不需辅助信息的室内GPS信号捕获算法

弱GPS信号的捕获要花费大量的时间。减小捕获时间能改善GPS接收机冷热启性能,同时保证送给跟踪程序的捕获结果是准确、可靠、及时的。差分相干的联合检测算法可以不需要辅助数据,在200ms内捕获到-177dBW的GPS信号,且避免了FFT操作。提出一种基于差分相干的自适应门限捕获算法,其接收门限能根据接收卫星信号功率进行自适应调整,且满足系统设定的误捕率。     

基于先验知识的自适应检测波形设计

研究了基于先验知识的认知雷达自适应检测波形设计问题,推导了发射波形对于检测性能影响的闭式解并提出了一种基于交替投影法的波形优化算法。算法根据所推导出的检测概率与发射波形、接收机滤波器之间关系的闭式表达式,通过联合优化发射波形和接收机滤波器,达到提高接收机的检测概率和降低信号相关杂波负面影响的目的。分析仿真结果可知,所设计波形的检测性能优于传统的恒包络LFM波形。当采用多组初始波形进行迭代优化时,检测概率趋向于相同值,这表明该算法的收敛性良好。     

一种自适应加权能量检测超宽带接收机

能量检测(ED)接收机由于具备结构简单、易于实现的特点,已经成为非相干超宽带通信系统的两大主流接收机技术之一。为了抑制噪声以提高误码性能,加权ED接收机作为传统ED接收机的一种改进方案被提出。主要研究了加权ED接收机的自适应实现问题,即利用自适应算法来逼近加权系数的最优解,进而实现自适应信号检测。采用的自适应算法为归一化最小均方(NLMS)算法。利用NLMS算法进行自适应迭代以优化加权系数,从而避免了信道估计和矩阵分析;分析比较NLMS算法在不同步长值下的收敛性能和自适应加权ED接收机在不同加权系数维度下的误码性能,最后给出并分析了自适应加权ED接收机在最佳加权系数维度下的误码性能曲线。仿真结果表明,相比传统的ED接收机,自适应加权ED接收机能够在误码性能方面改善0.5 d B~1.2 d B。     

自适应差分滤波在减摇鳍加载系统中的应用

设计了一种自适应差分滤波器渡除减摇鳍加载系统中的噪声。利用一阶差分对原始数据的噪声点进行识别与纠正。自适应地调整差分滤波器的检测阈，在严重冲击干扰时．经自适应差分处理之后。再采用算术均值滤波法进行平滑处理．实际应用的结果表明该算法可有效地抑制减摇鳍加载系统的噪声干扰。     

WCDMA系统中的差分最小均方误差多用户检测算法研究

针对现有自适应多用户检测算法需要训练比特、不能适应快衰落信道的问题,提出适用于WCDMA系统的基于差分最小均方误差（DMMSE）准则的自适应多用户检测算法。该算法结合二级扩频体制的特点,根据具有相同综合扩频码的相邻接收符号幅度变化的比率变化自适应调整横向滤波器的权系数,由于该方法更能刻画多址干扰的变化规律,因此可有效地抑制多址干扰。仿真结果表明,在多普勒频移的传播环境下,DMMSE算法的误码性能优于现有自适应MMSE算法。     

基于差分文化算法的FIR数字滤波器设计

有限脉冲响应（FIR）数字滤波器的设计实质可看作是多参数优化问题。为高效实现FIR数字滤波器,将滤波器的设计转化为滤波器参数优化问题,然后提出差分文化粒子群（DC）算法在参数空间进行并行搜索以获得滤波器设计的最优参数值。提出的差分文化算法结合文化原理差分演进原理,是一种可用于实数优化的多维搜索算法。计算机仿真实验表明在设计FIR数字滤波器设计时,差分文化算法的收敛速度和性能都优于粒子群,量子粒子群以及自适应量子粒子群优化等算法,证明了该方法的有效性和优越性。     

高动态及微弱信号环境下GPS信号捕获方法

研究优化导航信号精确性问题,由于信号在传输过程中有损耗,传统捕获GPS信号的方法都是采用执行相干积分和非相干积分,但是非相干积分会带来非相干积分损耗,降低了接收机的灵敏度,不利于微弱信号的捕获.为了提高信号捕获精度和概率,提出一种FFT的GPS信号最佳数据组合捕获算法,并给出了算法的理论依据和具体捕获的流程.经仿真证明,算法能提高接收机的灵敏度,并且能有效提高信号的检测概率,表明了新提出算法的有效性.     

一种双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法

伪距误差是影响北斗卫星导航接收机定位精度的关键因素,本文提出一种基于伪距差分和自适应容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter,CKF）的双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法。该方法将伪距误差分为自有性误差和公共性误差两类,首先通过伪距差分方法补偿伪距自有性误差,其次设计量测噪声自适应CKF滤波器,对用户接收机运动系统状态进行估计,补偿伪距公共性误差。实验结果表明：载体静态时,双级补偿方法略优;载体动态时,双级补偿比单级补偿的定位误差减小显著,自适应CKF算法比CKF算法具有更好的对噪声和干扰的适应能力。     

基于辨识新算法的电子对抗系统干扰对消

收发同时的电子对抗系统常存在隔离问题,采用自适应滤波器对干扰耦合通路进行辨识,消除接收端耦合干扰,能够有效实现收发隔离.考虑到实际侦察接收机接收的雷达信号、接收机内部引入的噪声信号、发射机和接收机微波放大部分的非线性,因素严重影响自适应滤波器的性能.针对上述情况,给出一种平滑梯度估计的变步长最小均方(least mean square,LMS)算法.仿真结果表明,改进算法同传统变步长LMS算法相比具有相近的收敛速度,但在对抗接收机复杂信号环境上具有显著的优越性能.     

