动态和噪声环境下伪码和载波联合测距算法研究

在分析伪码和载波跟踪环性能的基础上,给出了跟踪环路的最优带宽.根据实时估计的信噪比动态的更新环路带宽,减小噪声带来的跟踪误差.针对载体的动态性利用AFC算法快速得到多普勒频率,并利用载波辅助伪码跟踪环路,可以在较窄的环路带宽下跟踪高动态的扩频信号,从而可以很好地抑制宽带噪声,提高跟踪精度.理论分析和仿真表明,该方法能有效改善环路的动态性能和跟踪精度,满足系统要求.     

全球导航卫星系统矢量载波环的设计与分析

为了减弱在传统跟踪算法中不良通道或者解算错误带来的影响,提出自适应载波跟踪算法.算法的基本思想是通过矢量环辅助标量环而不是完全替代标量环实现信号的跟踪.它在每个跟踪通道里添加一个卡尔曼滤波器,该滤波器利用当前鉴频器输出的频率残差与导航处理器反馈的载波频率进行环路更新;根据两者的方差,自动调节通道滤波器的增益因子,保持更加准确的载波估计频率.不同于传统矢量跟踪算法必须在完成导航解算后才更新跟踪环路,改进算法运行在每个跟踪通道上并根据环路积分间隔更新跟踪环路,因此可以在低解算速率的要求下跟踪更大的动态范围.改进算法结合了矢量与标量环路两者的优势,具有矩阵小和数据处理简单的特点.仿真结果表明,该算法较传统算法提高了信号跟踪的准确性和鲁棒性.     

基于Meanshift与Kalman的视频目标跟踪算法

针对传统的Meanshift方法在复杂条件下目标跟踪丢失问题,提出了一种将Meanshift与Kalman滤波器融合的视频运动目标跟踪算法。该算法可对跟踪加入运动目标预测,根据Meanshift跟踪结果判断是否开启Kalman滤波器的预测及滤波,能提高跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效改善在复杂条件下的跟踪效果,具有较好的鲁棒性。     

星间激光干涉仪中频载波跟踪技术研究

针对星间激光干涉测距系统高动态载波跟踪的需求,提出了一种基于锁频环(FLL)辅助锁相环(PLL)的载波跟踪算法,采用改进后的叉积自动频率跟踪环(CPAFC)进行频率牵引,采用科斯塔斯环对载波相位进行高精度跟踪,有效解决了高动态条件下环路跟踪精度和动态适应性能之间的矛盾。基于simulink搭建了模块化仿真系统,对载波环路的性能进行了仿真,结果表明该跟踪环路能够适应±6 kHz/s的环路动态,可用于星间激光干涉仪高动态载波信号的稳定跟踪。     

无人机上行链路数据传输方案

为保证无人飞机在动态环境下数据传输的稳定性和可靠性,提出了一种循环正交M元扩频上行链路数据传输方案。按此方案传输数据,发送信号不存在潜在的周期性,系统的抗干扰和抗截获性能得到了很好的保障。在动态环境中,由于载体具有较大的加速度,载波多普勒频移剧烈变化,普通接收机载波跟踪环极易失锁,故提出一种基于经验值查表的载波跟踪算法,在锁频环内引入经验值查找表,环路能自适应调整环路滤波器带宽,从而实现任意时刻的高精度载波跟踪。     

高灵敏度微小卫星可变带宽接收机设计

针对微小卫星发射功率低、天线增益小的特点对星载测控应答机提出的高接收灵敏度及高动态范围要求,研究卫星接收机的实现方法.提出一种基于正交欠采样技术及全数字载波恢复环的可变带宽卫星接收机结构.在全数字载波恢复环的实现中,通过相干自动增益控制(AGC)来控制环路带宽,使得在高信噪比下的环路带宽增大,从而获得更佳的跟踪性能;在低信噪比下,降低环路带宽使得接收机有更高的接收灵敏度.经实验测试可知,在250 Hz环路带宽下,接收灵敏度为-144 dBm,动态范围达到80 dB以上.     

