人工神经网络用于信道均衡与译码新方法的研究

研究人工种经网络应用于通信中均衡与译码问题，提出了能同时完成均衡与译码的新方法。计算机仿真证明，这种新方法，既适于最小相位信道，也适于非最小相位信道，还适于非线性信道。同时，讨论了非高斯噪声中信号的检测问题，证明了多层神经网络能被训练作为信号检测器，其性能优于传统的线性配匹滤波器和局部最佳检测器。     

基于宽带数字波束形成的多通道均衡校正技术

宽带数字波束形成技术是实现多目标测控的一种较为理想的系统方案。首先介绍多目标测控系统的总体架构,然后给出一种基于频域均衡的宽带DBF通道校正算法,采用具有线性相位结构的FIR滤波器进行信道均衡。仿真及实测数据表明,算法能够准确补偿由于通道间差异引起的信号幅相误差,完成测控系统多通道校准。     

自聚焦与超分辨率合成孔径雷达成像

构想了一种基于快速傅立叶变换（FFT）的用于合成孔径雷达（SAR）成像横向距离相位误差补偿的参量算法，称做MCCLEAN。这种算法可用做大范围场景SAR成像的一种单独的自聚焦方法。本文作者同时还给出了一种具有类似结构的算法，该算法可对大范围场景中感兴趣的小场景或小区域（ROI）同时进行自聚焦与超分辨率SAR成像，并给出了一些例子以说明这两种算法的性能。     

解卷积算法性能研究

针对卫星导航应用中多路径问题,解卷积算法被提出用来补偿多径信号造成的定位误差。该算法估计出信道的冲激响应,采用信道均衡的方法补偿多径信号造成的定位误差。算法的噪声性能取决于相关峰的形状,仿真表明解卷积算法能够很好的估计信道的冲激响应,估计的噪声性能和理论推导一致。     

已知最大定位误差的点特征松弛匹配

研究了在已知最大定位误差的情况下时，如何对基本点特征松弛匹配算法进行改进，以提高匹配性能。基本思想是利用已知的最大定位误差，确定两点对的最小匹配度量，从而减小虚假特征点对匹配结果的影响。采用针对模拟图像及实际卫片航片图像对的实验，比较了两种方法的性能。结果表明，在已知最大定位误差的情况下，该改进方法比基本点特征松弛匹配算法具有更好的匹配性能。     

自适应盲均衡信道的设计与实现

针对星地高速遥感传输信道中客观存在的码间串扰、信道不确定性等情况，提出采用双模式自适应盲均衡方法，综合了CMA（Constant Modulus Agorithm，恒模算法）均衡器的高稳健性以及LMS（Least Mean Square，最小均方算法）均衡器的高精度等优势。方法在均衡初期，利用CMA均衡器实现快速收敛；在MSE（Mean Square Error，均方误差）较小时切换为LMS均衡器，完成高精度收敛，实现了星地高速传输信道失真信号的快速高精度校正。     

考虑负载均衡的过驱动航天器推力器分配方法

以过驱动航天器的推力器控制分配误差最小、推力器负载均衡等为设计目标,构建航天器推力分配混合优化模型,并将其转化为线性规划模型进行求解,提出了一种考虑负载均衡的航天器推力器动态分配算法。该算法在确保分配误差最小前提下,能够降低各推力器的最大分配推力之差,有效均衡各推力器总工作时长和开关次数,进而延长推进系统的整体工作寿命。进一步定义了表征负载均衡性能的推力平衡度和干扰敏感度性能指标,并在此基础上给出了一种分配算法负载均能能力的定量化评价方法。在仿真验证中,采用平衡度和敏感度对算法性能进行定量评估,结果表明该方法在保证控制性能和控制分配误差的前提下,能够有效均衡各推力器最大推力,提高了系统的平衡度和对扰动力矩的鲁棒性。     

