卫星时分多址信号高精度快速时频差联合估计方法

针对传统时频差估计方法对时分多址(TDMA)信号进行参数估计时会出现不同用户相互影响、估计精度差,以及计算复杂度高不利于系统实时信号处理等问题,文章提出一种高精度快速时频差联合估计方法.首先,基于循环平稳特征对主站接收数据进行信号检测;然后,基于小波阈值去噪和短时电平和进行TDMA信号时隙分离;在此基础上,基于不同调制信号特征参数设计多级分类器,对每个分离的信号时隙进行调制样式判别,进而分选不同用户对应的信号时隙;接着,利用主站分选的各个用户信号分别与辅站信号进行时频差粗值估计;根据粗时频差估计值减小细化时差搜索范围,以获取精细时频差估计值;最后,利用二阶曲面拟合方法进一步提升参数估计精度.仿真结果表明:文章所提方法能够有效实现TDMA信号高精度快速时频差联合估计,可为后续卫星频谱感知体系的建设提供理论支撑.     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

一种重力卫星质心在轨标定算法

针对重力卫星质心在轨标定问题,提出了一种将预测滤波与卡尔曼滤波相结合的标定算法。该算法首先利用磁力矩器产生一个明显大于干扰力矩的周期性力矩作用于卫星上,然后利用陀螺数据实现了卫星角加速度的预测滤波估计,并通过静电加速度计信息设计卡尔曼滤波器,实现卫星质心的标定;最后进行了数学仿真,仿真结果表明该算法针对卫星的角加速度及质心位置能够实时估计,三轴最佳标定精度分别为[0.0628 0.0324 0.0414]mm,实现了卫星质心较为精确的标定。     

一种改进的SAR图像姿态角识别方法研究

对Hough变换和Radon变换算法进行了介绍,通过分析两种方法在实际应用中的局限性,提出了一种综合上述两种方法的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该方法能够更有效准确地估计目标的姿态角.     

一种星载计算机操作系统容错引导算法研究

将软件冗余备份与SPARC V8构架芯片EDAC相结合,提出了一种新型星载计算机操作系统容错引导算法。该算法首先在EEPROM中备份三份操作系统文件,星载机上电或复位后,利用硬件EDAC功能对引导的操作系统文件进行错误检测及纠错,当检测主操作系统文件错误并且无法纠错时,则屏蔽错误操作系统文件自动引导备份操作系统文件,星载机仍可正常启动。与目前采用的硬件编码容错技术及软件冗余容错算法相比,该算法在有效降低硬件成本和软件消耗的同时,实现了对操作系统文件的检错纠错及错误屏蔽功能,提高了操作系统数据的可靠性。该算法可以为星载机容错设计提供参考。     

USO-KBR测距系统建模与仿真

K频段微波测距(KBR)系统是低-低卫星跟踪卫星(SST-LL)重力测量卫星的关键载荷之一,其性能直接影响地球重力场空间变化率的测定结果,而KBR系统中超稳振荡器(USO)的稳定度对KBR系统整体测距精度有着重要影响。文章根据双向测量载波相位对比原理和USO幂率谱模型,对KBR系统进行了建模。首先,描述了测距系统的基本原理、系统功能组成及适用于KBR系统的数学模型;然后,利用Matlab软件对"重力恢复和气候实验"(GRACE)卫星的KBR系统进行了仿真。仿真结果表明,采用该模型和方法后获得的双向测距中误差(RMSE)为9.81μm,与公布的GRACE卫星KBR系统10μm的中误差相符。文章为KBR系统的工程设计提供了仿真分析工具,可为工程应用提供设计参考。