基于FFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术的研究

为了消除直接扩频系统中的窄带干扰,采用变换域中的频域抗窄带干扰方法。根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅里叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制。采用Verilog HDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述,最后在硬件测试平台上进行性能测试,测试结果表明带有窄带干扰的扩频序列通过窄带抑制模块后能够有效抑制窄带干扰。     

GNSS弱信号两级快速傅里叶变换捕获方法

高动态弱信号条件下,为了提高捕获过程实现的灵活性,提出了两级快速傅里叶变换(FFT)多普勒频率捕获方法,第一级FFT使用较短的相干积分时间将多普勒频率搜索范围划分为多个粗分格,第二级FFT在每一个分格内对多普勒频率进行更精细的搜索.采用文章提出的捕获方法,可以降低FFT点数,简化实现复杂度;另一方面,计算第一级FFT时可通过流水线操作提高资源利用率.为了验证所提方法的正确性,仿真实现了两级FFT捕获方法.结果表明,两级FFT方法能在高动态弱信号条件下正确捕获多普勒频率.     

脉冲红外相位线性调频Z变换

为了解决脉冲相位法(PPT,Pulse Phase Thermography)在处理红外检测数据时频率分辨率不够的问题,提出了一种新型的频域变换方法.利用快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)选择出包含特征频率的窄频带,对其进行线性调频Z变换(CZT,Chirp Z Transform),得到细化的频率结构.并将逐点像素分析后的结果重构出清晰的幅值和相位图像序列.在不增加采样时间的前提下获得了比PPT更高的频率分辨率.通过对铝制材料试件检测信号的对比分析,结果表明该算法可以对选频带进行有效细化,得到更精确的特征频率,有效降低了频谱泄露造成的误差.      

一种基于FFT的Galileo搜救信号频域检测方法

Galileo搜救系统是全球卫星搜救组织(COSPAS-SARSAT)的一部分,搭载于Galileo导航星座,能对遇险用户发出的求救信号进行定位并实施救援。经卫星转发的搜救信号信噪比很低,能否在低信噪比条件下完成卫星信号的检测对搜救系统的正常工作至关重要。为了解决这一问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)运算的频域检测方法,通过理论分析和仿真验证可以看出,这种方法能有效地实现低信噪比条件下的卫星下行信号检测。     

毫米波调频引信的优化二维FFT信号处理算法

针对毫米波调频引信对目标距离速度信息联合估计的问题，提出一种基于相对距离评价函数优化的二维快速傅里叶变换（FFT）信号处理算法。首先，通过分析二维FFT算法实际测距测速精度与FFT点数的关系，建立了优化数学模型，利用相对距离评价函数对数学模型求解，得到FFT点数最优解；然后，采样将差频信号数据转换成二维数据矩阵，分别对矩阵的行列进行相应FFT变换；最后，通过提取峰值点的坐标估计目标的距离速度信息。结果表明:该算法有效提高了传统二维FFT算法的测距测速精度，并且满足实时性要求，能够同时提取毫米波调频引信的目标距离速度信息。      

基于FFT和专家系统的BLDCM系统故障检测与识别

针对具有双通道结构的无刷直流电动机(BLDCM, Brushless DC Motor)容错系统的高可靠性要求和大范围调速特点,在不增加额外设备的条件下,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的特点,提出一种采用归一化快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)方法提取频率特征,再结合基于规则的专家系统进行故障检测与识别的方法,并通过实际电动机系统的试验验证了方法的正确性.试验结果表明:规一化FFT方法可以消除不同转速和不同负载对判断结果的影响;专家系统中阈值的选取可以有效避免实际应用中出现的噪声等因素的影响.算法复杂度低,可靠性高,易于应用,具有很强的实际操作性.     

基于短时傅里叶变换的飞控纵向频域等效拟配

基于短时傅里叶变换(STFT, Short Time Fourier Transform)方法,进行飞控系统时域数据纵向频域等效系统的拟配研究.对系统的输入信号,运用STFT方法进行分解,得到驾驶员敏感的频带内的信号.利用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)求取输入输出信号的频谱,由频谱导出系统的频率响应函数,并将其用于低阶等效系统拟配,得到低阶系统参数.这种方法提高了高低阶系统等效拟配的拟配效率,减小了拟配误差,改善了飞行品质的评估结果.      