基于改进Snake模型与Kalman滤波的目标跟踪算法

在基于改进Snake模型的基础上,结合Kalman滤波进行运动预测,提出了跟踪运动物体轮廓的一种方法.在物体轮廓的提取方面,将MINIMAX准则应用于参数的自动选取,对霍夫变换进行改进使其能应用于Snake初始轮廓的自动选取,对动态规划算法进行改进使其应用于Snake模型,使其有更好的收敛效果.并采用Kalman滤波器预测物体的运动轨迹,实现在视频摄像中运动物体的有效跟踪.     

基于双递归自适应滤波的高精度频率估计算法

针对线谱信号的检测与频率估计问题,在分析自适应瞬时频率估计算法的基础上,提出一种具有双递归特性的信号频率提取算法:将自适应滤波器组成递归环路,通过比较不同的自适应滤波器输出信号的瞬时频率序列方差来进行滤波器中心频率以及带宽的更新,从而获得最优的滤波输出.仿真分析表明,与传统方法相比,此方法具有更好的噪声抑制能力以及频率跟踪能力,还可以获得可控的频率估计精度.     

模糊控制辅助的GNSS/INS深耦合跟踪算法

深耦合跟踪环路在INS的辅助下可以有效提高GNSS接收机在高动态条件下的跟踪性能。但是如果INS模块发生故障,会导致GNSS跟踪环路的失锁或处于误跟踪状态,从而导致整个GNSS系统的发散。针对这种发散问题,在不降低系统动态性能的前提下,提出了一种模糊控制辅助的深耦合跟踪算法,该算法通过动态控制INS实现对GNSS深耦合跟踪的辅助,并建立了相应的切换准则。仿真分析结果表明,该深耦合跟踪算法在不降低GNSS跟踪环路动态性能的前提下,可以有效降低由于INS模块失效对GNSS跟踪环路的影响。同时由于GNSS接收机在INS单元故障的情况下依然可以正常工作,因此可有效地提高整个深耦合系统的鲁棒性。     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

Optimization of the carrier tracking loop for GPS high dynamic receivers

A carrier tracking loop which can adjust the loop parameters adaptively is proposed for high dynamic application.Three modules,called theα-β-γfilter model,adaptive loop structure model and adaptive loop bandwidth model respectively,are added in the presented tracking loop compared with the traditional carrier tracking loop based on the second-order frequency lock loop(FLL)assisting third-order phase lock loop(PLL)loop filter.And the optimization methods for the tracking bandwidth and the carrier loop order are analyzed.The real-time estimation methods of the dynamic parameters,the velocity,acceleration and jerk along the line of sight(LOS)between the satellite and the receiver's antenna,and the measurement parameters are discussed based on the presentedα-β-γfilter algorithm.A method is introduced to improve the filter's dynamic response to meet high dynamic application by self-adjustedα-βγfilter coefficient used in the tracking loop.The performance of three cases with different carrier tracking loop is compared by simulation.     

精确定位的高带宽新型音圈电机驱动器研究

为了在极高磁道密度（TPI）的硬盘中快速寻道定位、读取数据,研发了一种新型高带宽驱动器组件.该新型高带宽驱动器的音圈电机（VCM）具有独特的音圈结构和磁极（体）排列.在电磁设计中,应用三维有限元分析法（FEA）对一些关键电磁参数及主要结构尺寸进行了优化;预测了系统的动态性能.分析表明,新型音圈电机驱动器产生的电磁力形成了纯力矩,降低了轴承和轴上的反作用力,与传统驱动器相比,更好地抑制了影响伺服带宽的横向准刚性体震动模式（QR模式）,使驱动系统能在高TPI下快速跟踪和精确定位.实验测试了系统的频率响应特性,与理论设计符合得较好.     

宽带、宽间隔跳频图案的设计

选择具有优良自相关性和互相关性的RS码作为跳频码,在分析宽间隔跳频图案的两种基本算法的基础上,基于对偶频带法提出一种改进的对偶频带法,既可满足在较宽频带上的宽间隔跳频,又能降低硬件实现难度.     

