GPS接收机伪码捕获自适应判决门限估计算法(英文)

GPS接收机输入信号的功率随时间而变化,如果采用固定门限判决是否完成捕获会出现检测概率降低或虚警概率提高的问题.鉴于此,提出了采用自适应捕获门限判决策略完成信号捕获.采用最大似然估计原理,根据判决统计量的样本值得到了噪声方差的最大似然估计,进而求得恒虚警率下的自适应捕获门限.同时,信号的平均捕获时间是GPS接收机性能的重要指标之一,研究了载波频率与伪码相位均为不确定值时的平均捕获时间的计算方法,推导了平均捕获时间与信噪比及门限值之间的约束关系.分析结果表明,自适应门限捕获方法能减小平均捕获时间,实现信号的快速捕获.     

基于新型粒子群优化的粒子滤波雷达目标跟踪算法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波精度不高,容易陷入局部最优,难以满足目标跟踪的问题,提出了一种新的粒子群优化粒子滤波算法,该算法利用社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方法,并且完善了粒子速度的更新策略,使优势速度有较小概率变异,从而提高了寻优能力,同时将劣势速度随机初始化,保证了样本的多样性.实验结果表明,该算法精度高,鲁棒性强,可以有效地应用于雷达机动目标跟踪.     

一种适用于低测量噪声系统的粒子滤波算法

针对常规粒子滤波算法使用先验密度函数来采样粒子,从而使粒子分布依赖动态模型来降低估计精度 的问题,以基于观测量相似函数采样的相似采样粒子滤波为基础,提出一种改进的粒子相关性预采样相似采样粒子 滤波算法．在系统测量噪声较小的情况下,利用相似采样获得更加贴近真实后验分布的粒子来提高估计精度;而相 关性预采样则通过计算相邻时刻粒子的转移概率并淘汰概率较低的粒子来提高粒子利用效率,在保证估计精度的同 时显著降低粒子数量需求．设计了算法的重要性密度函数并推导了权值递推公式．通过蒙特卡洛仿真分析了本文提 出的算法．最后通过一个混合坐标系下的目标跟踪实例阐述了算法的应用．     

基于长短期记忆神经网络的矢量跟踪通道状态监测算法

卫星导航系统接收机分为标量跟踪架构和矢量跟踪架构。矢量跟踪接收机的特点是采用一种中心导航滤波器实现所有通道信息的集中处理，这样可以充分利用通道之间的共享信息，提升接收机的性能。但由此带来的问题是通道之间的相互影响，当某个通道的信号被遮挡或者信号较弱时，会影响导航滤波器的正常工作，因此需要进行通道运行状态的监测。本文提出一种基于长短期记忆神经网络的通道状态监测方法，将通道的信息序列值作为神经网络的输入向量。仿真结果表明，本文提出的方法能够有效地检测故障，保证矢量跟踪接收机的定位精度。     

基于一种新的鲁棒目标函数的化工过程数据校正

给出了一种基于新鲁棒目标函数的数据校正方法,分析了目标函数的性质及其影响函数,表明了该方法对显著误差具有较强的鲁棒性。对一个线性和非线性化工过程进行了仿真研究,并与常用的Huber鲁棒估计法和Fair鲁棒估计法进行了对比分析。     

伪卫星增强的差分GPS方法及关键技术研究

为保证伪卫星增强的差分GPS（DGPS）信号的正确接收，采用串行干扰抵消法来消除远近效应及多径效应对系统的干扰。基于多用户检测逐步监测相关器输出的信噪比高于门限值的最强伪卫星信号，对其进行抵消以消除远近效应，同时对与最强信号具有相同PRN的延迟信号进行滤除以减弱多径效应。在卫星信号正常接收的情况下，讨论了伪卫星几何配置对系统定位精度的影响，仿真结果表明增加可见星数目不一定能提高定位精度,设置一个良好的伪卫星几何配置是必要的。     

基于PC/104总线的语音数据同传Modem的设计

话带Modem技术已经发展成熟，但还有一些功能未被了解和使用。文中介绍一种利用专业Modem芯片实现ASVD(模拟语音和数据同时传输)的方法，这在需要点对点传输数据和语音的通信中是一种很好的选择。利用RCV336ACF／SP芯片设计实现数据和语音同时传输的Modem，电路设计简洁，数据传输稳定，语音清晰，可在非电话线路上实现呼叫和自动应答。     

基于新型粒子群优化粒子滤波的故障诊断方法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,容易陷入局部最优,难以满足电厂温控系统故障诊断的需求,提出一种适用于故障诊断的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法。该算法引入社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方式,并且完善了粒子速度的更新策略,对优势速度赋有较小概率的变异,提高了粒子的寻优能力,同时随机初始化劣势速度,保证了样本的多样性。实验结果表明,与PSO-PF相比,NPSO-PF提高了故障检测的精度和鲁棒性,可以有效地应用于温控系统故障的诊断。     

相似采样粒子滤波在混合系统估计中的应用

结合粒子滤波和Kalman滤波的边缘粒子滤波(MPF)是一种新的混合线性/非线性系统的状态估计方法,但是粒子滤波在计算上的复杂使得MPF难以兼顾系统实时性和精度的要求.针对此问题,提出一种基于相似采样粒子滤波算法的MPF滤波框架.算法从系统观测值中采样粒子,并通过一个计算相邻时刻粒子转移概率的步骤,提高了粒子使用率,使得算法能以少量粒子实现对非线性状态量的估计,进而提高Kalman滤波的精度和实时性.给出了算法原理分析和实现流程.以混合坐标系下的目标跟踪为对象,利用蒙特卡罗仿真研究了ILLH_MPF算法的应用,并与常规MPF方法进行了对比.     

离散多时滞系统的D稳定鲁棒容错控制

针对离散多时滞系统,设计了一种D稳定鲁棒容错控制器。首先以传感器失效为例,推导出了使系统D稳定的充分条件。然后依次推广到执行器失效以及系统参数不确定的情况。所设计的鲁棒容错控制器既能保持系统的稳定性,又能使系统满足一定的性能要求,且工程上易于实现。最后通过仿真示例验证了文中方法的正确性,并对仿真结果进行了分析。