基于自相关及相位差法的高精度频率估计算法

为提高高斯白噪声背景中正弦信号的频率估计精度,对基于自相关运算的频率估计算法的相关长度m进行了推导,得到了m的优化值与信噪比的关系式.当信噪比较高时,m的最优值为N/3(N为信号采样点数);信噪比较低时,m的最优值为N/2.通过对自相关法及分段FFT(Fast Fourier Transforms)相位差法特性的分析,提出了一种性能更优的频率估计综合算法. Monte Carlo仿真实验表明:新算法吸收了两种算法的优点,克服了其不足,在更大的信噪比范围内具有较高的频率估计精度,且计算量也较小.      

基于频偏校正的频率估计算法误差分析

介绍了基于频偏校正的频率估计算法原理,给出了算法在高斯白噪声背景下进行复正弦信号频率估计的标准差计算公式.在采样点数为N的情况下,对m的取值进行优化,得到当m取最接近N/3的整数时,算法的标准差达到最小值.Monte Carlo仿真试验结果表明:m取最接近N/3的整数时,频偏校正算法的标准差小于比值法(加汉宁窗)和相位差法,且在偏离FFT(Fast Fourier Transforms)离散谱线的频率变化范围内比较平缓.当信噪比较大时,优化取值后的算法标准差比m取最接近N/2的整数时小,且更加逼近克拉美-劳下限.     

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。      

基于双层协方差矩阵重构的稳健波束形成算法

针对协方差矩阵含目标信号分量及目标导向矢量失配情况下，传统自适应波束形成器性能急剧下降的问题，提出了干扰加噪声协方差矩阵双层重构的稳健波束形成算法。首先，利用稀疏重构的方法预估干扰加噪声协方差矩阵，通过估计干扰导向矢量及干扰功率对干扰加噪声协方差矩阵进行优化校正；然后，基于子空间理论建立导向矢量约束误差优化模型，利用迭代方法对凸优化模型进行求解，得到最优权值向量。仿真结果表明:所提算法显著提高了波束形成器在目标导向矢量约束误差及阵列误差情况下的稳健性，低快拍条件下表现较好，输出性能优于仿真对比算法。      

一种GTD模型参数估计的改进2D-TLS-ESPRIT算法

针对经典二维总体最小二乘法旋转不变子空间（2D-TLS-ESPRIT）算法估计二维几何绕射理论（GTD）模型参数精度不高、抗噪性能较差这一问题，提出了一种改进2D-TLS-ESPRIT算法。首先，改进算法通过将目标的极化散射矩阵加入到二维GTD散射中心模型，使得模型对目标极化散射特征的描述更加精准；其次，构建置换矩阵得到原始回波矩阵的共轭矩阵，并将两者结合起来，从而延长了目标电磁散射数据的长度；最后，仿真结果验证了改进算法的参数估计性能与噪声鲁棒性均要优于同类已有算法，雷达散射截面积（RCS）外推结果进一步验证了改进算法参数估计性能的先进性。      

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.     

基于AIGWO-IMMUKF的目标跟踪算法

针对目标跟踪算法中滤波器选择和模型设计问题，提出了一种具有自适应性的交互式多模型无迹卡尔曼滤波（IMMUKF）目标跟踪算法。首先，介绍了IMMUKF的算法步骤；其次，提出运用改进的灰狼优化（IGWO）算法优化其中的滤波参数，通过构造调节因子建立了时变的Markov状态转移概率，形成了AIGWO-IMMUKF算法，并给出其算法流程；最后，将所提AIGWO-IMMUKF算法与传统算法在相同条件下进行仿真，得出位置、速度均方根误差曲线，以及时效性对比。结果表明，所提AIGWO-IMMUKF算法克服了传统IMMUKF算法的不足，提升了算法性能，精度和时效性都更优。      

基于矢量观测的航天器分段信息融合定姿方法

针对基于MEMS(微机电系统)陀螺和CMOS APS星敏感器的集成惯性/星光姿态确定系统的低精度特点,研究了适用于该定姿系统的基于矢量观测的定姿算法.对于陀螺/星敏感器这种配置模式,有EKF(Extended Kalman Filter)、QUEST、最优REQUEST等几种适用的定姿算法.针对EKF和最优REQUEST算法的不同特点并结合确定性算法QUEST,以四元数为姿态参数,将姿态估计的EKF方法分别与QUEST算法和最优REQUEST算法进行了融合,提出一种分段信息融合的姿态估计器:陀螺漂移估计误差较大时,将EKF与QUEST结合,快速估计出陀螺漂移.当陀螺漂移误差减小到一定程度,再切换为EKF与最优REQUEST算法融合的双重滤波器.仿真比较结果表明,这种分段信息融合的姿态估计器既可以估计姿态参数也可以估计陀螺漂移,并能达到很高的定姿精度.     

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.     

