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1.
为解决现有三视场星图识别算法效率慢、识别正确率低的问题,提出了一种面向三视场星敏感器的多级星图识别算法:第一阶段利用单一可调参数的广义回归神经网络分别识别三幅单视场星图;第二阶段利用星库中存储的星间角距信息检验导航星识别结果,再以正确识别的导航星信息计算星敏感器的3个视轴指向;第三阶段利用视轴指向辅助未识别与识别错误的导航星完成识别与校正;最终,以三视场内正确识别的导航星精确估计飞行器姿态信息。仿真结果表明,当星点质心定位误差的标准差达到0.07像素时,该星图识别算法对实验样本的识别正确率仍高达98.9%,而识别时间仅为8.464 5 ms。同时,由于提供求解姿态的星点信息较多且分布更广泛,飞行器的三轴姿态估计精度也随之提高。三视场星敏感器估计的飞行器偏航、俯仰、和滚转轴姿态精度分别为1.205 8″,1.086 7″以及1.201 8″。  相似文献   
2.
为了缓解移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)网络任务卸载中面临的频谱资源稀缺问题,研究了一种无人机辅助的认知MEC网络架构。将认知无线电技术与边缘计算相结合,在同一个频段内存在多个主用户的情况下,利用无人机搭载的边缘计算服务器为次用户提供计算服务,以进一步提高边缘计算网络的频谱利用率。以最小化次用户和无人机的加权总能耗为目标,在主用户干扰温度约束、次用户任务完成约束以及无人机的轨迹约束下对次用户的中央处理器(Central Processing Unit, CPU)频率、卸载功率以及无人机轨迹建立了联合优化问题。利用连续凸近似(Successive Convex Approximation, SCA)方法对所建立的非凸问题进行3阶段交替求解。仿真结果验证了所提算法的有效性。  相似文献   
3.
针对互模糊函数进行时频差联合估计时运算量大、受采样率和数据量限制,两者估计精度难以同时提高的问题,结合雷达信号的周期性和低轨双星中信号信噪比高、时频差范围有限等特点,提出了一种通过时域周期延拓计算相关函数主值区间,再利用脉内信号计算混合积信号频谱,最后由Chirp-Z变换完成时频域的高效插值,获取时频差精确估计的分步算法。仿真结果表明该算法在降低运算量同时,保证了估计精度。  相似文献   
4.
杨勇  张冬玲  彭华  涂世龙 《通信学报》2015,36(4):157-162
针对非合作接收的单通道同频数字调制混合信号,提出一种基于Gibbs采样的分离算法。该算法利用统计的方法获得未知符号序列概率密度的随机样本,运算复杂度随信道阶数的增加不呈指数增长。重点研究了基于单符号对、多符号对的分离算法和信道响应的跟踪,并对Gibbs分离算法和PSP分离算法的性能进行了详细的分析比较。仿真结果表明,针对2路QPSK调制的混合信号,在与L=4时的PSP算法具有近似分离性能的同时,Gibbs分离算法可使复杂度降低近17倍。  相似文献   
5.
跳频信号的时差直接定位   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对跳频信号,提出了两种时差直接定位方法--最大似然直接定位法与最大相关累积直接定位法.第一种算法利用跳频信号频域有限分布特性,通过频域构造互相关函数(Cross Correlation Function,CCF)矩阵,在二维网格中搜索CCF矩阵的最大特征值得到目标的位置估计.第二种算法以各站与参考站的CCF之和为目标函数,直接在二维网格中搜索得到目标位置估计.两种算法进行了对比,第一种方法在性能上优于第二种,但计算量更大.蒙特卡洛仿真表明,提出的最大似然直接定位方法的性能是最优的,最大相关累积方法性能也优于传统的两步法.  相似文献   
6.
基于稀疏重构的窄带弱信号时延估计算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于稀疏重构的窄带弱信号时延估计算法.利用信号的互相关谱构造数据矩阵,然后建立时延参数的冗余字典,最后通过矩阵奇异值分解在信号子空间中利用正交匹配追踪算法得到高精度时延估计.理论分析和仿真实验验证了算法的正确性和有效性.相比于传统方法,该算法可将窄带弱信号时延估计精度提高约1倍.  相似文献   
7.
宽带信道化接收中常常采用均匀子带技术,当宽带接收数据中的信号参数未知时,均匀子带信道化易造成信号频谱割裂。本文针对该问题建立了单载波信号子带信道化输出的数学模型,通过将信号的频谱损失视为码元成型函数的变化,证明了子带信号保留了原信号的循环平稳特性,提出了一种新的基于子带信号复包络平方谱的波特率估计算法。该方法不需要重构出原信号,利用频谱有损的子带信号就能进行参数估计,提高了宽带处理的效率。仿真实验给出了在不同带宽覆盖比和不同信噪比下算法的估计性能。理论分析和仿真结果验证了算法的有效性和可靠性。  相似文献   
8.
黄鑫  李赟  熊瑾煜 《计算机工程》2021,47(6):188-196
针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE框架内的LogicRegression分类器,获得连续时间动态网络的节点分类结果。实验结果表明,与CTDNE和STWalk算法相比,该算法在实验条件相同的情况下,网络表示学习结果的二维可视化效果更优且最终的网络节点分类精度更高。  相似文献   
9.
根据某直播卫星实际信号的特点,分析了该直播卫星信号作为外辐射源的最大探测距离以及距离走动、频率扩散对目标探测的影响。通过实际信号的原理验证实验,进一步证明了该目标探测手段的可行性。提出了利用该直播卫星多路转发器信号实现相参积累的方法,并介绍了相参积累的原理。最后,利用对模糊函数的输出进行二维插值的方法,推导并仿真了相参积累的算法。仿真结果表明:利用该直播卫星信号作为外辐射源的7路转发器信号实现相参积累,检测信噪比可以提高8 dB。  相似文献   
10.
对网络中不同类型的数据流,应用自回归条件持续期模型(ACD),分析其中存在的时域微观特性,并研究ACD模型对网络数据流时序建模的适用性。使用ACD模型为具有随机到达过程的网络数据流时间序列建模,其优点是能够在不损失原始非等间隔时间序列特性的条件下,直接分析得到数据流的时域微观性质。在对实验数据集统计特性进行研究的基础上,得出数据包到达过程适用ACD模型的基本依据,采用ACD(2,1)模型对不同类型的网络数据流时间序列进行建模,结果表明其具有较好的拟合程度。  相似文献   
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