直升机卫星通信中高动态低信噪比突发解调

采用突发通信模式的低速直升机卫星通信链路同时存在周期性的旋翼遮挡和较大的多普勒动态,且需要工作在低信噪比下,这些特点对解调提出了很大挑战,需要研究高性能、低复杂度的突发解调方法.本文基于分散导频帧结构提出一种译码辅助解调方法.首先进行频偏分区预补偿,然后进行联合频率变化率估计的突发捕获,最后根据译码软输出目标函数,从多...     

TDMA扩谱通信系统中精同步的实现与性能分析

扩谱通信中一个最基本的任务就是实现本机的伪随机信号与接收的伪随机信号的同步。本文讨论了一种新的精同步方法,这种方法不同于目前常用的延迟锁定环和τ-抖动环,它采用了声表面波(SAW)卷积器作为接收机的可编程匹配滤波器,利用相关峰位置偏移而得到了本机时钟脉冲的相位调整,从而解决了一类时分多址(TDMA)传输突发信息符号的扩谱通信系统的精同步问题。文中概述了两种精同步的方法,分析和计算了它们的同步性能,并给出了一种同步方法的实验结果和数据。     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。     

基于频偏校正的正弦波频率估计算法

提出了一种新的正弦信号频率估计方法。利用FFT对信号频率作粗估计,然后对原信号下变频至基带。对基带信号作相位差分,估计频偏。最后对粗估计进行频率校正,使估计性能得到提高。在整个频段上该方法与R ife算法性能互补,在此基础上又提出了综合方法。仿真结果表明,该频率校正算法实现简单,运算量小,且性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在适度信噪比条件下均方根误差小于1.5倍的CRLB,具有广阔的应用前景。     

双波束天线阵时空调制OFDM通信测向方法

为解决利用通信信号的测向和通信定位综合设计问题,提出了一种载有方向信息的OFDM时空调制技术。该技术采用两副同中心但方向图有偏差的特殊天线阵列发射,使单天线接收机接收的信号是OFDM特性,每个OFDM子载波调制信号载有空间方位信息和数字通信信息,接收机通过解调信号即可通信测向。文中详细介绍了非正交四相和非均匀八相子载波时空调制信号设计思想,阐述了子载波间伪随机码空间调制编码方法,给出了数据信息调解和方位角估计算法。计算机仿真结果表明:在高斯信道下系统的误码性能与普通PSK-OFDM一样,实现了在调制信号设计层面上的数字通信与测向的深度综合。     

基于MSD和ICCP改进的地磁联合匹配算法

如何抑制复杂环境中的航空器惯导误差发散,是实现航空器长航时高精度自主导航的关键。地磁导航是一种全天时、全天候的无源导航方式,其中,匹配算法是地磁匹配导航系统的核心技术。针对等值线匹配均方差（Mean square difference, MSD）算法无法校正航向误差、最近等值线迭代（Iterated closet contour point, ICCP）算法在初始误差较大的情况下易发散、实时性较差的问题,提出了一种改进的地磁联合匹配算法,采用粗精结合的策略,约束精匹配过程搜索范围并缩小初始误差,并在精匹配阶段采用动态窗口技术,提高算法搜索效率和实时性。仿真实验表明,该算法取得了良好的匹配效果,具有精度高、实时性好等优点,能够抑制惯导误差发散,适合航空器长航时工作。     

基于高速纹影/阴影成像的流场测速技术研究进展

本文对近年基于纹影/阴影成像的二维和三维速度场测量方法进行了综述,主要内容包括纹影成像的基本原理、硬件设备和测速算法的研究进展。在二维测速方面,介绍了纹影/阴影PIV算法、光流算法及改进算法的原理、适用场景以及优缺点。纹影特性改进光流测速算法可以实现高精度、高空间分辨率的速度场计算,适用范围相对较广。在三维粒子追踪测速方面,主要介绍了层析阴影成像、双视角平行光段阴影成像、双视角汇聚光段阴影成像三种系统的光路设置,并对各自采用的粒子重构和追踪算法进行了比较。双视角阴影成像系统的光路布置更为简洁,降低了对硬件设备的要求,在高速测量中更具优势。梳理了近年来三维粒子追踪测速算法的发展脉络,重点介绍了“先追踪–后重构”和“时间–空间耦合”的双视角三维粒子追踪测速算法。时间–空间耦合的三维粒子追踪测速算法充分利用了时间和空间信息,将时序信息引入立体匹配过程中,显著提升了双视角阴影成像系统在粒子图像密度较高时的重构正确率和追踪准确率,其整体性能优于多种人工智能算法。测速算法在上述方面取得的研究进展,结合短曝光、高帧频的图像采集优势,使得纹影/阴影成像成为一种新型的高帧频、高精度的速度测量技术,在复杂湍流及高瞬态流场实验研究中具有广泛的应用前景。     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。