随机时变信道中角调信号的最佳滤波

本文讨论由白噪声策动的角调信号,通过随机时变信道的最佳滤波问题。文中应用扩大状态变量方法,建立了角调信号通过瑞利信道的非线性估计模型。然后,应用线性滤波和非线性滤波方法对相位消息过程和信道过程进行最佳过滤。理论分析和计算机模拟结果表明,对于随机时变信道中的非线性估计模型,非线性滤波的估计性能比线性滤波的估计性能优越。     

卫星姿态测量信息的二阶非线性滤波技术研究

卫星应用任务要求卫星姿态在空间保持高精度定向 ,为此有必要研究精确的递推非线性姿态估计算法。文中针对星光 陀螺这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统模式 ,应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波算法处理姿态测量信息 ,设计了二阶非线性姿态估计器的实现方案。在设计过程中 ,把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中 ,使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化。相同条件下的仿真测试结果证明 ,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于采用扩展卡尔曼滤波技术的一阶线性姿态估计器     

曲线合成孔径雷达迭代算法

研究了曲线合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)二维信号模型和三维信号模型,得到了曲线SAR回波信号的数学表达式.将迭代算法应用于曲线SAR, 根据最小化非线性方差准则得到了曲线SAR中RELAX估计算法代价函数,详细研究了二维RELAX估计算法和三维RELAX估计算法的每一个具体步骤,可估计出目标点的散射强度和位置.给出了递推过程,规定了收敛条件,分析了RELAX估计算法的特点和计算量,得出RELAX算法收敛速度快,计算量相对较小,收敛条件苛刻会增加RELAX算法的计算量.研究成果为应用迭代算法提取曲线SAR数据的三维信息提供了指导.     

飞行时间成像系统的数字仿真技术

飞行时间传感器的仿真主要用于评估基于光相位信息的深度数据的处理算法,现有的方法包括基于对场景三维模型生成的特定噪声模式的仿真模型和基于光信号传播的物理过程仿真模型两大类,为飞行时间成像系统建立了特定的仿真平台.但现有的工作并未考虑环境光干扰对测量数据间的非线性耦合关系,而这种关系是附着/着陆敏感器的重要设计要素之一.本文针对小行星附着任务的需求,研究并建立了包含环境光矢量的飞行时间成像仿真环境,验证了包括环境光模型的飞行时间成像仿真方法,对于飞行时间成像技术在光照条件下的成像性能的评估具有重要意义和应用前景.     

辅助型GPS接收机中伪码相位延时及其不确定度估计算法研究

快速捕获卫星信号是研制辅助型GPS (A-GPS)接收机所必须解决的一项关键技术. 针对A-GPS接收机能从辅助数据中获取有效星历的特点, 本文提出了一种伪码相位延时及其不确定度估计算法. 该算法在对建立的信号发射时刻方程泰勒展开的基础上, 利用辅助信息建立了伪码相位延时及其不确定度估计方程. 分析和仿真表明, 提出的算法能有效压缩剩余卫星伪码相位延时不确定度, 加快A-GPS接收机的捕获速度.      

基于BDS/GPS的KBLMS信道补偿多径缓减算法

在全球卫星导航系统（GNSS）中，针对城市峡谷单系统无法定位及信号失锁后重新捕获及跟踪性能表现不佳的问题，提出了一种基于BDS/GPS的卡尔曼最小均方估计（KBLMS）的信道补偿技术。首先，建立双系统模型。其次，设计基于卡尔曼估计的最小均方误差的延迟估计模块，补偿接收信号上的多径失真。最后，设计视距（LOS）最佳估计块以在反馈回路中产生控制误差信号，用于自适应地更新补偿矩阵系数。通过实测数据与实验仿真，分析KBLMS的信道补偿多径缓减算法的性能。结果表明:KBLMS的信道补偿多径缓减技术相较于最小均方（LMS）算法在多径信道中能快速收敛，且码跟踪误差在ENU三个维度误差减少了0.1 chip，载波跟踪误差减少了约0.125 cm，有效降低了多径效应引起的误差，最终残余误差比LMS降低了0.035 chip，说明所提多径缓减算法可以进行更为精准的估计，从而验证了算法的有效性。      

数字闭环光纤陀螺死区非线性机理

死区非线性是数字闭环光纤陀螺的非线性误差之一,抑制死区非线性可以减小数字闭环光纤陀螺的输出噪声和漂移.分析了死区与分辨率和阈值的关系,给出了数字闭环光纤陀螺死区的定义和测量方法.提出调制信号与探测器输出信号之间的电交叉耦合及进入相位调制器的调制误差信号是产生死区的干扰源.给出了干扰信号的频率和相位特征,并分析了干扰信号跟踪、锁定输入信号的过程.将反馈干扰通道的部分积分模型和理想的数字闭环光纤陀螺模型结合,建立了带死区的陀螺模型.基于陀螺模型及相位调制信号与死区的关系,推导出了死区产生的条件及死区造成的陀螺输出偏差.死区影响因素的仿真结果和实验结果验证了陀螺模型和死区产生条件的正确性.      