卫星高速宽带数传系统的变步长LMS均衡算法研究

对码间干扰实现快速有效的均衡是卫星高速宽带数字传输的关键之一,针对S型函数(Sigmoid函数和双曲正切函数)变步长LMS均衡算法在误差e(n)接近零处μ(n)变化大的缺陷及算法复杂度高的问题,提出了一种改进的变步长LMS自适应均衡算法.算法通过简化步长更新式的复杂度,增加误差信息量,优化改进的S型函数结构,建立了新的步长因子μ(n)与误差函数e(n)非线性关系,使算法误差接近零处步长因子变化平滑缓慢,消除不相关噪声序列的影响,且算法复杂度比其它同类改进算法小.仿真结果表明新算法性能优于其它改进算法.文中给出了卫星高速宽带数字传输系统的仿真模型,将新算法应用到系统模型的白适应均衡器中,系统误码性能得到较大改善.     

一种分数间隔解相关修正判决反馈盲均衡算法研究

以消除多径效应对传输信号的影响、提高信号传输的效率为背景,在介绍基于CMA算法的判决反馈盲均衡算法(DFE算法)的基础上,提出了改进的分数间隔判决反馈盲均衡算法。通过实验仿真结果的分析表明,改进方法在收敛速度、剩余误差等方面取得明显改善,具有一定的实际应用价值。     

基于全相位的OFDM系统实现

OFDM是下一代无线通信的关键技术之一，而频率偏移会使OFDM的子载波失去正交性，同时给系统带来ICI，引起系统性能严重下降。针对这一情况，文章提出利用全相位FFT来解决频偏问题。全相位FFT利用自身的频谱分析功能来实现对信号相位和振幅的判决。经理论证明它的相位误差得到减少，且由频偏引起的泄漏远小于基于FFT的OFDM系统，同时振幅和频率通过全相位校正可以得到弥补；该技术还可以降低信道噪声对系统的影响。最后，通过实例仿真验证了该系统的性能是高于传统OFDM系统的。     

GPS接收机中码相位测量精化方法的研究

精确的码相位测量是保证GPS接收机得到精确伪距值进而进行精确定位的一个重要前提。在已有码相位测量精化方法的基础之上提出了两种新的码相位测量精化的方法,讲述了两种方法的原理与具体实现方法,并利用蒙特卡洛方法进行了仿真实验,得到了码相位结果均值、码相位结果均值方差等一系列实验结果,对几种方法的精化效果从精确性、稳定性和跟踪性能等几个方面进行了比较分析,得出了相应的结论。与三角匹配法和二次曲线插值精化法相比,二阶最小二乘拟合精化法和广义延拓逼近精化法有明显优势;广义延拓逼近精化法的精化精度最高、跟踪精度最高,而二阶最小二乘拟合精化法的稳定性最好。     

基于改进最大期望算法迭代相位检测器的研究

近年来出现的基于最大期望(EM)迭代算法的相位同步算法具有比传统非数据辅助(NDA)相位估计算法更低的相位误差,是适合于Turbo编码系统的一种相位同步算法。然而,EM迭代算法对初值的选取比较敏感,收敛性较差。为了克服EM迭代算法收敛性较差的缺点,提出一种基于改进EM算法的Turbo编码系统迭代相位同步算法。针对EM算法的缺点,用数据辅助(DA)和NDA结合的方法得到的相位估计作为EM算法的初值。数值仿真显示,该方法具有比随机初始化EM算法更好的相位检测性能。     

一种高速可变形飞行器智能变形决策方法

针对一类高速可变形飞行器(HMFV)的变形决策问题,提出一种基于深度确定性策略算法(DDPG)下考虑综合性能指标最优的智能变形决策方法。首先,以一类后掠角可连续变化的高速飞行器为研究对象,给出变形飞行器动力学模型,分析模型特性及变形量与关键气动参数之间的定性关系。其次,基于关键气动数据特征分析,考虑包含气动性能、控制误差在内的综合性能指标,设计一种基于DDPG算法的智能变形决策方案。再者,针对带有标称控制器的HMFV进行变形决策训练,实时获得滑翔过程中不同飞行状态下的最优构型。最后,仿真结果表明所设计的智能变形决策算法收敛效果好,且具备较好的泛化性能。相比于固定外形,可通过变形使得在不同状态下的升阻比保持最优,且与考虑单一决策指标相比,考虑综合指标最优的变形决策可进一步缩小姿态动态跟踪误差。     

