一种基于虚拟参考站的低轨双星时差频差精密修正方法

为了解决低轨双 星时差（Time difference of arrival, TDOA）、频差(Frequency difference of arrival,FDOA)定位精度低这一问题,提出了一种应用虚拟参考站（Virtual reference station,VRS)技术来实现对低轨双星TDOA/FDOA进行精密修正的方法。该方法利用合作辐射源在未知辐射 源附近建立一个物理上并不存在的虚拟参考站,然后再利用此虚拟参考站修正未知辐射源 的时频误差。通过仿真分析,VRS处虚拟时差构建误差比虚拟频差构建误差要小,并且VRS对 未知辐射源TDOA/FDOA系统误差的修正精度分别可以达到97%和95%。利用修正后 的时频差 对未知辐射源定位,其定位精度相对于未修正前有极大的提高。     

基于聚类分析的航空器滑行过点时间预测

为了预测航空器滑行预计到达时间（Estimated time of arrival,ETA）,减少场面冲突,提高机场运行效率,本文使用卡尔曼滤波算法对场面历史轨迹数据进行预处理。为了衡量轨迹样本间的距离,综合三类特征用于机场场面历史轨迹数据聚类。特征包含航空器滑行时段和场面航空器数量,以及参考动态时间规整（Dynamic time warping,DTW）算法提取的轨迹差异度特征。将两个样本特征的欧式距离作为样本间的相似度量;基于均差最大原则确定初始聚类中心,使用K-means算法对样本进行聚类,根据待规划航空器的所处时段和场面航空器数量选择匹配度最高的类簇,将其聚类中心样本的轨迹序列和塔台规划的静态路径相结合预测航空器滑行ETA。通过将实际轨迹数据与预测的滑行ETA进行对比分析,证明了本文预测航空器滑行ETA的准确性。     

S模式前导脉冲过零点提取与TOA时间戳精确度研究

前导脉冲信号到达时间（Time of arrival,TOA）估计精确度直接影响多点定位精确度。在差分匹配滤波器数学模型基础上,分析理想脉冲信号差分匹配滤波器TOA精确度与采样频率的关系。讨论非理想脉冲信号之间的时间结构关系,提出基于S模式前导四脉冲信号构造差分匹配滤波器校准时间戳的改进算法,实现过零点的准确估计。从信噪比、采样频率和复杂度仿真数据输出的均方根误差对比可见,通过四脉冲滤波获得的TOA精确度要比单脉冲和双脉冲滤波获得TOA精确度高。匹配滤波器和差分匹配滤波器TOA精确度对比分析结果表明,修正的差分匹配滤波器算法有更好的效果。在采样频率 40 MHz、信噪比为40 dB时,四脉冲信号差分匹配滤波器TOA精确度为0.402 7 μs,远远小于国际民航组织规定的时间误差精度最大值25 μs。最后实际空管运行数据验证结果证明了本文修正算法估算TOA的精确度和可用性。     

基于方向调制的无线安全传输基本原理、关键技术与未来展望

方向调制(Directional modulation,DM)作为无线物理层安全传输的关键技术能够很好地提升系统的安全性能。然而,由于在角度测量过程中存在误差,因此需要在设计有用信号波束成形向量和人工噪声(Artificial noise,AN)投影矩阵时考虑角度误差,从而提升系统安全性能。本文首先描述了DM系统模型,然后介绍了到达角(Direction of arrival,DOA)估计技术、稳健波束成形设计的3种算法及功率分配技术。仿真表明:稳健波束成形合成方法的性能明显要优于非稳健合成方法,且有用信号和AN之间最优功率分配能明显提高安全速率性能。最后,对DM未来新的发展方向与所面临的挑战性等开放问题进行展望与总结。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

提高GPS单频相位模糊度解算成功率的新方法

相位模糊度的成功解算是应用单频接收机进行高精度快速定位的关键。为了提高整周模糊度解算成功率,本文提出了一种新的算法,包括两项措施：(1)针对仅由几个历元组成的双差法方程系数阵存在着较严重病态性的结构特性,合理设计正则化矩阵,并在此基础上运用截断奇异值法求解模糊度实数解,使模糊度实数解更稳定和可靠,接近真实值;(2)在用最小二乘降相关平差(Least—squares ambiguity decorrrelation adiustment,LAMB—DA)方法进行模糊度搜索时,在Ratio检验的基础上,应用2个分析和比较的准则,对输出的多组候选整数模糊度向量进行分析和比较,甄别出正确的整数模糊度向量。算例表明,新方法不但缩短了模糊度解算所需要的观测时间,提高了模糊度实数解的可靠性和精度,而且显著地提高了整周模糊度解算的成功率。本文为单频接收机在高精度快速动态定位甚至实时定位等方面的广泛应用,提供了新的研究思路。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展,航班密度不断增加,大型机场的近机位资源紧张问题日益突出,降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法,从航空公司、机场和旅客的实际情况出发,建立多目标停机位分配优化模型,并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段,对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率,以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明,该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出,尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面;同时利用性能评价指标对比两种算法,发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。     