消除数据调制影响的FFT捕获方法

在利用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)捕获扩频信号的过程中,为了提高捕获精度,会遇到基带数据调制影响捕获性能的问题.主要分析了基带数据符号跳变影响FFT捕获性能的原因:在频域内造成待检测信号的幅度衰减以及频点偏移.提出了一种解决此问题的方法:通过对I和Q两路信号的运算,构造一个不受数据调制影响的复信号,对此信号作FFT,完成捕获.给出了此方法的MATLAB仿真,以及基于现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)的实现方案.实验数据表明,此方法消除了基带数据调制对FFT捕获性能的影响,且在相等积分时间的条件下,比常用方法的捕获精度提高了一倍.      

使用复小波包的MIMO-OFDM无线系统

为了在频率选择性信道中提供高速数据业务, 提出了一种新的多入多出-正交频分复用系统MIMO-OFDM(Multi-Input Multi-Output -Orthogonal Frequency Division Multiplexing).该系统使用复小波包变换CWPT(Complex Wavelet Packet Transform)来实现OFDM,而不是使用传统的快速傅立叶变换FFT(Fast Fourier Transform).由于复小波包函数具有很好的特性,通过对有2个用户的MIMO-OFDM系统进行仿真的结果表明,基于CWPT的MIMO-OFDM系统性能要比使用传统的FFT的MIMO-OFDM 系统好,但是复杂度略高.      

基于DFT的正弦波初相估计算法及误差分析

提出一种基于DFT(Discrete Fourier Transforms)频谱相位信息的正弦波初相高精度估计方法.该方法通过截取正弦波的两段长度不同的离散序列,利用它们的DFT系数来消去正弦信号的频率项,从而估计其初相.同时,给出了在高斯白噪声背景下,利用该种方法进行正弦波初相估计的均方根误差计算公式,此公式表明了均方根误差与信噪比及FFT(Fast Fourier Transforms)长度之间的关系.并以此均方根误差最小化为目标,对该估计方法进行了优化改进,得到方法中参数的最优选取方案.选择最优参数的过程即是对以均方根误差最小为目标的整数规划问题的求解过程.应用Monte Carlo仿真,将改进后的算法的性能与已有的几种典型算法的性能及Cramer-Rao下限进行了分析比较,并验证了所推导的均方根误差计算公式的正确性.      

基于MEDLL的分级搜索抗多径算法

以多径估计延迟锁定环路(MEDLL)为代表的参量式基带抗多径算法以其能够同时估计直达信号和多径信号各参数而受到广泛关注,然而该类算法估计精度的提高是以计算复杂度的增加为代价的。为了在保证估计精度的同时降低资源消耗并加快搜索速度,提出了一种MEDLL最大似然(ML)估计搜索方法,将粗搜索后得到的参数估计值作为下一级搜索的先验信息,缩小搜索范围后减小搜索步进,完成逐级精细的参数估计。推导了原始MEDLL及树状分级结构的MEDLL(T-MEDLL)算法计算复杂度表达式;其中在存在一路多径信号的情况下,对于0.01 chip的多径延迟分辨率,复杂度可以降低为传统盲搜索的30%~50%。进一步基于自研的数字中频(IF)GPS信号模拟器和软件GPS接收机平台对不同多径情况下盲搜索法与分级搜索算法的参数估计精度及码伪距多径误差等性能进行了对比,验证了更低计算复杂度的T-MEDLL可以达到与传统MEDLL算法同样的跟踪精度。      

在轨航天器动力学参数辨识技术研究

针对在轨航天器低频密集和辨识时激励源有限且难于测量等特点,开展了适用于低频密集模态且不需激励信息的在轨航天器动力学参数辨识方法的研究,探讨了直接利用在轨响应数据在频域内辨识航天器动力学参数的技术;并根据在轨航天器低频密集特点,设计了在轨航天器动力学参数辨识仿真试验系统,对该辨识方法进行了试验验证。     

飞轮扰动经验模型参数的识别与改进

对飞轮扰动模型参数的精确识别是研究光学卫星高稳定度、高分辨率成像的基础. 目前, 飞轮的扰动模型识别主要有两种: 经验模型和分析模型. 经验模型需要识别的参数是谐波级数和幅值系数, 而当前存在的参数识别算法忽略了时域截断的影响, 导致幅值系数识别存在较大偏差, 这会引起扰动响应分析的不确定性. 针对上述情况, 提出了窗函数法和与其相关的频域恢复技术, 有效弥补了时域截断的影响. 通过实验仿真结果可见, 该方法大幅度提高了幅值系数的识别精度.      

