TOFS:一种新的宽带源DOA估计算法

介绍了一种新的宽带源DOA估计方法:TOFS。与TOPS(投影子空间正交性测试)方法类似,该方法通过同时测试频域各频段噪声子空间与阵列搜索流型之间的正交性来进行DOA估计。作为对比,根据非相关MUSIC方法,提出了一种新的适用于宽带的非相关MUSIC方法,称为I-MUSIC方法。与宽带相关方法不同,TOFS方法不需要任何初始值的预估。与宽带非相关方法也不相同,TOFS方法同时测试各频段噪声子空间与阵列搜索流型之间的正交性。仿真了TOFS与I-MUSIC、CSSM、TOPS的性能比较。仿真结果表明,CSSM方法在低信噪比时有较好的性能,TOFS方法在中等信噪比以上时,有较好的性能。同时,TOFS方法避免了TOPS方法中常常出现的伪峰。     

一种改进的基于LDPC码的信源信道联合译码方法

提出一种改进的将LDPC迭代译码和隐马尔可夫估计相融合的迭代译码算法。一方面通过隐马尔可夫信源估计获取信源残留冗余,作为外信息提供给LDPC迭代译码;另一方面,通过LDPC迭代译码获得更精确的信源估计模型参数,加快迭代收敛速度,获得更好的迭代译码性能。其优点是无需知道任何关于信源的先验信息,计算复杂度低,并行操作性强,尤其适用于宽带多媒体传输。     

可靠性仿真方法在某系统应用中的比较

对某固体火箭发动机系统，用三种可靠性仿真方法：直接仿真方法、期望估计技巧以及拟仿真方法，分别进行了系统可靠性仿真运算。给出了相对应的算法，运行按算法编写的Ｃ 语言程序，得出各种仿真方法的仿真结果并进行了分析。然后对仿真结果的误差进行分析，从误差、时间及算法复杂性几个方面进行了比较，从而挑选出符合该发动机系统可靠性仿真要求的仿真方法。     

非线性递推最小模型误差估计

基于最优控制理论和两点边值问题的不变式嵌入法，提出了模型不确定性非线性性系统递推最小模型误差估计，并推导了估计算法。仿真例说明，该方法是模型不确定性非线性系统状态递推估计的有效方法。     

带反馈分布式不同维传感器状态估计技术

论述了带反馈分布式信息融合系统中传感器观测维数不同时的状态估计方法。在多传感器系统中，目标的测量是在极坐标中获得，而数据处理通常是在直角坐标中完成。由于二维传感器不能获得观测目标的俯仰信息，其估计将会产生一定的动态误差。在分布式的信息融合系统中，各传感器需要将各自的局部估计送到融合中心进行统一处理。如果不适当地减小这种动态误差，必然将导致整个信息融合系统的估计精度下降。针对上述问题，文章讨论了如何利用系统反馈信息，减小二维传感器的局部估计误差，从而提高整个系统的估计精度。最后，给出了算法的仿真分析。仿真结果表明该方法能够有效地减小系统动态误差。     

星载SAR的多普勒中心频率估计的新探索

本文对几种经典的多普勒中心频率估计算法的从滤波的角度加以分析，分析了符号相关算法的实质，并提出一种了简单适用的非线性滤波方法，对雷达回波方位功率谱周期图进行平滑，在满足成象要求下，可以快速估计出多普勒中心频率。     

基于多传感器技术的微型飞行器智能组合导航技术研究

微型飞行器(MAV)尺寸微小,有效载荷低,其机载导航系统在结构与原理上都与传统飞机导航系统有很大的差异,增加了系统设计的难度。提出了一种基于组合传感器技术的MAV分层次导航系统方案。在MAV姿态信息提取中,引入了一种四元数结构下的捷联惯导与GPS组合信息卡尔曼滤波方案。在此基础上,通过研究MAV现有传感器技术下的各类导航方式的适用性、精度以及可靠性,根据MAV导航系统的要求,提出了一种基于多传感器智能组合技术的MAV导航位置信息提取方案。仿真与飞行试验证明,本文的这种基于组合传感器技术的MAV分层次导航具有计算简单,精度高,可靠性好的优点。     

一种新的实时参数估计方法

研究导弹控制系统仪器测试时动态模型的实时参数估计 ,利用递归傅里叶变换作实时数据分析 ,提出了一种基于线性状态空间模型的实时参数估计方法。实际应用表明该方法可以得到准确的模型参数估计和适当的误差边界 ,且计算量少、动态模型估计参数收敛性非常好。     

基于双相关峰检测的C/A码伪距精密估计

采用软件无线电技术和数字信号处理技术，直接对A／D变换后的中频信号进行处理，并得到C／A码的相关曲线。利用曲线拟合方法对相关峰波形进行拟合，进一步确定相关曲线的峰值点位置。同时基于双相关峰检测的伪距估计方法，精确求解C／A码伪距观测值。利用自编的仿真程序包，在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明当信噪比大于26dB时，可得到毫米数量级的伪距估计精度，能够满足GPS模拟源系统高精度自校的要求。     

圆概率偏差及其区间估计

本文根据广义 X~2分布的概念及其性质,讨论了圆概率偏差估计及其区间估计问题,给出了不同的近似估计方法和计算公式,并举例进行了计算和比较。