基于信道估计自适应算法的AVLC重发机制仿真

航空甚高频链路控制(AVLC)是下一代民航地空数据链甚高频数据链模式2(VDL2)的链路服务规程.为了提高AVLC重发控制效率、减少误重发,提出了基于信道估计的监督帧发送时刻自适应算法.在OPNET平台上建立了物理层、数据链路层和子网层VDL2架构;利用动态进程建模方法,建立了AVLC模型.通过对无监督帧、监督帧发送时刻静态算法和自适应算法分别建模,开展对比仿真,验证了监督帧重发控制对于提高VDL2性能的有效性和自适应算法较静态算法的优越性.实验结果表明,在宽范围的系数合理区间内,所提出的算法可有效增加吞吐量,缩小包延时,同时可增强系统稳定性.      

基于A*和TEB融合的行人感知无碰跟随方法

移动机器人通过跟随一个指定行人实现导航是一种便捷的方式。针对行人跟随中的机器人跟随和避障问题,提出了一种基于路径规划的无碰跟随方法。该方法结合激光点云分割提供的非行人障碍信息生成静态障碍代价地图,并根据3D行人定位结果,利用基于无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）和最近邻联合概率数据关联（Nearest Near Joint Probabilistic Data Association,NN-JPDA）的多行人跟踪器估计干扰行人运动状态,进而生成动态行人代价地图。在此基础上,基于A^*的全局规划器结合静态障碍代价地图输出指向目标行人的全局路径,而基于时间弹性带（TEB）算法的局部规划器也将动态行人代价地图纳入考虑范围以规划优化的局部路径,这能够帮助机器人实现行人感知的避障且跟随全局路径。通过低频全局规划与高频局部规划结合的方式实现对目标行人安全无碰的跟随。实验验证了所提方法的有效性。     

聚焦变换在MIMO阵列方位估计中的应用

MIMO阵列是近年来信号处理领域提出的一种新体制阵列技术,可有效避免常规阵列中的相干源问题。为解决多载波造成的方位模糊,提出了一种基于聚焦变换的MIMO阵列目标方位估计方法。该方法将MIMO阵列接收信号分解为多个频率分量的信号,并通过聚焦算法将多个频率信号聚焦到同一信号子空间,然后对聚焦后的信号进行方位估计。仿真结果表明:与直接对MIMO阵列接收信号进行方位估计相比,该方法利用了MIMO阵列的回波不相干性和宽带信号能量,具有更好的分辨能力和更高的方位估计精度。     

利用非GEO卫星进行地面站时间同步研究

根据地球静止轨道（GEO）卫星转发同步信号的双向时间比对法实现站间时间同步的基本原理,提出了利用拟合非GEO卫星转发信号的伪距实现时间同步的新方法。拟合伪距法消除了传播路径延迟和只能使用GEO卫星作为信号转发器的限制,扩大了双向时间比对的应用范围。仿真结果表明：该法有较高的精度,满足工程要求。     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出了一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

一种新颖的快速DOA估计算法

一次快拍空间FFT法运算量小,但抗噪声性能较差,易形成伪峰;多次平滑FFT法充分利用阵列多次快拍的所有数据,具有较好的抗噪声性能,抑制了伪峰的形成,但运算量较大。提出了自相关阵平滑空间FFT算法,其性能优于现有的自相关阵单列FFT,与多次平滑FFT法相当且易于实现,运算量较小。理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性。     

一种未知信源数的快速DOA估计算法

针对众多性能优良的超分辨DOA估计算法大都是以预知信源数为前提,信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题,提出了一种基于协方差矩阵对角加载的超分辨DOA估计算法。该算法不需预判信源个数和进行特征值分解,且通过对协方差矩阵进行对角加载,可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度,因此该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明：该算法的统计估计性能接近于MUSIC（Multiple Signal Classifjcation）算法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。     

一种基于星表特征直线匹配的着陆器位姿估计算法

针对深空探测星际着陆过程中的自主导航问题,提出一种基于星表特征直线的着陆器位姿估计算法。该算法首先采用EDLine算法对着陆过程中所拍摄的图像进行特征直线提取;其次根据直线局部特征对特征直线进行匹配;之后利用至少3对已匹配的特征直线,建立关于着陆器位姿的几何约束方程;然后根据奇异值分解法得到着陆器位姿的候选解;最终通过最小二乘法从候选解中选取着陆器位置、姿态的唯一解。仿真结果表明:该算法可以快速估计着陆器位姿,且在高度为2 000 m时位置误差小于2 m、姿态误差小于0.10°。     

具有丢包补偿的分布式一致性融合估计器

研究了具有随机丢包的网络化分布式一致性估计问题。丢包现象存在于各节点间局部状态估计值的传输过程中,引入一组服从Bernoulli分布的随机变量来描述。当发生丢包时,以融合节点前一时刻融合估计值的一步预测值进行补偿。建立了以估计器增益为决策变量,以所有传感器有限时域下状态融合估计误差和为代价函数的优化问题。在给定一致性权重下,通过最小化代价函数的上界得到了一组次优的估计器增益,并给出了融合估计器渐进稳定的充分条件。最后,通过算例仿真验证了算法的有效性。