粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

基于HHT变换的超光滑加工表面谱特征分析

Hilbert-Huang变换(HHT, Hilbert-Huang Transform)是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法,其基本的实现分为两步:多分辨经验模态分解和瞬时频率的求解,获得信号的时频谱.该方法的关键是多分辨经验模态分解(EMD, Empirical Mode Decomposition),任何信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数(IMF, Intrinsic Mode Function).用于表面分析,HHT可以将粗糙度曲线分解成不同频率范围的分量,每一个分量都有其独有的物理意义,区分各影响因素,得到Hilbert谱,进而可以分析加工过程中各影响因素的作用.针对超光滑表面的粗糙度谱特征进行了HHT变换分析,并得出了相应结论,对加工有一定的指导意义.      

基于双谱的eLORAN接收机干扰抑制方法研究

针对eLORAN导航定时接收机传统自适应滤波干扰抑制算法性能易受高斯噪声影响的问题,提出了一种基于双谱检测的干扰抑制方法。该方法采用双谱估计,在高斯噪声中检测出干扰信号,再用检测信号调节自适应滤波器的系数,完成系数更新,最终达到去除干扰的目的。理论分析与实验结果表明：双谱检测方法能够有效的抑制高斯白噪声,提取信号。基于双谱检测的干扰抑制方法,可有效去除和减轻干扰,特别是在强高斯噪声干扰的情况下,抑制干扰效果明显,解决了eLORAN接收机在强噪声下的干扰抑制问题,具有一定的推广和应用价值。     

基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法

有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3 000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 dB信噪比（SNR）下仍保持90%以上的高精度。      

基于双谱的eLORAN接收机干扰抑制方法研究

针对eLORAN导航定时接收机传统自适应滤波干扰抑制算法性能易受高斯噪声影响的问题，提出了一种基于双谱检测的干扰抑制方法。该方法采用双谱估计，在高斯噪声中检测出干扰信号，再用检测信号调节自适应滤波器的系数，完成系数更新，最终达到去除干扰的目的。理论分析与实验结果表明：双谱检测方法能够有效的抑制高斯白噪声，提取信号。基于双谱检测的干扰抑制方法，可有效去除和减轻干扰，特别是在强高斯噪声干扰的情况下，抑制干扰效果明显，解决了eLORAN接收机在强噪声下的干扰抑制问题，具有一定的推广和应用价值。     

激光干涉信号的时域平均滤波处理

时域平均法是从混有噪声的信号中提取周期性分量的最有效方法.本文分析了时域平均法对光电信号进行滤波处理在激光绝对法校准振动传感器相频特性中的应用.通过对其原理的分析,证明了该方法在实现对有用信号滤波的同时也保证了信号的线性相位变化.     

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

原子钟噪声的高阶谱分析

处理随机信号通常使用现代谱估计方法,但是这种方法一般只能处理平稳的高斯信号,使用高阶谱分析可以克服这些缺陷。利用现代谱估计法和高阶谱法分别估计原子钟数据的功率谱,并对功率谱进行拟合,可分析原子钟的噪声特性。理论分析及实验结果表明,高阶谱分析能有效处理实际信号中的非平稳非高斯问题。     

卷积线性混合模型下的复非高斯信号盲源提取

雷达信号的多径效应导致基于瞬时线性混合模型的盲源分离算法不再适用。为此，提出了一种基于FastICA的复非高斯信号盲源提取方法。该方法将混合系统建模为卷积线性混合模型，使得信号模型中不需要将每个多径信号都看作一个独立的源信号，既节约了接收通道数量，又降低了盲源分离过程的复杂度，利用待提取信号的非高斯性实现高斯背景下复非高斯信源的提取。实验结果表明：在信干比为-30 dB时，所提方法能够快速、有效地处理卷积线性混合模型下复非高斯信源的提取问题，为该场景下的微弱信号提取提供了一种新的方法。     

包络均值滤波算法实时检测微弱信号

在强噪声环境下提取微弱信号一直是信号处理方法研究的难点,提出一种基于包络均值滤波(EMF,Envelope Mean Filter)的微弱信号提取算法,可以实时恢复出深埋在均匀分布噪声中的微弱缓变非周期信号的波形.EMF算法通过对混有均匀分布噪声的信号进行过采样,对信号的包络线进行实时分析,并用上、下包络的均值作为真实信号的估计值.为了使输出信号平滑、无跳变,采用实时滑模平均滤波器对估计值进行滤波,最终恢复出的原始信号.通过仿真研究对包络的分析算法、最优衰减系数的选取、过采样系数、平滑序列长度和不同信噪比的微弱信号对还原精度的影响进行了研究.EMF算法简单,可使信噪比提高60 dB以上.已经成功用于IEEE 1588精密时钟同步的时钟伺服算法中.     

基于改进HHT的一体化电液作动器故障诊断

介绍了机载变排量变转速一体化电动静液作动器(EHA-VPVM,Electro-Hydrostatic Actuator with Variable Pump displacement and Variable Motor speed)的系统结构,根据EHA-VPVM早期故障信号非平稳、时变等特点,采用一种新的时频分析方法希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang Transform)进行信号分析.针对HHT方法的模态混叠和虚假本征模态函数问题,提出两点改进:通过集合经验模式分解算法抑制模态混叠的发生;采用相关系数法保留真实本征模态函数.对EHA-VPVM工程样机进行早期故障诊断实验,用Hilbert边际谱和HHT谱分析永磁无刷直流电机两种工作状态下的振动信号.实验结果表明:改进HHT方法较好解决了HHT的模态混叠和虚假本征模态函数问题,能准确提取研究对象的早期故障特征,对EHA-VPVM早期故障具有良好的诊断效果.     

