基于四阶矩切片循环谱的非周期性直扩信号检测与参数估计

由于非周期性直扩信号破坏了伪码的周期性和相关特性,原周期性直扩信号检测方法将失效或性能严重恶化.本文在信息序列不相关的前提下,利用四阶矩切片能有效抑制高斯白噪声和其循环相关谱具有明显谱峰的特点,提出一种基于四阶矩切片循环相关谱的非周期性直扩信号盲检测方法,该方法同时能精确估计信号载频.这种方法不需要先验信息,计算简单,...     

基于灰狼算法的抗干扰跳频序列设计

为了提高跳频通信系统的抗干扰能力,本文提出一种结合干扰信息综合考虑跳频序列的汉明相关性、均匀性、被干扰概率和跳频增益的抗干扰跳频序列优化设计方法。使用改进灰狼算法求解优化问题,提出新型反向学习策略和使用莱维飞行的个体信息交流机制,提升灰狼算法性能。通过基本测试函数的仿真实验表明本文的改进灰狼算法比其他灰狼算法有更好的收敛速度和求解精度。本文的抗干扰跳频序列优化设计结果表明,在多种干扰情况下,本文方法设计的跳频序列相比于传统跳频序列和宽间隔跳频序列具有更强的抗干扰能力。      

基于ARM与MPU6050的测姿系统设计

以ARM-LPC1788为核心的嵌入式芯片平台,采用9轴运动处理传感器MPU6050,通过对数字运动处理(DMP)数据库的成功移植,经由四元数解算得到准确、可靠的数据;采用广义延拓插值模型对数据进行优化处理以消除抖动误差,使最终姿态值更加稳定.测试结果表明:系统能够实时采集当前装置的准确姿态信息,测量偏差小于0.1°,且能够稳定可靠的工作,为需要姿态信息的嵌入式系统提供了更加稳定准确的参考标准.     

一种基于视觉和深度信息的山体裂缝宽度测量方法仿真研究

山体滑坡裂缝监测可以作为预测滑坡趋势的重要依据,可以有效地预警滑坡的产生。对此提出一种基于视觉和深度信息的山体裂缝宽度测量方法。采用近景摄影方式,通过霍夫变换识别预先设计的标志圆形,找出圆心坐标,进而转换到世界坐标系下计算出两圆心的距离,通过监测圆心距离来反映裂缝的大小变化。同时还深入探究了摄像头平移、旋转等因素对测试精度的影响。实验与测试结果显示本方法的测试精度达到2mm以内。     

基于动态时间规整的磁偏角修正地磁匹配导航算法

在室内环境中,建筑结构会对地磁场强度和磁偏角造成一定的、较稳定的影响,所以进行室内导航时,可以利用地磁场强度和磁偏角来修正航位推算产生的累积误差。因此先采集地磁场强度和磁偏角离散数据,并采用广义延拓逼近方法对匹配区域内的离散数据进行处理,建立起三轴地磁场强度和磁偏角的数据库。其中磁偏角数据库用于优化惯性模块输出的航向角,地磁场强度数据库用于匹配导航。在测量得到的地磁场强序列与地磁数据库中的地磁场强序列的匹配过程中,由于匹配序列长度不一致的因素,因此需要引入动态时间规整的思想,并采用Hausdorff距离方法提升匹配定位精度。在测试过程中,无里程信息辅助的地磁匹配定位精度在4.65m(97.7%)以内;基于磁偏角补偿和里程信息辅助的地磁匹配平均定位精度为0.73m,其中有93.7%在1m以内,本方法可以实现亚米级的定位精度。     

基于改进双系统协同进化算法的无线传感器网络节点定位

为进一步提高无线传感器网络(WSN)中节点的定位精度,提出了一种双系统协同进化(BCO)算法。改进算法利用粒子群优化(PSO)算法快速收敛的特性和混合蛙跳算法(SFLA)较高的寻优精度的特性,在较少的迭代次数内快速收敛且实现深度搜索达到较高的精度。仿真实验结果表明:在应用双系统协同进化算法对测试目标函数进行求解时,能非常接近最优解;同时将该算法应用到基于接收信号强度值(RSSI)测距的节点定位中,预测位置与实际位置的绝对误差在0.05 m范围内;相比基于RSSI的分步粒子群算法(IPSO-RSSI),其定位精度至少提高了10倍。     

变步长解相关Volterra LMS算法

Volterra滤波器的非线性使输入向量自相关矩阵包含了输入信号的高阶统计量,导致矩阵特征值扩展很大,因此LMS算法收敛速度一般很慢。从降低输入信号的相关性出发,提出了一种变步长解相关Volterra NLMS算法。解相关能显著加快LMS算法的收敛速度,变步长能够改善算法的稳态性能,两者的有机结合,能明显改善算法性能。仿真结果表明,在不同输入信号相关性情况下,该算法有更好的收敛速度和稳态性能。     

一种α稳定分布下的变抽头长度LMP算法

针对无法事先知道滤波器抽头长度,且系统中存在“稳定分布噪声的情况,提出了一种α稳定分布背景下的变抽头长度自适应算法,采用3个并行的滤波器,比较数据段内其平均P阶误差大小,每K点数据段更新一次抽头长度,数据段内滤波器权值采用LMP算法调整。算法仿真表明,算法在不同特征指数的α稳定分布下都具有很强的韧性,能自适应调整到最优抽头长度,达到最优抽头长度的LMP算法的稳态误差。     

一种分阶自适应Volterra滤波算法

稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机噪声.这种噪声的二阶及二阶以上统计量均不存在,需要用分数低阶统计量描述.针对Volterra级数非线性项将稳定分布的尖峰脉冲特性更加放大,导致输入信号自相关矩阵的特征值扩展更大的问题,本文提出了一种对于二阶Volterra级数的线性项部分和非线性部分分别采用两个不同收敛因子的分阶Volterra滤波器最小平均p范数(DOVLMP)算法,并分析证明了该算法的收敛性能.仿真结果验证了本文方法较传统算法的优越性.     

AIS信号解调及其信息恢复

船舶自动识别系统(AIS)广泛应用于实际船舶通信系统中,实现船舶交通管理系统的船-岸、船-船的通信及辅助导航,避免船舶间碰撞,用于提高航行的安全。针对获取船舶状态信息的需求,研究了AIS信号进行解调和信息恢复技术。首先介绍了AIS信号模型和解调原理,详细讨论了实际接收的AIS信号解调方法,采用相位差分解调方法实现解调,最后根据AIS协议给出了原始信源信息恢复方法,并根据实际采集的AIS信号,进行了解调和信息恢复实验。研究结果表明上述方法是有效的。