基于加速退化试验和粒子滤波的电子设备故障预测方法

针对导弹电子设备故障预测问题,提出了一种基于综合环境加速退化试验(ADT)和粒子滤波的故障预测新方法。首先,不同于传统的ADT方案,仅以单个样本为试验对象,采用步进加速的思想,将性能退化理论拓展为加速性能退化理论(APDT),建立基于电子设备寿命退化速度的加速寿命退化模型。其次,为克服环境应力等测试不确定性因素对预测精度的影响,定义了电子设备退化度的概念,将寿命预测的不确定性问题转化为设备退化度最优估计问题,利用改进粒子滤波算法求解出电子产品动态退化的最优估计值,进而实现设备的全寿命评估。最后,实例说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。     

数据融合的对流层天顶延迟估计方法

为提高对流层天顶延迟(Zenith tropospheric delay，ZTD)的估计性能，提出了基于数据融合的ZTD估计方法。估计干延迟采用Saastamoinen模型，估计湿延迟采用Askne模型，地表气象测量设备提供给两模型所需的气压、温度以及水汽压，Askne模型所需的加权温度、温度变化率和湿度变化率由全球气压和温度2w(Global pressure and temperature 2w，GPT2w)模型提供。当气象测量设备不可用时，上述所有气象参数均来自于GPT2w模型。利用国际GPS服务(International GPS service, IGS)提供的数据进行验证，结果表明：当地表测量设备存在时，所提方法较Saastamoinen模型提高了8mm；当全部气象参数来自GPT2w时，本方法较GPT2w+Saastamoinen模型提高了8.1mm；对于季节分明的测站，误差趋势同样具备季节性；对于海拔高和气候干燥的的测站，估计误差较小。     

基于改进粒子群优化LS-SVM的卫星钟差预报研究

针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）最小二乘支持向量机（LS-SVM）的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数优化中,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织（IGS）产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明：LS-SVM模型的预报精度优于其它两种模型,为导航卫星短期高精度钟差预报提供了新的思路。     

对流层散射传播特性及信号谱特性分析

文章介绍了3种对流层散射传播机制，并对不同参数下的对流层散射链路传输损耗进行了计算。结果表明，参数为5GHz频段和100km的典型散射链路，其传输损耗超过200dB。在广义散射截面模型的基础上建立了对流层散射信号传输函数模型，重点研究了对流层散射信号的延迟功率谱特性；从实际散射链路出发，对不同基线距离下的归一化延迟功率谱进行了计算和分析，结果表明，基线距离越远，则波束宽度越宽，相应的归一化延迟功率谱扩展越宽。     

FBMC/OQAM系统中改进的峰均比抑制方法

针对偏移正交幅度调制的滤波器组多载波(FBMC-OQAM)系统中峰值平均功率比（PAPR）过高会引起失真且对信道估计性能造成影响的缺点，提出了一种基于相位旋转的干扰消除法（ICM-P）。该方法产生不同的相位序列，与传输数据相乘得到多组数据序列，分别计算其PAPR，并选择PAPR最低的一组进行传输。仿真验证与分析表明：所提方法能有效降低系统过高的峰值平均功率比，误码率不高，且信道估计性能较原ICM方法没有明显下降。     

基于滑动截获和信号相关的对流层散射频谱感知

为提高对流层散射频谱感知的性能，提出了适应对流层散射多径衰落信道的频谱感知方案。针对对流层散射频谱感知性能低下的问题，在分集接收的基础上，分析对流层散射信道的时域扩散特性，提出滑动截获的方式截获信号，计算其最佳截获长度。同时，为降低噪声对检测性能的影响，利用信号的相关性，求出各截获窗内信号的相关矩阵，构造统计量，分别推导在Nakagami-m衰落信道模型下不同分集数时的检测概率和检测门限。通过仿真实验分析，验证在不同条件下所提频谱感知算法的性能，与传统算法相比，所提算法在对流层散射信道中适应性更好、性能更强。