激光多普勒测速系统自适应阈值检测算法

信号检测是激光多普勒测速(LDV)系统实现高精度的关键技术,针对LDV中微弱多普勒信号的检测,本文从噪声在频域中的统计特性出发,对多普勒信号进行带阻滤波,结合雷达的恒虚警(CFAR)检测技术,设计了基于频域的单元平方和自适应阈值检测算法以解决在低信噪比(SNR)的环境中LDV的信号检测问题,提高LDV的信号探测能力,同时降低其虚警概率。仿真与实验的结果表明:该算法与固定阈值相比可以在SNR为-12 d B时实现信号的完全检测,保持低虚警概率,运算简单,工程适用性强。     

基于卷积盲分离的强干扰下通信信号分离算法

针对目前通信辐射源个体识别算法在实际试验中由于各类干扰信号和多径衰落导致识别率较低的问题,提出一种用于识别算法前端的信号分离算法,可有效地减少其他电磁信号对于识别算法输入信号的影响,从而提高在复杂电磁环境中通信辐射源个体识别的正确识别率。该算法将灾变策略和搜索状态的自适应引入量子粒子群算法,通过对混合信号的联合对角化从截获的观测信号中提取出目标通信辐射源的有用信号。为了更加系统、直观地衡量算法的分离效果,提出分离熵来量化算法的整体性能。仿真结果表明,该分离算法可以把目标通信辐射源的有用信号从复杂电磁环境中提取出来,从而提高通信辐射源个体识别在复杂电磁环境中的正确识别率,具有较好的可行性和有效性。     

卫星接收系统抗干扰的卷积盲分离算法

提出一种新的卷积混合盲分离算法,并把该算法应用到卫星通信抗干扰中,将通信信号和干扰信号分离开,以实现抗干扰的目的。该算法使用基于初等反射矩阵的高阶累积量联合对角化法来分离卷积混合的卫星通信信号和干扰信号。计算机仿真表明,在噪声环境下,信噪比大于10dB时该算法有较好的分离效果,信噪比小于10dB时分离性能有所下降,但基本也能实现分离,且与其他文献中方法相比具有计算复杂度低、分离性能好的特点,因此更适宜用于卫星通信抗干扰。     

基于瞬时相位的BPSK信噪比估计算法

通过对加性高斯白噪声条件下正弦型信号瞬时相位分布情况进行研究,提出了一种新的BPSK(Binary Phase Shift Keying)信噪比估计方法.含噪信号瞬时相位的方差与信噪比之间存在近似线性的一一对应关系,以此为基础通过将含噪信号的估计方差与理论值相比较获得信噪比估计值.该方法直接对基带过采样信号进行处理,不需要事先进行符号定时与同步.使用计算机仿真测试了算法的估计性能,并与高阶累积量方法和子空间分解方法进行了比较,结果表明该算法具有更高的估计精度.      

基于认知无线电的GEO与LEO卫星频谱共存

随着新的宽带多媒体业务的发展，宽带无线频谱的需求日益增长。同时，低轨道（LEO）卫星由于其传输损耗低、传播时延小而被大规模部署。为了更好地利用频谱资源，卫星通信系统普遍采用高轨道（GEO）卫星与LEO卫星频谱共存的方案来提高频谱利用率。在频谱共存的过程中，提出了一种基于动态阈值的能量检测与波束跳跃相结合的算法，以减小LEO对GEO卫星的干扰。首先对LEO卫星的信噪比进行估计并实时选择最优阈值，然后利用基于动态阈值的能量检测算法对GEO卫星信号进行判别，最后根据判断的结果进行波束调整。仿真结果表明，提出的基于动态阈值的能量检测算法的检测误差明显低于传统的基于固定阈值的能量检测算法和基于二阶循环统计量的频谱感知方法。当信噪比低于-10dB的情况下，检测误差低于0.2；而当信噪比高于-5dB时，检测误差趋近于0。     

Investigation of the characteristics of wavelike oscillations of post-sunset equatorial ionospheric irregularity by decomposing fluctuating TEC

Post-sunset ionospheric irregularities are common features of the equatorial ionosphere that affect radio communication and navigation systems; their triggering physical mechanism is not yet fully understood. Atmospheric gravity wave is considered as a seeding mechanism for the occurrence of ionospheric irregularities (Abdu et al., 2009). To understand the effects of atmospheric waves, characteristics of wavelike oscillation from ionospheric total electron content (TEC) fluctuation that can be obtained from superposition of different oscillation modes have been investigated. Decomposing fluctuating TEC into different oscillation modes and investigating oscillation characteristics of each component is also important to get insight about the characteristics of individual atmospheric waves that may cause TEC fluctuation. In this paper we have investigated characteristics of components of fluctuating TEC obtained from SCINDA GPS receiver installed at Bahir Dar, (geographic coordinate, 11.5°N, 37.6° E, and dip latitude of 2.5°N) Ethiopia during April 2012. First Empirical Mode Decomposition (EMD) has been applied to decompose TEC fluctuation into different oscillation modes that are known as Intrinsic Mode Function (IMF). Hilbert-Huang Transform (HHT) and Continuous Wavelet Transform (CWT) have been applied to investigate the characteristics of wave-like oscillations. Applying EMD on fluctuating vTEC corresponding to a GPS satellite, five components are found. Results from HHT and CWT have shown excellent agreement. In addition, it is found out that the median periods of oscillation of those five components are 9, 17, 47, 78, and 118 min. Of these periods, 17 and 47 min respectively are oscillation periods of components of TEC fluctuation with occurrence frequency of 92% and 91% that may be interpreted as the manifestation of two frequently occurring components of atmospheric gravity waves that are likely generated by the motion of solar terminator.