一种新的脉冲星累积脉冲轮廓辨识算法

为解决X射线脉冲星导航系统中脉冲星类型难以准确辨识的问题,本文分析了导航系统中累积脉冲轮廓的特点,提出了一种基于选择Bispectra-Mellin(BM)谱的脉冲星累积脉冲轮廓辨识算法。该算法首先对累积脉冲轮廓进行双谱变换,提取平移不变特征信息,并抑制噪声;然后通过计算归一化双谱幅值的两维Mellin变换将双谱的尺度伸缩转换为BM谱的相位变化;最后利用简化的Fisher可分离度使BM幅度谱域降维,得到特征向量用于相关辨识。利用美国罗希(Rossi)X射线时变探测卫星的实测X射线脉冲星数据进行辨识实验,结果表明:(1)该算法能对具有不同相位和尺度因子的累积脉冲轮廓进行有效辨识,辨识效果优于现有辨识算法;(2)当相位间隔为4.8°时,该算法的辨识效果达到最佳;(3)运算量小,适用于脉冲星导航系统。     

基于离散方波变换的脉冲星微弱信号周期性检测

为满足X射线脉冲星深空导航系统对脉冲星微弱信号周期性检测的要求,提出了一种基于离散方波变换(DSWT)的周期信号检测算法,并给出了其硬件实现方法.首先,通过对比DSWI和FFI变换核的相似性,证明了DSWT算法进行周期性检测的可行性,同时,研究了DSWT对白噪声的抑制作用;其次,DSWT的变换核仅取+1或-1,更适合硬件电路实现,给出了该算法的FPGA实现方法;最后,采用以Xilinx Spartan-3系列FPGA芯片XC3S2000为核心的开发板组成实验仿真系统,分别对实测和仿真脉冲星数据进行实验.结果表明:1.该算法可检测信噪比低于FFT算法;2.在信号输入完毕后3个时钟周期内即可得出计算结果,耗时比FFT算法少三个数量级;3.实现该算法所需的硬件资源少于FFT算法.     

基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计

探测器速度引起的多普勒效应会影响脉冲星信号累积轮廓特征,反之,这种轮廓特征改变可用于多普勒估计。提出了一种基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计方法。通过建立累积轮廓非齐次泊松模型,获得多普勒效应对累积轮廓的影响。构造轮廓特征函数对该影响进行度量,并利用函数值与周期误差的关系搜索信号周期。在搜索过程中,将离散观测数据转换为连续能量密度函数,消除相位间隔对累积周期的限制。根据周期搜索结果,结合脉冲星先验知识完成多普勒估计。仿真实验验证了该方法的有效性,其多普勒估计精度优于频域方法。     

中心差分Kalman滤波方法在X射线脉冲星导航中的应用

由于脉冲星脉冲到达时间的测量需要较长时间,基于传统的扩展Kalman滤波的X射线脉冲星定轨方法精度较低。为此,提出了将中心差分Kalman滤波应用于X射线脉冲星导航中,利用中心差分Kalman滤波替代扩展Kalman滤波,通过结合航天器轨道动力学模型和脉冲星观测信息进行定轨。仿真结果表明,中心差分Kalman滤波方法的定轨精度高于扩展Kalman滤波方法。     

QPS信号在大气空间中的衰减特性分析

量子定位系统(QPS)是一种高精度安全的定位技术。阐述了量子定位原理,重点分析了QPS信号在大气空间中的传输特性,得出不同波长在不同通信距离下信号的衰减,计算了一定波长不同能见度下实现QPS定位的通信距离。根据研究,可选择合适的波长以减小大气的吸收、散射及湍流对信号的影响,设计合适的卫星高度和基线长度提高其定位精度。所做的研究可为实际设计QPS定位系统提供理论参考依据。     

GPS信号的码相位与多普勒频率联合捕获

分析了PMF-FFT码捕获算法在不同频偏下的性能,针对其频率估计精度较低引起的部分频偏下的检测性能下降,提出了一种改进的码相位与多普勒频偏联合捕获方法。首先基于部分匹配滤波(PMF)相关算法得到一组匹配滤波输出;然后在PMF-FFT算法基础上提出了一种利用FFT幅度差求解的低复杂度高精度迭代频偏估计算法,并利用此高精度的频率估计值补偿PMF输出,进行相干检测,从而在提高频率估计精度的同时提高了信号的检测概率,实现了高精度的频率估计与码相位捕获的联合处理。仿真结果表明检测算法可以有效改善频偏估计精度,提升检测概率,并且具有极低的复杂度。     

一种新的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量算法

为提高X射线脉冲星导航系统中累积脉冲轮廓的时间延迟测量精度,分析了X射线脉冲星累积脉冲轮廓的特点和现有时延测量算法的缺陷,提出了一种粗略估计和精确测最相结合的时间延迟测量算法.该算法首先利用三阶互小波累积量进行粗略估计,可抑制尺度伸缩和噪声的影响;然后通过抛物面内插法精确测量时间延迟,避免了小步长的迭代运算,可大幅度降低算法的运算量.利用美国罗希(Rossi)X射线时变探测卫星的实测脉冲星数据进行实验,结果表明:该算法可屏蔽由多普勒效应和相位间隔长度的不同引起的尺度伸缩,能够抑制噪声,测量误差小于现有算法;当相位间隔为0.9°时,该算法的测量精度达到最高;该算法运算量小,不足现有算法的10%,适用于X射线脉冲星导航系统.     

脉冲星辐射脉冲信号辨识的新算法

为了提高脉冲星辐射脉冲信号辨识的效果和速度,提出了一种基于S变换的脉冲星辐射脉冲信号辨识算法。通过对脉冲星辐射脉冲信号的累积脉冲轮廓进行时频分析得出,在不同观测频率和不同信噪比的条件下,脉冲星累积脉冲轮廓S变换的时频分布图基本不变。基于这种稳定的时频特征,采用最小标准化欧式距离分离器对脉冲星信号进行辨识。实验表明,方法具有良好的抗噪性能,且识别率和运算速度均优于基于小波和双谱算法。     

基于最大似然的X射线脉冲星空间定位研究

为提高X射线脉冲星空间定位精度,讨论了脉冲TOA测量技术,解释了X射线脉冲星空间导航定位的时间参考原点定义;研究了基于最大似然估计的X射线脉冲星空间定位算法,以4颗X射线脉冲星源作为解脉冲周期模糊的最小运算单元,不断引入新的X射线脉冲星直至确定唯一的脉冲整周期数;选取5颗X射线脉冲星源,建立空间定位模型。仿真实验表明在半径约121309Km的球形试探范围内至少需要5颗脉冲星才能确定唯一的脉冲整周期数,结合最大似然估计可以有效提高空间定位精度。     

基于UKF和信息融合的航天器自主导航方法

X射线脉冲星导航利用X射线辐射脉冲到达时间(Time of Arrival,TOA)作为信息输入,星敏感器导航利用星光角距等作为信息输入,是两种不同机理的天文导航方法.提出一种将脉冲星TOA和星敏感器星光角距测量结合的信息融合天文自主导航方法,设计了一种利用激光光量子模拟脉冲星X射线辐射光子的半物理仿真系统用于算法验证,并基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)使用真轨道参数做了仿真试验.结果表明,基于UKF的信息融合方法比基于EKF (Extended Kalman Filter)的信息融合方法性能更好,与仅使用脉冲星或星敏感器的导航方法相比,能将位置估计精度分别提高52.7％和43.6％,速度估计精度分别提高82.2％和70.5％.