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.     

高速数字滤波器设计

数字滤波器的硬件实现的复杂性,主要地取决于乘法器,它也是决定滤波器操作速度的最重要的元件。在过去十年中,为了减小滤波器系数的复杂性,已作了许多努力。本文提出了一种无乘法器的数字滤波器实现一个线性相位FIR数字滤波器,并讨论了滤波器系数为2的整数幂的数字滤波器中噪声功率谱与运算过程中的取舍规则之间的关系。     

汽车动态称重中的一种信号处理方法

为了提高汽车动态称重(WIM, Weigh-In-Motion)系统的称重精度,基于"逆模型"的思想,使用了自适应逆滤波器来充分抑制混叠在重量信号频带内的噪声信号.在有限长冲激响应滤波器的框架下,通过最小均方自适应算法,离线构建了WIM系统的逆系统,并用此逆系统作为一个新型的滤波器使用.而且,为了进一步提高称重精度,同时又采用了低通滤波器,来滤除分布在重量信号频带以外的噪声干扰.经过由自适应逆滤波器和低通滤波器构成的复合滤波器处理后, 称重结果较经参数估计方法处理后得到的结果,在称重精度上有了很大提高.      

基于自适应判决反馈均衡器的盲图像复原算法

自适应判决反馈均衡器(ADFE,Adaptive Decision Feedback Equalizer)是横向均衡器的改进型式,它用判决输出信号组成一个延迟线,用一部分抽头系数加权求和后送回输出端求和,可有效地抵消码间干扰.由于退化图像可以看作是像素点之间的干扰,该方法被引入到二维退化图像盲复原中,算法中采用了Lee滤波器去除噪声,由于反馈滤波器的引入,允许前馈滤波器的系数选择上有更大的自由度,并不需要是退化模型的倒数,可以避免噪声的过分放大;另外在判决器的设计中采用了阈值分割方法确定图像的支撑域.实验证明,该算法具有很强的抗噪声干扰能力,是一种有效的盲图像复原方法.      

移动平滑算法在无人机遥测数据处理中的应用

研究了用于无人机飞行试验数据事后处理的平滑滤波及预报问题.提出白噪声多项式的最优线性移动平滑滤波算法应用于分离飞行遥测数据中的真实信号和随机噪声,并通过滤波方差比给出对随机误差的压缩程度.试验结果表明,该方法对各种飞行数据有效、可靠、适用.     

一种高动态直扩接收机快速码捕获方法

对于工作在高动态环境下的扩频接收机,在基于数字匹配滤波器的基础上,提出了一种高折叠倍数匹配滤波器和FFT相结合的捕获方法,将传统的基于信号载波频率和码相位的二维搜索过程变为基于码相位的一维搜索过程.给出了32折叠匹配滤波器在FPGA中的实现框架,通过对折叠倍数和占用系统资源的关系的仿真,可以看出,折叠倍数越大,占用系统资源越少.当输入信号的信噪比在-20 dB时,比传统采用二维搜索捕获方法的捕获速度有很大的提高.由于该方法具有捕获速度快和占用系统资源少的特点,经实际验证适用于高动态环境下的快速码捕获.      

基于小波分析的目标轨道机动自主检测方法

空间目标的轨道机动是与相对距离变化率的突变联系在一起的.测量值是通过星载激光雷达得到的目标的相对距离,特征量是采用微分平滑处理获得的相对距离变化率.由于测量噪声的影响,机动引起的特征量突变被淹没在噪声中.利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在噪声中的特征量变化揭示出来.为了满足星上自主运算的要求,提出的机动检测方法就是基于对小波分解后信号的处理,通过对相关系数阈值的比较来检测特征量的突变.仿真结果验证了该检测方法的可行性和有效性.      

直线与任意曲线求交算法在晶粒度计算的应用

对于晶粒度测量的计算机化问题,从材料学的角度讨论了其可行性.采用平均直径法对一幅经过处理的晶界图像进行晶粒度计算.基于Freeman码的原理,分析了欧氏空间下与泛欧空间下直线与曲线交点求法的差异性,提出了"伪交点"的概念,在理论上给出了求交的解决方案,同时也从计算机图形学的角度分析了影响计算直线与曲线交点的因素,在算法上也给出了相应的解决方案.最终计算结果和试验结果吻合较好,表明这种方法计算晶粒度快捷有效,可以应用于工程分析.     

