伽利略系统的频率结构和信号设计的研究

分析了伽利略系统的频率结构和信号设计、性能及干扰,阐明了伽利略系统的频率和信号设计比GPS更具优势。伽利略系统在ESa／L5和E2-L1-E1载波上,使用与GPS相同的中央频率,可提高GNSS接收机用户的互用性,因此具有更广阔的发展前景。     

电流模式可重构模拟信号处理电路

针对现有的可重构模拟电路存在功能有限、带宽小、灵活性不足等问题,设计了一种新的电流模式可重构模拟电路。设计了基于二代电流传输控制器的可重构模拟单元,能减小电路非线性失真,提高电路工作速度与抗干扰能力。设计了一种可编程开关数量较少的纵横交叉开关网络结构,提高了电路灵活性和高频性能。在2×4阵列结构上分别重构实现了四阶低通滤波器和模拟乘法器,实验结果表明所设计可重构模拟电路是有效的。     

小波变换内核的硬件实现技术

介绍了小波变换的概念以及在图像处理中的应用。以四级小波变换为例,针对FPGA芯片的特点,详细说明了小波变换的硬件实现所面临的问题及其对应的解决方案。最后分析了用FPGA芯片实现小波变换内核的优势。     

航空发动机气动失稳在线监测试验技术

针对航空发动机试验时缺乏有效安全监控措施的技术难题,开展航空发动机气动失稳在线监测试验技术研究。通过分析发动机试验失稳动态特征数据,设计基于时频-小波的气动失稳辨识算法,研制出具有国内自主知识产权的航空发动机气动失稳在线监测系统。结果表明:该系统能够准确、及时地检测到发动机失稳特征信号,辨识系统响应时间优于50 ms,工程实用性高,具备对发动机试验气动失稳在线预警能力。      

基于压缩感知的多级风扇周向声模态重构

基于风扇单音噪声周向声模态在叶片通过频率下稀疏的特性,研究压缩感知方法在多级风扇周向主导声模态识别和幅值重构中的应用。开展多级风扇试验器的声场测量试验,利用压缩感知方法对管道周向声模态进行准确识别与分解。建立声模态重构的压缩感知模型,实现少数传声器对主导声模态的阶数识别和幅值精确重构,同时研究传声器数量和布局策略对重构精度的影响。试验结果表明:对于确定声场,当压缩感知常量C大于3.6时,随机布局的传声器有90%以上的概率可以以较高精度重构主导声模态幅值;建立压缩感知模型观测矩阵时应避免传声器的均匀和近似均匀布局,均匀布局的感知模型难以精准重构声模态。      

稀疏信号重构的迭代平滑 l0 范数最小化算法

压缩感知理论 (Compressed Sensing, CS) 是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对稀疏信号的重构问题,提出了迭代平滑l0 范数最小化算法。该算法首先利用上次迭代得到的稀疏解估计部份支撑集I,然后建立并求解基于支撑集I的平滑l0 范数最小化问题,最后对以上两步迭代少数几次得到稀疏解。数值仿真表明,本文所提出的算法重构信号需要测量值数少于已有的算法,且计算速度较快。     

基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪研究

针对X射线脉冲星弱信号埋没在强噪声中,在短时间内周期叠加的脉冲轮廓的信噪比低,影响脉冲到达时间的估计精度和效率,提出基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪的算法。在对RXTE观测数据预降噪处理和周期叠加的基础上,采用Daubechies小波算法做降噪处理,使得较短的时间内仍能获得高信噪比的脉冲轮廓。利用RXTE观测数据进行验证仿真,结果表明,该算法能有效滤除X射线脉冲星信号所包含的设备及空间环境的噪声,在保证脉冲到达时间精度的情况下,缩短了观测时间,提高X射线脉冲星导航的效率。      

基于周期LFM本振的同步Nyquist折叠接收机 多分量信号参数估计算法

 Nyquist折叠接收机(NYFR)为一种新型侦察接收机结构,可利用单/双片模数转换器(ADC)同时完成多Nyquist区域内的宽频段信号采集。本文对NYFR结构进行了改进,提出了多分量信号的参数估计算法。首先,引入了同步结构,对NYFR进行了改进,得到了同步NYFR(SNYFR);其次,以本振为周期性线性调频(LFM)为例,分析了多分量信号的输出结果;然后,提出了去斜函数(DF)以用于检测信号的Nyquist区域;最终,根据区域信息完成了信号的各参数估计。计算量分析与仿真表明,所提算法计算量小且在信噪比(SNR)优于-9 dB时性能已接近克拉美-罗(CRLB)下限。     

A Linear-correction Least-squares Approach for Geolocation Using FDOA Measurements Only

  A linear-correction least-squares(LCLS) estimation procedure is proposed for geolocation using frequency difference of arrival (FDOA) measurements only. We first analyze the measurements of FDOA, and further derive the Cram閞-Rao lower bound (CRLB) of geolocation using FDOA measurements. For the localization model is a nonlinear least squares(LS) estimator with a nonlinear constrained, a linearizing method is used to convert the model to a linear least squares estimator with a nonlinear constrained. The Gauss-Newton iteration method is developed to conquer the source localization problem. From the analysis of solving Lagrange multiplier, the algorithm is a generalization of linear-correction least squares estimation procedure under the condition of geolocation using FDOA measurements only. The algorithm is compared with common least squares estimation. Comparisons of their estimation accuracy and the CRLB are made, and the proposed method attains the CRLB. Simulation results are included to corroborate the theoretical development.     

基于IHT的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法

针对传统解调方法在滚动轴承振动信号故障特征提取中的局限性,在迭代Hilbert变换和共振解调技术基础上,提出了一种新的基于迭代希尔伯特变换(iterated Hilbert transform,简称IHT)的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法.采用IHT将原始振动信号分解为若干个含有故障特征信息的包络幅值分量,然后用共振解调法去除残余的高频干扰噪声并求得各个包络分量的倍频谱,利用轴承理论故障频率与共振解调得到的各倍频进行对比分析,诊断出滚动轴承相应的故障类型.轴承故障实例诊断分析结果表明该方法能有效地提取轴承故障特征.