基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法

针对干信比未知情况下有源压制干扰分类识别结果可信度较低的问题, 提出了一种基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法。首先, 通过FRFT域峰值阶次的序贯判决算法, 进行压制干扰的存在性检测, 以保证压制干扰分类识别在较高的干信比条件下进行; 然后, 在此基础上, 分别提取回波信号在FRFT域的极值阶次标准差和峰值阶次标准差作为分类识别特征量, 同时, 为避免硬判决造成的分类错误, 采用模糊判决的方法得到基于不同特征参数的分类识别结果; 最后, 按一定准则将2种分类识别结果进行融合, 以进一步提高分类识别正确率。仿真结果表明, 与现有压制干扰分类识别算法相比, 该算法较好地解决了分类识别结果可信度较低的问题, 同时具有较高的分类识别正确率。      

DS/FH混合系统多址干扰抑制

根据DS-CDMA(Direct Sequence Code Division Multi-Access)系统中多用户检测的思想,分析了并行干扰抵消PIC(Parallel Interference Cancellation)对系统性能的影响,在此基础上,提出了采用部分并行干扰抵消PPIC(Partial Parallel Interference Cancellation)技术来抑制DS/FH SSMA(Direct Sequence/Frequency Hopping Spread Spectrum Multi-Access)混合系统中的多址干扰MAI ( Multi-Access Interferences).推导了闭环形式的误码率公式,得到系统性能评估的上限表达式.仿真结果表明,采用PPIC技术可有效的提高DS/FH SSMA系统的抗多址干扰的能力,因而可以提高系统的容量.仿真是建立在AWGN信道下的,对于衰落信道和低信噪比环境下,系统的性能会有一定程度的降低.      

四元数、Rodrigues参数在卫星姿态解算上的对比研究

详细阐述了罗德里格(Rodrigues)参数及改进型罗德里格(Modified Rodrigues)参数与四元数间的关系;推导了Rodrigues参数及改进型罗德里格参数微分方程和姿态阵,提出了后者避免奇异性的方法。通过仿真对以Rodrigues参数及改进型罗德里格参数描述的卫星姿态算法和以四元数描述的姿态算法在计算量和计算精度上进行了详细比较。仿真结果表明,Rodrigues参数和改进型罗德里格参数计算精度相当且计算量上优于四元数。     

Quality assessment of sub-Nyquist recovery from future gravity satellite missions

Drawing on experience from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) data analysis, the scientific challenges were already identified in several studies. Any future mission should focus on improvement in both precision and resolution in space and time. For future gravity missions which use high quality sensors, aliasing of high frequency time-variable geophysical signals to the lower frequency signals is one of the most serious problems. The aliasing problem and the spatio-temporal resolution are mainly restricted by two sampling theorems describing the space-time sampling of satellite missions: (i) a Heisenberg-like uncertainty theorem which states that the product of spatial resolution and time resolution is constant, and (ii) the Colombo–Nyquist rule (CNR), which requires the number of satellite revolutions in a repeat period to be at least twice a given maximum spherical harmonic degree. The CNR holds under the assumption of equal ground-track spacing, and limits the spatial resolution of the gravity solution.     

基于CLEAN算法对一维综合孔径辐射计成像误差的校正

对于天线单元数较少的一维综合孔径微波辐射计，系统的采样基线数有限，导致辐射计对目标在空间频率域的采样产生截断，在成像结果中引起明显的吉布斯误差.实际应用中通常选择加窗函数来抑制吉布斯误差，但是加窗函数会降低辐射计系统的空间分辨率.为抑制一维综合孔径辐射计成像的吉布斯误差，提出了基于CLEAN算法的校正算法.针对目前已完成的8单元辐射计地面样机系统，通过仿真实验，验证了CLEAN算法对于抑制辐射计成像结果中吉布斯误差的有效性.