时频信号的非参数加窗稀疏协方差迭代分析法

针对多分量非平稳时频信号的分析，提出了一种非参数加窗稀疏协方差迭代分析（Sparse Iterative Covariance-based Estimation，SPICE）法。该方法通过引入局部化的窗函数，并在窗内对信号建立非参数化的时频模型，以获取非平稳信号的局部时频特性。分析表明：给出的非参数时频模型，可通过加权最小二乘（Weighted Least Square，WLS）进行求解。当将WLS的加权矩阵的构建问题转换为广义噪声协方差矩阵时，提出的模型也可借助于加窗SPICE方法来进行求解。分析和仿真均表明：与传统方法相比，提出方法具有噪声抑制能力强、能量集中度高和对于载频差异较小信号的分离效果佳等优点。     

无人机机载导弹落角和时间控制导引律研究

改进了一种能同时控制命中角和命中时间的修正比例导引律,将其用到无人机机载空对地导弹中,将其中的剩余时间估计加入了命中角约束的影响,旨在保证无人机机载导弹垂直命中目标的同时,使命中时间更为准确.通过对此导引律和一种仅考虑垂直命中角约束的修正比例导引律以及和改进前导引律的比较,仿真表明,此导引律使无人机机载导弹能在保证垂直...     

数字电视大范围载波频偏快速捕获算法

根据中国数字电视地面传输标准帧结构特点,提出了一种大范围频率偏差捕获方法.该算法利用PN(Pseudo Noise)序列移位相加后仍为PN序列这一特征,通过帧头PN序列与本地PN序列的差分互相关得到待求的频偏值,然后利用BLUE(Best Linear Unbiased Estimator)方法,在不损失频偏精度的前提下扩大频偏估计范围.该算法能在帧同步前快速捕获大范围频偏,为可靠实现帧同步以及频偏跟踪过程提供了必要条件.仿真结果表明,相对于传统的差分互相关算法,该算法能在一个帧头时间内快速锁定频偏,频偏估计范围扩大了H倍且频偏精度不变.     

空间通信远距离非均匀天线组阵技术研究

介绍了用于深空通信的天线组阵技术中常用的SIMPLE和SUMPLE信号合成算法。根据远距离天线组阵的特点,采用符号流合成(SSC)方法对信号进行合成,用快速傅里叶变换(FFT)实现信号互相关来自适应地消除时差,用最小均方(LMS)误差算法实现最大比合成(MRC)。仿真结果表明:可实现300Mbit/s数据速率的信号接收,信号合成增益相对于理论增益损失在0.3dB以内,系统在信噪比(SNR)为-3dB的条件下仍能正常工作。文章采用的方法,可用于远距离非均匀天线组阵,也可用于具有较高数据传输速率的航天器通信。     

关于Fiducial方法的研究

对确定参数的Fiducial分布的方法提出了一些见解，对Fiducial分布的计算规则进行了讨论，并举例说明了Fiducial方法的困难。     

动态系统时延参数估计的重构输入法

首先指出了过去在进行时延系统参数估计时所用的近似处理方法的弊端，然后就动态系统未知时延参数的估计问题提出了重构系统输入的估计方法，并以极大似然估计迭代算法为基础给出了一套估计动态系统时延参数的算法，最后，应用所提出的方法进行了仿真计算，仿真结果表明，参数估计的精度极高，这说明该方法是可靠且可行的。     

一种遥测缓变参数自动判读的新方法

针对遥测参数中缓变参数的自动判读问题，提出一种基于历史数据统计特性的遥测缓变参数自动判读新方法。首先，设计了一种以参数目标数据时标为基准的时间间隔递推算法和线性插值方法，使历史数据与目标数据的时标得到有效统一。其次，基于方向和距离函数构造了双因子等价权函数，并利用抗差最小二乘估计算法得到了参数的估值和标准差。最后，根据参数的估值和标准差对目标数据进行统计分析，依据目标数据的概率分布判断参数是否存在异常，进而实现参数的自动判读。仿真校验结果表明，该方法能有效辨识缓变参数中的异常参数，且具有较强的抑制随机噪声和抗差自适应能力。与传统以人工为主的判读方式相比，该方法能有效提高遥测参数判读的效率和准确性。     

模型的稀疏选择与参数辨识及应用

基于正则化技术的稀疏成分分析方法可同时完成模型选择和参数估计功能。现分别从迭代算法的设计和对应岭估计的构造两方面切入,研究正则化函数的选取及特点,并深入分析其模型参数辨识的机理,说明正则化参数与广义岭估计的最佳岭参数的耦合性。该方法可操作性强,可保证参数迭代的收敛性,对于正则化函数的构造和参数估计的统计特性分析均有规则可循。缺项多项式和制导工具误差系数求解的数值例子表明,该方法具有有效的一体化模型选择和参数估计功能。     

发电机频率检测器的研制

介绍了一种检测发电机频率和柴油机转速的装置。阐述了系统方案所应解决的几个主要技术问题和具体解决措施，并给出了电路方框图及系统软件方框图。最后说明了系统实用情况和实测技术指标。     

矢量观测确定卫星姿态的预测粒子滤波算法

在矢量观测的基础上,针对单独的星敏感器定姿,提出了一种将粒子滤波(PF)和预测滤波相结合的姿态确定算法,通过设计粒子初始化,结合重要性采样、重采样和规则化等手段,成功地将姿态四元数作为状态粒子进行更新和传递,避免了状态方程的线性化和协方差矩阵的计算;利用预测滤波算法估计模型误差和姿态角速度,在保证滤波精度的同时,有效降低了粒子滤波器的维数.实验在某对地观测通用小卫星平台上进行,选取卫星自由飞行状态和飞轮控制对地稳定模式,分别对滤波器进行了仿真,实验结果验证了该算法对本质非线性、非高斯的卫星姿态估计问题具有快速的收敛性能和良好的稳定精度.该方法还为粒子滤波器的设计和无角速度敏感器测量的飞行器姿态确定提供了借鉴.