导频脉冲载波频率的快速捕获与跟踪

针对短时导频脉冲载波频率的同步问题,提出一种快速捕获和跟踪方法.该方法采用相位推算法进行快速载波频率初估计,完成频率的捕获.相位推算法首先利用最小二乘法估计实采样点的相位,再应用相位解卷、一元线性回归和最小二乘法拟合求取信号频率的估值,其测频精度优于常用的Prony算法,在高信噪比情况下逼近实正弦信号的Cramer-Rao界.应用数字下变频和Kay算法实现频率的跟踪,通过建立仿真模型,验证其跟踪精度优于叉积自动频率控制环.在给出的设计实例中,对于脉宽为1ms的导频脉冲,在信噪比大于13dB的情况下,环路频率跟踪的最大误差小于3Hz.      

利用GPS实现高轨卫星定位的抗远近效应算法

针对GPS应用于高轨卫星定位面临的远近效应问题, 提出利用正交相关的联合极大似然估计算法来对GPS信号进行二维搜索, 可以得到正确的码延时及多普勒估计. 极大似然估计算法首先利用滑行相关法对仿真信号中的强信号进行搜索, 得到强信号模型, 然后利用正交相关去掉强信号, 最终实现对弱信号的正确捕获. 本文对高轨卫星接收到的GPS信号进行了功率分析, 并建立了信号模型, 进行了算法仿真. 结果表明, 这种估计算法能够提高二维搜索性能, 有效解决远近效应问题.      

基于神经网络的OFDM信道补偿与信号检测

针对非线性失真和多径效应混合的复杂信道条件,提出一种基于神经网络的正交频分复用（OFDM）信道补偿与信号检测的方法。首先接收端信号利用最小二乘（LS）算法和迫零（ZF）算法做预处理,然后再输入到一层全链接层的神经网络进行进一步的信道补偿与信号检测,并恢复数据流。仿真结果表明,在没有进行输入信号功率回退（IBO）时,所提方法的误比特率（BER）性能比LS算法提升2个数量级,比线性最小均方误差（LMMSE）、最小均方误差（MMSE）提升一个数量级;在进行IBO后,所提方法能避免LS信道估计下至少4 dB的功率损失,能避免LMMSE、MMSE信道估计下至少2 dB的功率损失。所提方法在一定程度上验证了机器学习结合通信的先验知识的这种新的网络结构更能提升系统数据传输的准确率。      

一种基于李群描述的深空探测器姿态估计方法

针对深空探测器姿态估计问题,提出了一种基于星敏感器的深空飞行器姿态估计新型算法,用李群替代了传统的四元数来描述姿态,避免了四元数转换为姿态矩阵产生的非唯一性和复杂计算等问题。该算法给出了基于星敏感器的姿态观测方程和空间中刚体的运动学模型在李群下的描述并提出了一种基于李群的滤波算法,完成了深空飞行器动态姿态的确定。该线性化模型解决了传统非线性模型在滤波过程中产生的误差,同时省去了四元数转化为姿态矩阵的步骤,减少了计算量。最后,仿真实验中对比了传统的基于四元数的姿态确定算法,可以看出该算法具有更好的稳定性和准确性。     

行波管非线性失真和交调干扰分析及其软件实现

行波管功率放大器(TWTA)是卫星通信星载系统中重要的高功放元件,TWTA的非线性特性会使多载波信号产生交调成份,导致交调失真、邻道干扰,影响通信系统的性能。通过建立基于TWTA的AM-AM与AM-PM效应的非线性模型,采用V isual C 6.0,开发了可根据TWTA参数动态建立非线性模型并能对任意载波信号产生的交调干扰进行分析的软件,对实际应用具有一定价值。     

