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针对在通道相位误差较大时常规干涉仪测角解模糊算法频繁出错的问题,提出了一种基于有限记忆算法的干涉仪解模糊检测与纠错方法。利用干涉仪逐次递推测角算法解模糊的结果估计出角度和整周模糊值的初始值,在此基础上进行角度和整周模糊值的有限记忆递推,识别并纠正逐次递推测角算法中出错的解模糊测角数据,期望得到正确的解模糊结果,以保证后续角度数据的处理精度。仿真结果表明,有限记忆纠错算法能够有效地识别并纠正逐次递推解模糊测角算法中存在的模糊值出错问题,降低干涉仪解模糊的出错概率。此方法对其它体制的相位干涉仪测角解模糊纠错也具有一定指导意义。 相似文献
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突发通信信号的降维检测方法及带宽参数分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在突发通信信号检测中,在频率、带宽进行二维搜索的检测方法计算量大,提出了可减少计算量的降维检测方法,该方法在单一检测带宽下进行频率搜索检测突发通信信号。对其带宽参数选择进行了分析。理论计算和仿真表明,降维检测器用于单一速率信号检测时,当检测带宽与信号带宽一致时具有与二维检测器相同的检测性能,当检测带宽与信号带宽相差一倍时,信噪比损失2dB左右;用于混合速率突发信号检测时,最佳带宽与速率的概率分布、信噪比等多种因素有关;对发送功率不变的各速率均匀分布的混合速率突发信号,检测带宽匹配于最大信号带宽可在较高信噪比时获得最高的平均检测概率。这些分析为降维检测器的带宽参数选择提供了依据。 相似文献
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针对低信噪比条件下多通道信号特征参数估计问题,提出了两种基于张量子空间的信号参数估计算法,分别是基于矩阵堆叠的张量分解算法和基于张量矩阵因子的联合算法。通过研究参数化信号模型、信号子空间旋转不变性和张量范德蒙分解原理,分析了多通道数据的三维张量数据模型的构建;矩阵堆叠的张量分解算法验证了张量高阶奇异值分解是矩阵奇异值分解的推广,矩阵因子联合算法进一步提高了低信噪比条件下的信号参数估计精度。仿真以信号频率和初相位的估计精度为衡量指标,验证了低信噪比的条件下,张量子空间信号参数估计算法要优于传统的矩阵子空间信号参数估计算法。
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针对高动态长时间积累情况下直扩信号能量无法有效积累的问题,提出了一种基于运动补偿的二倍分组块补零(Double Block Zero Padding,DBZP)算法。首先利用Keystone变换对输入信号与本地伪码在频域相乘后的结果进行处理,消除伪码自相关峰走动;再利用分段解线调技术同时补偿掉多普勒扩展和伪码自相关峰弯曲;最后对信号进行相干积累。仿真结果表明,基于运动补偿的DBZP算法能有效地消除动态的影响,大幅减小积累损耗,进而提升捕获灵敏度。该算法能广泛应用于基于直扩信号的高动态微弱目标捕获。 相似文献
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针对伽利略搜救系统信标信息提取时对FOA、信息位宽和TOA的高精度估计要求,考虑到用户信息未知,提出基于TP(纯载波和位帧同步信息)的多维联合极大似然估计算法和体积重心算法相结合的FOA、信息位宽、TOA估计算法。推导算法原理,并根据参数之间的相关性将估计过程分为两步完成。Monte Carlo仿真和实测结果表明,在34.8dBHz的处理门限下,FOA、信息位宽、TOA估计的均方根误差分别小于0.14Hz、2.5μs和30μs,优于其他算法估计性能,为信标信息提取提供了保障。该算法目前已应用于伽利略MEOLUT地面站。 相似文献
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