GNSS接收机的消除互相关干扰算法及其实现

研究了强弱信号互相关干扰问题和干扰消除算法及其实现.使用强弱信号分离的通道结构,通过强信号通道对强信号的跟踪结果和弱信号通道对弱信号参数的估计,计算强信号对弱信号造成的互相关干扰;利用多普勒频移和码相位差修正此互相关值;最后,从弱信号通道的相关结果中去除强弱信号的互相关成分,完成消除强信号对弱信号的干扰,提高接收机的灵敏度.该方法容易实现,对简化接收机基带芯片设计具有指导意义.     

软件GPS接收机弱信号捕获方法

为了提高软件GPS接收机弱信号捕获能力,研究了软件GPS接收机弱信号捕获的方法,分析了非相干积分的损耗和增益,通过非相干积分方法提高接收机灵敏度,对于存在多普勒频移的信号采用频率补偿方法改善非相干积分效果,采用实验方法确定检测门限,达到较好的检测效果。采用平方法测量精确频率,分析了不同条件下平方法的输出增益,仿真实验证明,合理选择数据长度和求和时间可以较大程度地改善频率分辨率。     

基于GPS软件接收机平台的弱信号捕获算法研究

为了解决GPS弱信号的捕获问题,以GPS软件接收机为平台,首先建立了消除考虑多普勒频移对码片传输影响的精确GPS信号模型;在此基础上,采用了一种相干/非相干积分相结合的改进型块数据捕获算法实现了对弱信号的有效捕获。该算法综合考虑了非相干积分引起的噪声影响,并提出一种易于工程实现的非相关积分损耗补偿方法。最后,通过一组实测数据,验证了改进的相干/非相干相结合捕获算法,补偿了由于非相关积分带来的积分损耗,能够有效地实现对弱信号的捕获。     

基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法

通过对非相干积分下接收机工作特性曲线进行分析,提出一种平方损耗计算方法,该方法在信号检测有效范围内具有计算简洁和准确度高的优点,且可以大大降低运算复杂度,可用于雷达信号检测、电力线通信、卫星通信等领域弱信号检测中预检测积分时间计算.     

高灵敏度GPS接收机中的互相关减轻算法研究

 通过理论分析,推导出了基于频差因子的互相关计算公式,提出了两种新的互相关减轻算法——并行互相关减去法和基于频差因子的并行互相关减去法.通过仿真实验,在一定多普勒频差下,1到3个干扰强信号、强度强于弱信号16dB到30dB时,两种方法对高灵敏度GPS接收机中互相关影响的减轻都有良好的效果和更强的实用性;基于频差的并行互相关减去法在计算量方面优势更大,可以加快高灵敏度GPS接收机的捕获速度,使其在接收强度较弱、信噪比很低的GPS信号时能正常工作.     

弱导航信号捕获技术仿真分析

本文介绍了导航信号的特点及低信噪比条件下的捕获思想和方法,分析了相干积分、非相干积分及二者相结合的原理。对于GNSS信号的搜索捕获采用长时间相干积分算法,会导致频率的搜索范围增加;采用非相干积分算法将增加平方损失：采用相干积分与非相干积分结合的方法提高整体信号强度,避免多普勒现象产生的影响,实现对弱信号的捕获。仿真结果表明,采用20ms的相干积分时间和5次非相干积分,在没有互相关干扰的情况下,可以接收信噪比为一35dB的弱信号。     

微弱GPS信号捕获算法的研究

GPS件接收机在低信噪比的环境中,普通捕获算法不能实现理想的捕获效果.采用增加相干积分时间、处理相干积分后的数据和改进传统非相干算法的方法,显著提高了信噪比,有效地消除了传统非相干算法中的平方损耗.通过对不同的捕获算法仿真比较得出,改进的算法有更强的信号检测能力,处理增益更高.     

卫星导航接收机载噪比估计方法研究

基于相干积分和非相干积分条件下的载噪比定义,详细论述了卫星导航接收机载噪比的理论计算方法,指出了在弱信号条件下可以通过增加非相干积分次数来提高信噪比。给出了直接估计法和宽窄带功率比值法2种不同的载噪比估计方法。在实际工程中比较了2种不同算法的估计误差,验证了对于弱信号宽窄带功率比值法具有更高的估计精度。     

基于I/Q支路相干积分观测滤波的GPS接收机信号跟踪方法

针对传统GPS接收机在弱信号环境下跟踪误差大,收敛速度慢的缺点,该文提出一种基于I/Q支路相干积分观测滤波的GPS信号跟踪方法。将接收机I/Q支路相干积分输出为观测量,应用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法构建卡尔曼滤波器,得到基带数字信号处理滤波模型,闭合接收机跟踪环路。该方法能够有效减小传统GPS跟踪环路中信号参数的估计误差,提高接收机抗干扰能力和弱信号环境下环路跟踪性能。仿真对比结果表明,不同载噪比环境下相比传统GPS信号跟踪的方法,基于I/Q支路相干积分观测的信号跟踪算法能够提高跟踪精度,加快跟踪收敛速度。     