一种非对称PCMA信号盲分离算法

针对卫星通信中非对称成对载波多址(PCMA)信号的盲分离问题,提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的盲分离算法。该算法在混合多个信号前提下,首先按强信号进行同步,接着采用同步挤压小波变换提取时频曲线,最后去除混合信号中的噪声与强信号主频外的弱信号干扰,降低了强信号解调误码率。该算法具有在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,实现了非对称PCMA信号盲分离的特点。仿真结果表明,经本文算法处理后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时有较大提升。     

基于UKF的机载无源定位算法

提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)的机载无源定位算法,并结合应用背景,对系统模型以及通常的UKF算法作了相应的改进。该算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,克服了EKF(Extended Kalman Filter)中引入的较大线性化误差对性能的影响。与基于EKF的定位算法相比,本文提出的算法滤波性能更好,对初始估计误差不敏感,并且算法不用计算雅可比或黑赛矩阵,更容易实现。仿真结果验证了提出算法的优越性。     

改进的宽带指向最小方差空间谱估计算法

宽带测向一直是阵列信号处理领域研究的难点。把指向最小方差宽带测向算法（STMV）应用到均匀线阵上，通过对阵列频域采样数据的空间协方差矩阵的估计和加权平均处理。给出了空间谱估计子的改进形式。与通常的信号子空间宽带测向算法相比。提出的算法不需要对波达方向进行预估计，因此避免了预估计误差对最终估计结果的影响。理论分析和仿真实验证明了测向算法的有效性。     

深空测控通信中GMSK体制非相干解调算法研究

针对深空测控通信中GMSK体制非相干解调损失较大的难点,提出了一种改进的GMSK信号非相干维特比解调算法。通过分析相位状态网格图中相位转移规律,建立理论仿真模型。通过原理样机的研制和测试,实测数据表明：该算法具有解调损失低、实现复杂度适中的优点;相比于理论的最佳相干解调算法,在误码率1×10 -4 量级下,实测仅损失0.6 dB。目前该算法已应用于国内某深空测控通信系统GMSK体制基带设备中,并成功解调出欧空局Herschel–Planck卫星数据。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于短波多径信道的复判决反馈均衡器的改进

在平方根卡尔曼复判决反馈均衡器原理的基础上,针对短波信道经常存在的多径在前主径在后的情况,对应用于短波高速数据传输的均衡器进行了结构上的改进,不立刻对输入均衡器的码元进行判决,而是延迟一定码元时间后再进行判决。MATLAB仿真结果表明,进行延迟判决的均衡器在既不影响均衡器的收敛速度,且算法复杂度增加很少的前提下,比常规结构的复判决反馈均衡器在抗干扰性能上有很大提高。     

LDPC编码系统的码辅助载波相位同步算法

深空通信具有传输距离远、信号衰减严重的特点,针对低信噪比条件下深空通信系统中LDPC编码系统载波同步实现困难的问题,提出一种新的具有较低复杂度的码辅助载波同步算法。分析了载波同步误差对译码性能的影响,基于最大似然准则推导了载波相位的迭代同步算法,算法利用LDPC译码器输出的软判决信息来辅助载波相位的估计,将译码器与载波同步器进行联合迭代,从而得到接近最大似然估计性能的载波相位估计,同时对载波相位进行迭代补偿。仿真结果表明,在低信噪比条件下,算法能够有效纠正载波偏差,并能够以较低的系统复杂度获得近似理想同步的LDPC码译码性能。