基于飞行时间的复合材料内部缺陷检测新方法（英文）

碳纤维增强聚合物复合材料因其优越的性能而被广泛应用于轻量化和高性能设计。复合材料的内部缺陷是决定其性能的主要因素,可靠有效的内部缺陷检测方法对复合材料的应用至关重要。无损检测（Non-destructive testing,NDT）方法由于其巨大的优点而得到了广泛的应用。虽然理论方法较为成熟,但针对具有复杂缺陷特征的复合材料而言,详尽和深入的试验研究尚为数不多。本文基于飞行时间（Time of flight,To F）对复合材料内部缺陷的进行了试验研究。首先建立了高斯回波模型和参数估计方法,基于此建立了测量的理论模型。然后,引入距离幅度校正（Distance amplitude correction,DAC）方法,有效地提高了信噪比（Signal-to-noise ratio,SNR）,降低了测量过程中的信号失真。再次,采用To F有效确定内部缺陷的深度。最后,将所提方法应用于复合材料的气孔缺陷和抗冲击性能的试验研究,以及不同厚度物体的气孔缺陷检测。相应的实验结果证明了所提方法的有效性。     

动态神经网络的模型检验

讨论了利用仅含一个隐层的前馈多层神经网络来辨识离散时间非线性动态系统时的模型检验问题。从估计理论出发，加上实际应用的考虑，提出了一种检验神经网络模型适用性的综合误差指标（ＳＥＩ）准则，并利用学习速度快、收敛性能好的递推预测误差（ＲＰＥ）学习算法，对两个例子进行了仿真计算。结果表明：综合误差指标准则可用来检验非线性动态系统的神经网络模型。与相关检验法相比，综合误差指标准则具有计算简单、使用方便等优点。最后，指出了今后的研究方向。     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测

提出了基于平行因子分析的大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测算法.文中建立了大时延扩展CD-MA信道下接收信号新模型,它将接收信号看成是2个三线性模型之和,并提出了广义三线性交替最小二乘的算法(TALS-G)进行空时多用户检测.仿真结果说明:TALS-G算法具有较好误码率性能,且该方法在阵列扰动情况下仍有较好的性能.它无需信道衰落系数和DOA信息,是盲信号检测方法,具有鲁棒性.     

基于LOFC时间窗分割算法的航迹聚类研究

针对传统聚类算法在聚类过程中缺乏时间信息而仅考虑三维坐标点的聚类,同时未考虑航空器运行速度和航向变化对聚类结果的影响,以及由于二次雷达机载设备、地面设备和信号遮挡等原因造成的实测数据源中存在离群点异常数据,离群点很难被有效识别出来从而使得非正常航迹点的影响放大,得不到理想的聚类效果等问题。本文提出LOFC算法,引入时间窗分割概念,将航空器进场平均速度值和航向变化值作为确定聚类簇大小的影响因子对进场航空器航迹点数量进行分割,引入离群点检测以及离群点剔除率等概念对离群点进行识别和剔除。对进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出,新算法能有效地对离群点进行识别和剔除,当影响因子α取值为0.7时,航迹的曲率最小,得到的中心航迹的平滑程度最佳,验证了新算法对于聚类和离群点识别与剔除具有可行性和优越性。     

一种新的整周模糊度快速求解算法

快速求解整周模糊度是利用GPS载波相位进行精确相对定位的关键技术.基于LAMBDA算法和FASF算法,提出了一种新的整周模糊度快速求解算法.该算法充分结合LAMBDA算法和FASF算法的优点,首先运用LAMBDA算法中的空间变换的思想,然后利用FASF算法的模糊度搜索技术,提高了模糊度求解效率.通过对1 km左右基线的相对定位实验表明:算法利用几个历元的数据可以正确地求解模糊度,使基线精度达到亚厘米级.     

航班进场调度的改进捕食搜索算法

为高效解决航班进场调度问题,采用以航班总延误时间最小为目标的规划模型,设计了一种改进的捕食搜索算法.区别于传统捕食搜索算法,新算法采用变化的局部搜索和全局搜索限制,从而避免陷入局部最优和解的退化.为测试新算法解决航班进场调度问题的性能,采用10架航班和双跑道数据进行仿真验证,并与传统捕食搜索算法和遗传算法进行比较.结果表明,新算法在最优解的获得率和计算时间上均优于传统捕食搜索算法和遗传算法.     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

互耦补偿的神经网络算法用于均匀圆阵波达方向估计

径向基函数神经网络方法在阵列信号处理中得到广泛应用。但是，阵列天线单元间耦合对基函数中心的影响会降低波达方向估计的精度，因此有必要对神经网络的输入数据进行互耦补偿，以生成正确的基函数中心。本文首先利用矩量法计算天线阵的广义阻抗矩阵，再使用直接数据域算法对神经网络的训练数据进行互耦补偿，神经网络训练完成后，神经网络用于实现波达方向估计。仿真结果表明，神经网络算法和直接数据域算法结合具有补偿效果好，计算量小的特点。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快