基于DFT的水射流红外热像频域时空分析

基于二维离散傅里叶变换及空间频谱分析,对水射流湍流脉动的空间尺度进行了研究,得到了由红外辐射温度表征的被动标量湍流场在对流区、耗散区、惯性子区的特征空间尺度及其时间演化规律.对射流不同区域的关心点重新采样,得到湍流场中关心点的时间序列,利用一维离散傅里叶变换,分析了对流区大尺度涡中心、惯性子区小尺度涡中心、耗散区及射流轴心线上各关心点的湍流波动特征.计算了时间序列频谱的分形维数,研究了自由湍流不同尺度区间上述各关心点湍流脉动的分形特征.      

静电悬浮加速度计噪声测试数据的频谱分析方法

分析了不同系数的离散傅里叶变换公式的含意,并从中筛选出符合工程分析要求的正确公式。为使用快速傅里叶变换可采用多种方式使数据符合2的整数次幂,分析了各种方法的优缺点;分析了各种频谱的应用对象,得出静电悬浮加速度计噪声适宜采用功率谱密度,且在窗函数应用上宜选择与之符合的系数;给出了使用OriginLab公司Origin5.0/7.0软件计算功率谱密度时所必须采取的纠正措施,提出地面测试静电悬浮加速度计噪声需采用差分方法以仰制环境噪声,具体操作方法是,将两台加速度计已扣除平均值的时域噪声值相减后除以平方根2。      

航天数学中积分方程法的作用

文章通过实例阐明用积分方程法解航天科学技术中的定解问题,利用线性化积分理论求得显式解;利用卷积积分简化解题并得明确的结论,还可使解域扩大等优点。     

基于傅里叶基的自适应压缩感知重构算法

在压缩感知中,为了提高含噪信号的重构精度,提出了基于傅里叶基的稀疏度自适应匹配追踪算法.该算法在重构过程中采用相关系数作为匹配准则的基础上,创新性地利用傅里叶变换的共轭对称性,进一步严格控制索引值加入支撑集的过程;同时利用余量能量和余量能量变化率双门限作为停止迭代的依据;最后将估计的傅里叶域中的信号逆变换得到时域的重构信号.仿真实验表明,在同等噪声污染的情况下,该算法与同类算法相比有较高的重构精度.      

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.      

卫星扩频应答机的伪码快捕方法

在低地球轨道通信系统中,由于系统的高动态,使扩频应答机接收的信号附加了几十千赫兹的多普勒频移,传统的伪码捕获方法很难完成捕获.对此提出了一种部分相关和FFT(Fast Fourier Transform)相结合的捕获方法,利用FFT补偿多普勒造成的相关峰损失,在搜索码相位的同时得到多普勒频移的估计,减少了捕获时间.给出了捕获系统的结构,分析了FFT对相关峰的补偿性能,给出了部分相关和FFT的参数设计方法,使用了自适应门限技术,以满足输入信号载噪比大幅变化的情况下实现伪码的捕获判决.理论分析和仿真结果表明:该方法可以在高多普勒频移和低载噪比环境下实现伪码的快速捕获,比其他快捕方法占用更少的FPGA(Field Programmable Gate Arrays)资源.     

抑制复原图像振铃波纹的频域循环边界算法

提出了一种基于Wiener滤波的频域循环边界复原算法,并给出了有效的规整化表达式和信噪比估算方法.复原算法首先将原观测图像按反射对称的方式延拓,形成一个新的观测图像(称为延拓图像);然后,用Wiener滤波算法复原延拓图像,并取延拓图像的复原图像的主值序列作为原观测图像的复原图像.对延拓图像在频域进行复原处理时,需要使用FFT(Fast Fourier Transform)技术,将延拓图像进行周期延拓,因其结合边界在垂直方向上的梯度为零,且边界平滑满足微分条件,抑制了复原图像的振铃波纹.复原过程中,将噪声与原始图像的功率谱之比规整化为原观测图像信噪比的函数.实验结果表明,该算法对周边区域梯度变化较大的观测图像复原效果较好.      

基于FFT的国标数字电视系统帧头模式捕获方法

在分析国标数字电视传输系统帧头信号特征的基础上,提出一种基于FFT(Fast Fourier Transforms)的帧头PN (Pseudorandom Noise)模式捕获方法.该方法基于每种帧头的特点及硬件实现的难易程度,选取3种特定的本地基础序列在各自通道中与接收到的信号帧进行基于FFT的相关运算,并通过比较每通道的相关峰值与相应的判决门限来判定本通道是否捕获成功,从而选择捕获成功的通道所对应的帧头模式作为最终识别出的帧头模式.与应用时域相关运算的捕获识别方法相比,提出的方法能够降低计算复杂度,提高捕获速度.仿真结果显示,该方法能够捕获识别出各种帧头PN模式,验证了方法的可行性.