基于BDS/GPS的KBLMS信道补偿多径缓减算法

在全球卫星导航系统（GNSS）中，针对城市峡谷单系统无法定位及信号失锁后重新捕获及跟踪性能表现不佳的问题，提出了一种基于BDS/GPS的卡尔曼最小均方估计（KBLMS）的信道补偿技术。首先，建立双系统模型。其次，设计基于卡尔曼估计的最小均方误差的延迟估计模块，补偿接收信号上的多径失真。最后，设计视距（LOS）最佳估计块以在反馈回路中产生控制误差信号，用于自适应地更新补偿矩阵系数。通过实测数据与实验仿真，分析KBLMS的信道补偿多径缓减算法的性能。结果表明:KBLMS的信道补偿多径缓减技术相较于最小均方（LMS）算法在多径信道中能快速收敛，且码跟踪误差在ENU三个维度误差减少了0.1 chip，载波跟踪误差减少了约0.125 cm，有效降低了多径效应引起的误差，最终残余误差比LMS降低了0.035 chip，说明所提多径缓减算法可以进行更为精准的估计，从而验证了算法的有效性。      

自适应OFDM采样频偏估计算法

修正了基于数据判决的采样频偏估计公式,提出一种自适应采样频偏估计算法,利用离散导频估计频偏变化,从而得到参与估计的数据符号间隔,并且同时使用信道估计结果和接收数据对采样频率偏差进行估计,达到提高估计精度的目的.仿真表明,在高斯白噪声信道下,新算法估计精度比基于数据判决算法和基于离散导频算法高3 dB左右;在多径信道下,新算法的估计精度比其他两种算法提高5 dB以上.实验结果表明,该算法的星座收敛速度快,提高了接收机性能.      

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.      

基于神经网络的OFDM信道补偿与信号检测

针对非线性失真和多径效应混合的复杂信道条件，提出一种基于神经网络的正交频分复用（OFDM）信道补偿与信号检测的方法。首先接收端信号利用最小二乘（LS）算法和迫零（ZF）算法做预处理，然后再输入到一层全链接层的神经网络进行进一步的信道补偿与信号检测，并恢复数据流。仿真结果表明，在没有进行输入信号功率回退（IBO）时，所提方法的误比特率（BER）性能比LS算法提升2个数量级，比线性最小均方误差（LMMSE）、最小均方误差（MMSE）提升一个数量级；在进行IBO后，所提方法能避免LS信道估计下至少4 dB的功率损失，能避免LMMSE、MMSE信道估计下至少2 dB的功率损失。所提方法在一定程度上验证了机器学习结合通信的先验知识的这种新的网络结构更能提升系统数据传输的准确率。      

一种适用于CMMB系统的信道估计方法

在对导频符号处信道冲击响应估计以最小二乘(LS)准则的前提下,通过对正交频分复用(OFDM)系统中各种信道插值算法的分析及其在中国移动多媒体广播(CMMB)系统中的性能仿真,提出了一种适用于CMMB系统的信道估计方法。该方法在频率域中采用低阶维纳插值滤波方法完成,时间域采用线性插值完成。该方案不仅能降低系统的实现复杂度,而且能在恶劣的环境下获得良好的系统性能。     

基于深度学习的无人机数据链信噪比估计算法

无人机数据链通信受到各种自然与人为的干扰,信噪比（SNR）是信道状态和通信质量的有效评估指标。为解决传统估计算法信噪比估计精度不足的问题,提出了一种卷积神经网络（CNN）与长短时记忆（LSTM）网络结合的估计模型。利用仿真与实测相结合的方式,构建了一个包含不同信噪比、调制方式、衰落信道等信息的无人机通信信号数据集;在网络训练阶段,将样本序列进行分割,对分割后的每一部分序列使用CNN-LSTM网络提取深度特征,多次训练并保存模型参数;在测试阶段,利用构建好的测试集完成对算法的验证与测试,得到信噪比估计值。实验表明,相比于传统信噪比估计算法与单一网络结构的深度学习算法,所提算法的均方误差最低,实现了对信噪比的高精度估计。      

航天器扫描镜成像位置误差补偿技术

研究地球静止轨道航天器两自由度扫描镜成像位置误差补偿问题,即通过对扫描角的补偿,使光轴在地球表面的成像点位置与标称位置相同,消除探测区域的位置偏差.在考虑扫描镜法线偏移、姿态偏差以及轨道误差条件下,推导了光轴成像点的地心经纬度计算公式.给出了上述3类误差的具体描述方式,并分析了各种误差对光轴成像点位置的影响关系.基于角度误差的小量假设条件,给出了扫描镜的步进角/扫描角补偿量的显式算法.针对法线偏移信息一般难以准确测量的问题,提出了一种利用扫描镜在特定工作模式下的光轴惯性空间定向能力和法线偏移的长周期特性对其进行估计的方法.仿真结果表明,所提出的补偿方案和算法能够显著提高成像点位置精度.     