车载雷达架设控制系统集成设计

针对强相干干扰背景中弱信号的波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于迭代算法的弱信号DOA估计新算法。首先估计强相干干扰的波达方向,然后将阵列划分成两个子阵,进行子阵波束形成来抑制干扰并提高待估计的弱信号的信干噪比,最后利用子阵相位中心偏移进行DOA估计,为提高弱信号的DOA估计精度对以上过程进行迭代运算。该算法在强相干干扰环境下能有效进行弱信号DOA估计,而且估计精度较高。理论分析和计算机仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

强干扰背景下二维弱信号DOA估计的修正投影阻塞法

针对强干扰背景下的二维微弱信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出了一种基于修正投影阻塞的算法。该算法通过构造干扰子空间的正交投影矩阵作为干扰阻塞矩阵,对接收阵列信号做预处理,从而达到抑制干扰的目的。本文对提出的修正投影阻塞法进行了理论分析,并在常见二维阵型(如面阵、十字阵、Y阵)上进行仿真和性能对比,仿真结果表明:该方法无需已知干扰角度,在多个干扰条件下能有效估计弱信号的波达方向,且不损失自由度。      

微弱正弦信号检测新方法

本文研究了一种新的检测微弱正弦信号的新方法。利用正弦信号的特殊特性．引人参考信号．与被测信号进行多重互相关运算,成功检测淹没于噪声中的正弦信号。分别讨论了白噪声、谐波、直流电平干扰情况下的检测效果,绘出了具体的仿真结果。实验结果表明．本文算法能提取出极低信噪比的微弱信号,对谐波和直流电平不敏感,同时本文的算法不会破坏微弱正弦信号的初相位信息．因此。工程适用范围更广。     

应用小波变换去除膈肌肌电图信号中的心电干扰

膈肌肌电图信号是微弱的人体生物电信号,该信号往往受到被测对象自身心电图信号的严重干扰.本文应用小波变换的分析方法,提出了一种心电定位和小波阈值相结合的去心电新算法.该方法在对信号各层小波系数分析的基础上,通过小波相关系数法确定心电干扰的位置和范围,并用绝对值均值的阈值算法对该范围内的小波系数进行阈值处理.实验结果表明,该方法能够有效去除膈肌肌电图信号中的心电干扰,并较好地保留了膈肌肌电图信号的信号特征,为膈肌肌电图信号用于呼吸疾病的分析诊断创造良好的条件.     

基于QPF的线性调频信号分离与估计

二次相位函数方法是将瞬时调频率估计算法应用于LFM信号参数估计,文中对多分量的LFM信号用QPF法进行了分析,用IQPF法解决其所存在的交叉项问题,并采用Clean法实现了不同强度LFM信号的分离与参数估计,同时抑制了强分量信号对弱分量信号的遮蔽干扰。仿真实验表明,该方法效果良好。     

“北斗一号”卫星信标不同通道信号互扰分析和解决方法

分析了“北斗一号”信号强弱信号码自干扰对弱信号捕获所构成的影响,并将在GPS中行之有效的一种连续干扰取消(SIC)方法应用于“北斗”.模拟及实测结果表明:强弱信号强度相差高于15 dB时,“北斗一号”信号码自干扰已经不可忽视;当强弱信号强度相差超过一定程度,弱信号会陷于完全的失捕或是误捕.采用SIC方法通过去除强信号解除码自干扰影响,使强信号下弱信号捕获得以实现且效果明显.     

激光多普勒信号的几种处理方法在Matlab中的实现

激光多普勒信号具有强度弱、信噪比低、噪声干扰大等特点。简要介绍快速傅里叶变换（FFT）、数字相关、Welch修正周期图功率谱估计算法的基本原理,并在Matlab中对仿真信号和实测的激光多普勒信号用以上几种方法进行数据处理并做比较。实验结果表明,它们都能有效地从噪声中提取信号,数字相关技术能更好地去除噪声,但都存在精度不够高的问题,需要对信号处理方法做进一步的研究。     

基于混沌序列的数字水印信号研究

本文针对当前数字水印算法中提出的各种数字水印信号进行分析,综合了数字水印信号应满足的特性,并且提出了基于混沌序列的数字水印信号算法.与目前存在的数字水印信号相比,混沌数字水印信号具有三方面的优点:易于产生,仅需采用一维混沌映射方程,水印信号生成速度快;数量众多,混沌系统模型、参数和初值的选择不同即可得到互不相关的两序列;保密性好,在不知道混沌模型及相关参数的前提下,几乎不可能破译.因此可以有效地解决实际应用中大量数字水印产生的问题及数字水印标准化问题,有利于数字水印技术走向实际应用.     

基于锥形尺度变换的弱小舰船目标检测

该文提出一种低信杂噪比下弱小舰船目标的检测方法。该方法对回波的慢时间瞬时自相关函数进行锥形尺度变换(Taper Scale Transform, TST),解除时延和慢时间的耦合。然后将TST后的信号相干积累,达到很好的检测效果。另外,该文分析了交叉项对检测的影响以及尺度因子的选择标准。实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。