基于TDLAS的气体检测技术研究

TDLAS技术由于其非接触性、高灵敏度、在线响应速度快等优点,而成为当前气体浓度在线检测技术的重要发展方向之一。确定分子吸收线型函数是应用该技术的前提条件,但是目前尚没有有效的方法在线测量分子吸收线型函数,以至严重影响了TDLAS技术的测量精度,限制了其应用范围。因此,通过吸收光谱理论和波长调制理论研究TDLAS技术中谐波特征参数与分子吸收线型函数的关系,推导出蕴含分子吸收信息的谐波通项表达式,利用谐波信号间的关系特征来消除背景信号、激光强度、调制系数等因素的影响,建立了一种基于谐波信号的绝对吸收强度测量算法。以CO2分子和H2O分子在6982cm-1附近的谱线为例进行数值分析和实验研究,仿真和实验结果表明,根据算法测得的分子吸收光谐波信号谱与理论吸收光谱之间的相对误差不超过5%,进一步提高了TDLAS技术的测量精度,拓宽了其应用范围。     

BPL长波授时信号传输时延的时间变化分析

由于GNSS系统的脆弱性,Loran-C/BPL系统作为GNSS系统的备份研究,受到国内外的重视,但如何获取高精度的传播时延一直是制约长波系统实现高精度授时的瓶颈。本文从测量角度出发分析路径时延的空间变化和时间变化,着重利用实际测量数据分析路径时延的时间变化规律。结果表明信号传播路径相似、且传播路径上天气变化相似的条件下相距100km内的用户其接收信号的传播时延时间变化规律基本相同,这为长波差分授时奠定基础。     

基于差分相干后积累的伪码信号检测方法优化与分析

差分相干后积累是近年来提出的一种伪码信号检测新方法,其虚警概率存在精确解析式,但较难推导其检测概率的理论公式。文献多是通过不同理论近似方法获得其检测概率,但理论近似存在较大误差,不适用于对参数的优化。本文采用理论模型与数值仿真结合的方法分析差分相干后积累的检测性能,并基于检测损耗最小化准则研究了中频积累时间的优化。此外,还比较了差分相干检测方法与传统非相干检测方法的最优性能,结果表明前者优于后者。     

BOC导航接收机伪码测距零值分析

伪码测距零值是现代卫星导航领域的重要指标,目前对于高精度BOC导航接收机的信道建模和仿真尚没有一般性的量化分析方法。针对这种情况,提出了基于副载波相位消除跟踪算法的零值估计模型,并推导了任意信道特性滤波器与伪码测距零值的关系式,然后定量地分析了信道特性对于测距零值的影响;最后在软件接收机上进行了仿真检验。     

基于多级维纳滤波的双基地MIMO雷达多目标定位方法

为了降低双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位过程中的计算复杂度,避免进行占主要计算量的协方差矩阵特征值分解或奇异值分解和二维空间谱的峰值搜索,将多级维纳滤波(MSWF)应用于双基地MIMO雷达多目标定位的研究中。利用MSWF的前向递推原理,得到信号子空间;然后利用ESPRIT算法估计发射角(DOD)和接收角(DOA),且DOD和DOA自动配对,实现了多目标交叉定位。分析了本文算法和ESPRIT算法的计算复杂度,并通过仿真实验及性能分析验证本文算法的有效性。理论分析和实验结果表明:本文算法在保证二维方位角估计性能的基础上,显著地降低了计算复杂度,缩短了运算时间,更加符合MIMO雷达信号实时处理的要求。     

基于盲源分离的Multi-Rate DS/CDMA信号 扩频序列盲估计

通过分析Multi-Rate DS/CDMA信号特性,建立的Multi-Rate DS/CDMA系统模型与线性混合的盲源分离模型一致,针对异、同步信号的不同特性,提出不同循环分段降维方法:对异步系统而言,采用2倍扩频周期为间隔对接收信号进行分割,利用Fast-ICA算法盲估计同一扩频周期用户的扩频序列,基于矢量2范数基础上估计各用户失步时间,并依此截取得到各用户的实际扩频序列,然后,循环至次大扩频周期进行盲估计,同时根据估计波形相似度归一化衡量函数消除最大周期分段序列,求解次大周期用户扩频序列,直至循环结束。对同步系统则以单倍最大扩频周期为间隔对接收信号进行分割,然后进行盲估计及降维处理。理论分析和仿真结果验证了本文方法的有效性。     

空间粒子辐射监测器用模拟信号源的实现

空间粒子辐射监测器需要有模拟信号源在其生产和测试、试验阶段对其进行电性能检测,并随其辗转于各测试场地。使用进口模拟信号源存在操作复杂、设备笨重及只有单路输出等问题,因此需要设计一种专用模拟信号源。根据空间粒子辐射监测器的要求自行研制的模拟信号源有多路模拟信号输出,且各路信号幅度可独立调节,并采用内部电源供电。经过测试验证,该模拟信号源可作为空间粒子辐射监测器的配套设备使用,性能优于原进口模拟信号源,其电路设计亦可为相关设备提供参考。     

转子振动信号的二阶非平稳源盲分离

复杂的转子系统的多振动混叠信号分离是振动信号处理领域的一个难题。在介绍盲源分离基本原理的基础上,首次选用了二阶非平稳源盲分离算法对带有较强噪声的实际转子系统的振动信号进行盲分离,满意地分离出了各个振动源信号。采用SONS算法得到的振动源频谱分析清晰地反映出了各个振动源的频谱特性,且较好地抑制了噪声的影响。研究中提出的测量方法,为实际复杂结构的振动源盲识别提供了支持。     

基于数学形态学的工频通信信号识别技术

双向工频通信技术（TWACS）是一种基于配电网络的通信技术,其中接收方对信号的识别是通信的基础和关键。提出了一种基于数学形态学的形态滤波识别信号的方法,该方法算法简单,计算量小,适合在单片机上实现。     

非线性非高斯模型的高斯和PHD滤波算法(英文)

A new multi-target filtering algorithm, termed as the Gaussian sum probability hypothesis density （GSPHD） filter, is proposed for nonlinear non-Gaussian tracking models. Provided that the initial prior intensity of the states is Gaussian or can be identified as a Gaussian sum, the analytical results of the algorithm show that the posterior intensity at any subsequent time step remains a Gaussian sum under the assumption that the state noise, the measurement noise, target spawn intensity, new target birth intensity, target survival probability, and detection probability are all Gaussian sums. The analysis also shows that the existing Gaussian mixture probability hypothesis density （GMPHD） filter, which is unsuitable for handling the non-Gaussian noise cases, is no more than a special case of the proposed algorithm, which fills the shortage of incapability of treating non-Gaussian noise. The multi-target tracking simulation results verify the effectiveness of the proposed GSPHD.