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.      

基于地心坐标系的多传感器动态偏差估计算法

配准是多传感器系统进行数据融合必不可少的处理过程.使用一种新的基于地心地固(ECEF, Earth-Centered Earth-Fixed)坐标系的多传感器配准算法,能对传感器的动态偏差进行估计,同时充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响.首先利用多传感器的局部航迹数据来构造关于传感器偏差的伪测量模型,其噪声满足零均值高斯白噪声特性,协方差信息也易于计算,然后使用序贯卡尔曼滤波算法(SKF, Sequential Kalman Filter)对偏差进行动态估计.当传感器偏差恒定时,算法经过简单修改后依然适用.最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新算法能有效地进行传感器配准.      

INS全温六方位速率标定及分段线性插值补偿

针对捷联惯性导航系统(INS, Inertial Navigation System)全温动态环境下测量误差问题,提出一种全温六方位正反速率标定及分段线性插值补偿方法.根据工作环境设定标定温度点,在每个恒温点设计六方位正反速率标定方案;采用分段线性插值算法实时补偿系统零偏和标度因数温度误差,提高了系统温度及动态环境下的测量精度.实验结果表明:采用该方法系统的车载和飞行实验纯惯性导航误差均值分别由1.501 n mile/h和5.811 n mile/h减小到0.393 n mile/h和0.68 1n mile/h,为进一步提高合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像分辨率奠定基础.     

正交频分复用系统中一种抗多径衰落的联合时频同步算法

在正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)通信系统中提出了一种基于新颖训练序列的同步算法.该训练序列只使用了一个OFDM符号,并且具有中心对称和前后部分一致的双重结构.在进行完粗定时同步和小数倍频率同步后,使用逆快速傅里叶变换(IFFT)运算来进行精...     

基于导频辅助的定时与载波同步环路设计

针对突发通信系统中定时与载波联合同步存在运算复杂度高的问题,提出了一种基于导频辅助的同步算法.首先针对基于匹配滤波器多项实现形式的定时环路,讨论了滤波器的实现形式及各支路采样时钟的控制方法;接着按照最优导频放置方式设计了一种基于相关函数和的频率估计器,该频率估计器运算简单并且其估计精度可接近CRB(Cramer-Rao Bound )界;最后用仿真验证了所提出的接收机性能.结果表明新算法采用较小的导频数目就可以实现理想同步,同时复杂度低,适合于工程实现.     

空间谱估计算法与通道失配

通道特性失配一直被认为是超分辨测向工程实现的一个重大障碍,文章证明了这是一个严重误解。当通道失配量值已知时,空间谱估计算法可以自行剔除其影响,因而具有良好的宽容性。对难以用一般方法测得的通道相位失配,提出了一种利用空间谱估计算法进行渐进无偏估计的方法。从而表明,空间谱估计算法在当前技术条件下就完全可以实现。     

一种基于HMM的多用户检测算法

针对以概率统计为基础信道估计收敛速度慢、状态估计存在非合理性的问题进行研究,提出了一种新的多用户检测方法.该算法以隐马尔可夫模型为基础,为了避免由于相邻状态序列后向概率相差很大而造成的信道估计发散,采用固定延迟的方法,利用锯齿延时的办法计算后向序列概率以减少计算复杂度.根据前后序列之间的相关性和最陡下降法,提出了解相关最小均方(DLMS)多用户上行复合信道的盲估计. 考虑到由于发射序列状态之间可能存在时序非继承性,而搜索与前向序列对应的具有最大转移概率的后续序列,给出了最大后验(MAP)多用户检测方法.计算机仿真实验表明,该算法提高了信道响应估计速度,具有全局收敛性和系统的稳定性.      

多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输

针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率.     

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.