基于经验模态分解的点云数据平滑与增强

在计算机辅助设计与逆向工程应用中,针对缺乏拓扑连接关系的点云数据,提出了基于经验模态分解(EMD)的点云数据平滑与增强算法。首先,以点云模型的拉普拉斯矩阵坐标与法向的内积作为EMD输入信号,提取点云模型输入信号的极值点作为插值节点计算信号的上下包络;然后,为实现特征保持的EMD信号分解,通过检测点云数据上特征点,并在计算信号上下包络的过程中作为约束,克服传统EMD算法无法保持特征的局限;最后,迭代地从输入信号中减去上下包络的均值得到内蕴模态函数(IMF)和余量,并通过设计滤波器实现了点云数据平滑和增强。实验结果表明,本文算法有效地将EMD推广到三维散乱点云数据中,扩大EMD在三维几何中的应用范围,并在点云数据平滑和增强方面取得了很好的效果。     

基于距离信息修正的自由段弹道预测法

雷达具有测距精度比测角精度高的特点,充分利用这种测量的不对称性,提出一种基于距离信息修正的自由段弹道预测法.该方法是在雷达观测的弹道导弹自由段运动数据的基础上,采用滑动窗口中点平滑法处理观测数据,再次利用距离信息对轨道根数进行动态微分修正,提高观测数据的利用率和弹道预测的精度.仿真试验表明,该方法明显优于基本椭圆弹道法,大大提高了弹道预测的精度.      

民用通风机气动设计中弯掠长叶片的数值模拟

采用数值模拟的方法,分别对弯掠叶片造型和直叶片造型两种情况下高性能民用通风机叶片内三维紊流流场进行了计算;计算程序中采用有限体积法,在任意非正交曲线坐标系下,用SIMPLE算法求解三维N-S方程和K-ε湍流方程.计算结果表明,弯掠叶片造型的民用通风机的流动参数和总性能参数更接近设计指标,而且采用弯掠叶片可以更有效地控制气流的流动,对减少二次流损失起了很大作用.      

GPS接收机中伪随机码快速捕获技术的研究

为缩短GPS接收机捕获伪随机码的时间,分析了与时域滑动相关的常规捕获方法;利用有效星历所提供的先验信息,对伪随机码的搜索范围进行压缩,缩短了伪随机码失锁重捕的时间;分析了采用FFT的快速捕获技术.仿真结果显示捕获速度可以得到显著提高.     

GPS信号捕获与跟踪策略确定及实现

为了检测GPS(Global Positioning System)信号,设计了码环及载波环捕获与跟踪数字系统.序贯搜索与窄间隔超前-滞后型数字延迟锁相环的采用,保证了码相位的可靠捕获与精确跟踪,四相鉴频器、叉积自动频率跟踪算法及科思塔环载波相位跟踪算法的结合,既保证了载波频率(多普勒频移)的捕获速度,又使环路能有效地跟踪频率/相位变化,获得较好的动态性能与噪声性能.控制算法及参数确定的软化实现使系统具有较好的灵活性.基于扩频相关器与数字信号处理器的数字系统验证了上述方案的正确性及有效性.      

无源互调对直扩系统伪码捕获性能的影响

无源互调干扰信号会对无线通信系统造成不同程度的影响,轻则干扰无线通信系统,严重时阻塞无线通信系统信号传输通道。为了定量分析无源互调干扰信号对直扩系统伪码捕获性能的影响,建立了无源互调干扰下直扩系统模型,考虑卫星接收机中噪声的影响,采用修正柯西分布概率密度模型,分别对平方律检波器捕获方法和平方检波累积器捕获方法在无源互调干扰下的捕获性能进行了理论推导和仿真验证。仿真结果表明,高信干噪比下无源互调干扰对通信系统的影响比噪声小,90%捕获检测概率下相差2.92dB;采用平方检波累积方法可获得一定的累积增益,90%捕获检测概率下的累积增益为2.36dB。     

