有用信号在时间、幅度和相位上尽量保持一致,最后利用相减式信号抵消技术将其从接收信号中消除,能够在不中断通信业务的前提下检测出信号带宽内隐藏的干扰。仿真结果表明,当信干比不低于6 dB、信噪比不低于3 dB时,期望信号、干扰信号与各自原信号的相似系数均能达到0.9以上,提取的干扰信号非常准确。将利用文中方法估计出的干扰抵消后,信号的星座图也得到了显著的收敛。     

面向建筑空间的OFDM信号定位性能分析

针对利用OFDM信号进行定位时信号非连续性问题,提出一种粗检测和精细检测结合的测距方法,将距离测量转换为不同尺度的时延样点,采用时域粗检测快速估算接收OFDM信号的最大相关峰值,然后对传输时延进行频域精细测量,提升了小数倍采样周期时延测量的精度。在此基础上,分析了OFDM信号的定位性能,仿真结果表明,当OFDM信号在信噪比-11dB的情况下测距误差由3m左右(子载波数512)降至1m(子载波数4096)。     

基于压缩感知的叶端定时信号参数辨识方法

叶端定时技术作为一种非接触式测量手段,在实际应用中的主要问题之一是测量信号欠采样。压缩感知方法是解决信号欠采样问题的有效手段,但由于求解过程中引入了正则化项,在提高稀疏度时,降低了幅值重构精度,而转子叶片振动幅值参数的准确辨识对于叶片动应力重构具有重要意义。将叶片振动方程设计矩阵与压缩感知字典相结合,在不依赖先验信息的条件下对叶片振动参数进行辨识。首先,根据振动方程设计矩阵形式及关注的最大振动频率,构造压缩感知字典;其次,通过叶端定时信号稀疏表示中的非零元素所在位置,从压缩感知字典中提取对应原子构成设计矩阵进而求得振动参数;接着,叶端定时（BTT）模拟仿真结果表明,所提方法可有效辨识叶片单模态、多模态振动参数;最后,开展旋转叶片振动测试试验,同时利用应变片和叶端定时系统采集振动信号,结果表明,与应变片测量结果相比,提出的方法振动频率辨识相对误差仅为0.14%;对比4个叶片的位移-应变传递比,其中偏离均值的最大百分比仅为2.15%。     

某全向信标飞行校验中弯曲超限分析

详细分析了全向信标/测距仪(VOR/DME)的飞行校验原理及在飞行校验过程中的一些重要参数,明确这些参数在飞行校验系统中的计算方法。以一次全向信标/测距仪实际飞行校验过程中遇到的"弯曲"参数超限为例,分析了参数超限的原因,并将设备参数调整到标准范围内,为相关人员提供一些技术参考,提高飞行校验效率,有助于机场节约成本。     

LFM宽带雷达信号的盲压缩感知模型

在欠采样测量基础上,提出了一种基于盲压缩感知(BCS)的线性调频(LFM)宽带雷达信号欠采样与重构新框架。这一机制利用LFM雷达信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域上良好的能量聚集特性,将LFM及其延迟信号看做是未知p阶次FRFT域上的稀疏线性组合。首先通过时延相关解线调欠采样得到最佳稀疏FRFT域,再以此构造出原信号对应的p阶次离散FRFT(DFRFT)稀疏基字典,最后结合离散FRFT系数的块稀疏性利用块重构算法从测量值中估计出稀疏系数,同时论证了LFM信号单通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对LFM宽带雷达信号的盲压缩感知,为非合作条件下LFM信号欠采样采集与无源探测提供了一种新思路。     

论全向信标和测距仪的信号覆盖

从甚高频全向信标(VOR)和测距仪(DME)的信号传播原理和作用半径入手,结合机载无线电导航系统的工作特性及现有地面设备的布局,举例分析了华东地区两条主要航路的信号覆盖;并针对实际存在的问题,论述了如何以较小的代价来达到更完善的信号覆盖.