自动控制下,飞机运动过渡过程曲线简捷计算法

为了验证自动控制下,飞机过渡过程曲线是否符合调节质量的要求,通常需联合解算飞机及自动器的运动方程。纵向运动中飞机及自动器的特性方程通常为六阶方程。侧向运动中如果考虑航向及横向自动器方程及飞机侧向运动方程,飞机及自动器的特性方程将达九阶的高次方程。参考中曾提出应用“带后时间”的等效作用,以简化飞机的纵向及侧向运动的计算工作。但进行计算时,要求适当估计“滞后时间”的大小。本文提出应用近似等式及自动器方程中的时间常数?与反馈时间常数?o.c即可在降低特性方程方次的条件下算出飞机运动的过渡过程曲线。     

基于调制卷积神经网络的空地数据链信道估计

针对复杂环境下空地数据链正交频分复用(OFDM)系统信道估计精度不足的问题,提出了一种基于调制卷积神经网络(MCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合的信道估计算法。利用最小二乘算法(LS)提取初始信道状态信息(CSI);利用MCNN网络提取初始CSI的深度特征,并对网络模型进行压缩;利用BiLSTM网络对最终CSI进行预测,实现信道估计。利用构建的空地信道模型生成信道系数数据集,实现神经网络模型的训练与测试。仿真结果表明:与传统算法和现有深度学习方法相比,所提出的信道估计算法具有更小的估计误差,高信噪比条件下的系统误码率(BER)性能提升接近一个数量级;由于引入了调制滤波器技术,随着神经网络层数增加,网络模型参数量大幅减少。      

确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究

应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术，设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法，结合矢量观测的特点，分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法，并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化，仿真测试结果证明，二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法,但是测量信息单一且独立,针对旋转载体的测姿问题,提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法,通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模,根据滚转角预测估计值选取量测量,并提出自适应滤波,采用滚转角加速度估计自适应滤波算法,实现了对系统噪声方差阵的自适应调整,避免了滚转角加速度最值的选取问题,降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性,结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计

锂离子电池的荷电状态（SOC）和电池容量估计是电池管理系统的核心。由于SOC和容量在估计过程中参数相互影响,提出一种适用于三元锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计方法。采用戴维宁等效电路模型,建立数学模型及状态空间方程。针对不同温度下电池特性不同的问题,在不同温度下开展了模型参数辨识,建立了参数随SOC及温度的变化关系。基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法建立了电池状态多尺度联合估计模型,对电池的SOC、极化电压在微观时间尺度上进行估计,对电池的容量在宏观时间尺度上进行估计,并对SOC估计中的容量进行更新,保证了电池长期估计的精度。在宽温度范围内进行验证,所建立的三元锂离子电池多尺度联合估计方法具有较高的精度。      

光电二极管的地球反照光校正及卫星姿态估计

光电二极管作为体积小、成本低的太阳敏感器,可以结合地球敏感器进行卫星三轴姿态估计,但是地球反照光对其具有严重的影响,从而限制了其应用,然而地球反照光数学模型应用复杂。针对此问题,首先建立了一种简化的光电二极管量测模型,将地球反照光设成动态偏置项补偿在光电二极管模型中,并将误差建模为混合高斯噪声。然后应用滑窗估计和随机权重策略动态估计和更新模型中的参数。同时,采用多比例因子分别估计各光电二极管的地球反照光影响,并引入Huber影响函数处理异常值,从而提高了算法鲁棒性和参数估计精度。实验结果表明,采用地球反照光校正的光电二极管量测模型和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法可实现卫星的高精度姿态估计,三轴姿态精度能达到0.2°~0.3°。      

基于瞬时相位的BPSK信噪比估计算法

通过对加性高斯白噪声条件下正弦型信号瞬时相位分布情况进行研究,提出了一种新的BPSK(Binary Phase Shift Keying)信噪比估计方法.含噪信号瞬时相位的方差与信噪比之间存在近似线性的一一对应关系,以此为基础通过将含噪信号的估计方差与理论值相比较获得信噪比估计值.该方法直接对基带过采样信号进行处理,不需要事先进行符号定时与同步.使用计算机仿真测试了算法的估计性能,并与高阶累积量方法和子空间分解方法进行了比较,结果表明该算法具有更高的估计精度.      

MEMS陀螺随机漂移在线补偿技术

为了提高微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺测量的精度,提出了一种陀螺随机漂移的在线补偿方法.在静态时在线建立随机漂移的自回归滑动平均(ARMA,Auto Regressive Moving Average)模型,并针对随机漂移模型随时间慢变的特性,引入虚拟噪声补偿技术加以补偿.针对载体运动状况的未知性,建立机动角速率模型.在此基础上采用自适应卡尔曼滤波技术对随机漂移和角速率进行实时估计.通过试验表明:随机漂移模型、角速率模型以及滤波算法能够满足姿态测量系统的动态应用需要,且姿态测量精度较补偿前有了显著的提高.