星间相位干涉仪测角系统设计及精度分析

针对微小卫星编队飞行、星间组网等多星协同任务中的相对测角问题,提出了一种高精度的星间无线电测角系统。该系统的优势是在伪码测距系统的基础上增加两条相同的接收通道,对载波相位值采用相位干涉法得到高精度的星间相对角度值,可以在不增加额外软硬件开销的情况下完成实时性较好的高精度星间相对状态自主测量。从该系统的设计出发,对相位干涉仪测角系统进行了详细的精度分析,推导了链路中各个噪声源的传递函数和理论噪声水平,并搭建实物平台对角度测量精度的理论值和实测值进行比较。结果表明系统对本振相位噪声有抑制作用,热噪声是角度测量的最大噪声源,系统实际测角精度在强信号下可达1.4×10^-3度。     

低频时码信号模拟器的设计与实现

介绍的低频时码系统是指在罗兰C导航系统中的脉冲相位编码调制的基础上,引入平衡脉冲位移调制,发播标准时间和导航信息的一种方法。设计了一低频时码信号模拟器,该低频时码可以用于基于罗兰C的组合导航系统中。在设计中考虑到罗兰C导航易受多种信号干扰的实际情况,应用了具有一定帧同步能力的CRC、RS编码方式,在此基础上介绍了这种低频时码模拟器的一种实现方案。     

Correction model of BDS satellite-induced code bias and its impact on precise point positioning

There are code biases on the pseudo-range observations of the Beidou Navigation Satellite System (BDS) that range in size from several decimeters to larger than one meter. These biases can be divided into two categories, which are the code biases in the pseudo-range observations of Inclined Geo-Synchronous Orbit (IGSO) satellites and Medium Earth Orbit (MEO) satellites and the code biases in the pseudo-range observations of Geosynchronous Earth Orbit (GEO) satellites. In view of the code bias of the IGSO/MEO satellites, the code bias correction model is established using the weighted least square curve fitting method. After the correction, the code biases of the IGSO and MEO satellites are clearly mitigated. A methodology of correcting GEO code bias is proposed based on the empirical mode decomposition (EMD)-wavelet transform (WT) coupled model. The accuracies of the GEO multipath combination of the B1, B2 and B3 frequencies are improved by 39.9%, 17.9%, and 29.4%, respectively. Based on the corrections above, the ten days observations of three Multi-GNSS Experiment (MGEX) stations are processed. The results indicate that the convergence time of the precise point positioning (PPP) can be improved remarkably by applying a code bias. The mean convergence time can be improved by 14.67% after the IGSO/MEO code bias correction. By applying the GEO code bias, the mean convergence time can be further improved by 17.42%.     

边界追踪及Freeman码在定量金相中的应用

根据不同情况,对多相合金中的颗粒状第二相进行二值化、颗粒分割、孔洞填充以及滤波等一种或多种图像预处理,得到离散的多目标黑白二值图像.为了统计分析多个颗粒,提出了多目标边界追踪算法,利用八连通边界追踪得到的每个颗粒的唯一标志点及其边界的Freeman码,由此可以获得体积分数、周长、面积、形状因子、平均自由程等第二相的特征参数.实验结果表明,在完成要求的预处理工作之后,该算法在离散多目标统计中实用有效.      

Application of time-variable process noise in terrestrial reference frames determined from VLBI data

In recent years, Kalman filtering has emerged as a suitable technique to determine terrestrial reference frames (TRFs), a prime example being JTRF2014. The time series approach allows variations of station coordinates that are neither reduced by observational corrections nor considered in the functional model to be taken into account. These variations are primarily due to non-tidal geophysical loading effects that are not reduced according to the current IERS Conventions (2010). It is standard practice that the process noise models applied in Kalman filter TRF solutions are derived from time series of loading displacements and account for station dependent differences. So far, it has been assumed that the parameters of these process noise models are constant over time. However, due to the presence of seasonal and irregular variations, this assumption does not truly reflect reality. In this study, we derive a station coordinate process noise model allowing for such temporal variations. This process noise model and one that is a parameterized version of the former are applied in the computation of TRF solutions based on very long baseline interferometry data. In comparison with a solution based on a constant process noise model, we find that the station coordinates are affected at the millimeter level.