基于EMD-TFPF的仿生偏振光罗盘去噪方法

为了提高仿生偏振光罗盘定向精度,降低罗盘在进行航向角测量时存在的高斯白噪声,基于经验模态分解(EMD)和时频峰值滤波(TFPF),设计了一种用于仿生偏振光罗盘的EMD-TFPF联合去噪方法.在去噪过程中,首先将含噪声的航向角信号分解为不同的模态,对不同模态采用不同窗长进行时频峰值滤波,进而改善了单一窗长去噪对有用信号造成的衰减,有效提高了去噪算法的自适应能力.经过机载实验验证,采用该方法去噪后的仿生偏振光罗盘可以实现定向精度0.3259°,比原始信号精度提升了18.4％.     

小波与BP神经网络联合反演GNSS IR高精度水库水位变化

GNSS-IR技术作为一种近地表遥感的新兴手段，在水库水位监测方面凭借其成本低、精度高等优势成为了研究热点。为了提高GNSS-IR技术反演水库水位变化的精度，提出了利用GPS、BDS双系统观测量基于小波分解与BP神经网络联合的方法反演水库水位变化。选取位于南水北调山东境内双王城水库GNSS变形观测站2017年10月1日—12月26日共87天的信噪比(SNR）数据为研究对象，分别利用小波分解和二阶多项式拟合两种方法消除其趋势项并生成SNR残差序列，然后进行Lomb-Scargle谱分析得到水库水位高度变化值，并与实测水位结果相比较。结果表明：各频段SNR利用小波分解和二阶多项式反演水位变化的平均均方根误差分别为0.1062m和 0.2245m，说明小波分解去趋势项的方法更优。最后，在小波分解去趋势项的基础上，利用阈值筛选出融合所用的频段(S1C、S2L、S5Q和S7I），分别采用均值算法、中值算法、随机森林算法和BP神经网络算法对GPS、BDS多频多模信号进行水库水位的融合反演。结果表明，对于水面较为平静的环境，以上算法均能实现厘米级的反演精度，其中BP神经网络算法用于水位反演的效果更优。     

FY-2C星地面应用分系统指令与数据获取站

介绍了风云二号(FY-2)C星地面应用分系统数据与指令接收站(CDAS)的主要技术指标、工作流程,以及与C星的星地接口与地面应用分系统其他部分的接口.说明了CDAS的天伺馈、信道、图像获取(IAS)、三点测距(TRRR)、数据收集(DCP)、遥测遥控(TT&C)、卫星模拟器、标校、时间统-、低速信息传输(LRIT)信息编码与发送等子系统的组成与功能.阐述了C星CDAS的设计原则,以及用群调技术实现DCP的数据解调、用扩频伪码进行TRRR定位、图像处理、TT&C增加图形化界面控制、正交相移键控(QPSK)解调器抗长连"1"功能等关键技术.在轨测试和试运行期间,C星的CDAS不仅解决暴露的问题,而且进行适应性调整.验收前测试结果表明,其功能及技术指标满足业务运行要求,设备工作正常、性能稳定.