Tracking error analysis and simulation of FLL-assisted PLL

In order to solve problems in high dynamic environment, a frequency-locked loop (FLL) assisted phase-locked loop (PLL) is put forward for carrier tracking. On the basis of the analysis of discriminators, the total phase error of the tracking loop is analyzed and a general error expression is derived. By using linearization and Jaffe-Rechtin coefficients, the performance of a special first order FLL-assisted second order PLL is analyzed to get a closed expression. Analysis results and simulations show that there exist an optimal FLL loop bandwidth and a optimal PLL loop bandwidth which can make the phase jitter much less than that when the PLL is used alone.     

Research on visual object tracking by fusing dynamic and static features

Traditionally, most tracking algorithms only use the single static feature or single dynamic feature to model the object. The static feature based model can not describe the object's dynamic characteristics and is difficult to adapt to the changing object with a background cluster, abrupt movement and rotations. While the classical optical flow is able to describe local dynamic characteristics, it has aperture issues. Therefore, we present a new tracking method based on fusing the dynamic and static features adaptively: the dynamic feature is extracted by the bidirectional optical flow and error metric adaptively, and is fused with the static feature by the fusion weight efficiently. The fusion weight based covariance is constructed to evaluate error ellipse which describes the object's scale and orientation exactly; the weight assignment parameter is updated by an on-line parameter updating mechanism, which balances the dynamic feature and static feature and ensures the tracking adaptation to the object's velocity and scene changes. Experiments show that the proposed algorithm can achieve better tracking results compared with the related algorithms, on the occasions when the object moves abruptly and rotates with a background cluster.     

快速跟踪系统的最佳设计

本文提出了快速跟踪系统的解析设计法,并指出,速度和加速度反馈都将增加系统的动态迟后误差;由于功率饱和的影响,只用“频带概念”来衡量随动系统的快速性是不够确切的。     

三阶卡尔曼滤波数字锁频环设计及性能分析

提出了一种基于三维卡尔曼滤波的三阶数字锁频环设计方法,并将该锁频环用于高动态GPS信号的载波跟踪。推导了卡尔曼滤波与数字锁频环之间的等效关系,给出了基于该方法设计的锁频环的等效噪声带宽闭式解,分析了环路的暂态性能和稳态性能。以暂态带宽和均方根频率跟踪误差为性能指标,对基于该方法设计的锁频环和固定增益的数字锁频环进行了仿真对比。结果表明,在具有相同稳态带宽的情况下,两种环路具有可比拟的动态和静态跟踪误差,但基于该方法设计的环路具有较高的初始捕获带宽,环路收敛时间大大降低。     

改进概率量化分布式一致性算法

为了提高量化通信下分布式一致性算法的收敛精度,对概率量化分布式一致性算法进行改进,提出改进概率量化分布式一致性算法。在改进概率量化分布式一致性算法中,节点利用自身状态值和邻接节点的概率量化信息进行节点的状态更新。对改进概率量化分布式一致性算法的收敛性和均方误差进行了分析、计算和仿真。结果表明改进概率量化分布式一致性虽然不能收敛到一致性,但是均方误差更小,收敛精度更高。     

基于视觉-磁引导的无人机动态跟踪与精准着陆

针对无人机通过视觉对地面动态目标跟踪过程中视角固定易丢失目标，以及在着陆过程中由于成像畸变严重、画面不稳定导致定位精度差的问题，提出随动视觉跟踪的跟踪控制策略和基于视觉联合磁引导的获取无人机高精度相对位姿的方法. 在跟踪过程中，设计新型信标图案供无人机进行视觉识别获取目标的方位，识别速度可以达到5 ms/帧，通过随动视觉跟踪完成实时跟踪. 在着陆过程中，在动态目标上设置磁源，利用无人机检测磁场特性并通过BP神经网络解算相对位置；在信标图案内设置平行线特征，用于近镜头时辅助视觉解算相对角度. 在获取无人机相对位姿后，进行相应的运动控制即可完成着陆. 实验结果表明，跟踪过程稳定可靠，抗干扰能力强；着陆精度高，着陆误差小于2 cm.