WCDMA系统中的差分最小均方误差多用户检测算法

宽带码分多址(Wideband code division multiple access,WCDMA)系统中现有的自适应多用户检测算法需要训练比特,不能适应快衰落信道。本文根据WCDMA系统中特有的二级扩频体制的特点,提出基于差分最小均方误差(Differential minimum mean square error,DMMSE)准则的自适应多用户检测算法。该算法根据相邻接收符号幅度变化的比率变化自适应调整横向滤波器的权系数,从而不需要通过训练比特开销跟踪信道状态信息的方式来抑制多址干扰。仿真结果表明,在存在多普勒频移的传播环境下,DMMSE算法的误码性能优于现有的自适应最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)算法。     

GPS检测算法性能和仿真研究

弱信号检测算法是高灵敏度GPS定位的核心,对低信噪比环境下的相关累加结合非相关累加、圆周相关累加以及差分相关累加捕获算法进行了理论分析,对信号捕获流程进行了讨论,重点对算法捕获性能进行了仿真。根据理论分析和仿真结果可以看出,所讨论的几种算法都能够在一定程度上提高接收机的捕获灵敏度,差分相关累加捕获算法更适合检测低信噪比环境下的GPS信号。     

适用于GPS软件接收机的弱信号捕获方法

为了解决全球定位系统(GPS)软件接收机中弱信号捕获存在灵敏度和运算效率低的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)改进的差分相干累积算法。通过对去载波后的中频信号进行块累加处理,解决了相干积分时间的限制;根据FFT频移特性,采用多普勒圆周移位搜索替代频率补偿搜索,减少了FFT运算量;同时采用了不同的下变频,降低了频域分量间的损耗;对相干积分结果进行了差分相干累积,相对于传统的非相干累积,提高了信噪比。实验结果表明,该算法在-39dB的低信噪比环境下仍能捕获到所有微弱信号,具有较高的灵敏度和运算效率。     

基于PMF-FFT的北斗B1I弱信号捕获算法研究

北斗B1频点信号中,由于NH码调制的影响,使得相干积分时间限制在1 ms,因此,在弱信号条件下,使用传统的捕获方法将无法捕获到卫星信号.针对B1I信号特点,提出了弱信号的捕获算法,该算法以PMF-FFT为单元,采用改进的相干积分的算法并结合差分相干积分算法捕获北斗信号,改进的相干积分算法可以克服NH码调制的影响,而差分相干积分相对于非相干积分算法可以降低平方损耗.仿真实验结果表明,当取改进相干积分次数为10,差分相干积分次数为3时,该算法能够成功捕获信噪比为-37 dB左右的微弱信号.     

北斗弱信号跟踪相干积分算法设计

为了提高北斗接收机弱信号跟踪灵敏度,解决北斗信号中NH码跳变和比特跳变频繁限制相干积分时间加长的问题,提出一种基于相干积分的北斗弱信号优化跟踪算法.首先,利用分组比特匹配方法进行位同步/帧同步算法优化,实现全比特相干积分;然后,采用最大似然法对数据比特值进行估计和解码,实现跨比特相干积分;最后,利用卫星导航系统开发平台开展仿真验证,分别实现了20ms和40ms时间的相干积分,结果表明,采用40ms积分后信噪比提升约16dB.所提出算法能够稳定可靠地实现北斗信号位同步和帧同步功能,并快速地剥离NH码,消除数据比特跳变和NH码相位变化的影响,可实现全比特相干积分和跨比特相干积分,有效提高北斗弱信号跟踪灵敏度.     

SCCPM的非相干接收机设计与仿真

串行级联连续相位调制(SCCPM)的相干迭代接收机需要知道载波相位信息和精确的信道信息,然而这些信息在低信噪比下难以获得.针对此问题,研究了SCCPM非相干接收机,通过连续观察多个码元计算得到非相干解调的CPM信道转移概率,利用修正的CPM软输入软输出(SISO)算法实现迭代的解调和解码.仿真了码元速率为1/2外卷积码,通过随机交织器级联调制指数h=1/2的二进制 CPM组成的SCCPM系统.仿真结果表明,在AWGN信道中,所提出的非相干接收机比相干接收机的性能在误比特率为10-3时大约仅下降0.4dB.与SCCPM相干迭代接收机相比,此非相干接收机有着相似的迭代接收机结构,实现较容易.     

GPS/GLONASS接收机信号捕获及其仿真

随着多星座系统的组建完成,双模接收机已经成为了研究的热点。给出了GPS/GLONASS双模接收机的总体设计方案,重点研究了低信噪比环境下GPS/GLONASS信号捕获,采用基于快速捕获的FFT算法和相关累加结合非相关累加捕获算法分别对GLONASS信号和GPS信号进行检测。利用真实数据对双模接收机的信号捕获算法进行了仿真分析,结果表明双模接收机能够捕获低信噪比环境下的卫星导航信号,提高了接收机的灵敏度。     

新的基于仿射投影算法的盲多用户检测器

多径衰落信道下的盲自适应多用户检测算法的运算复杂度通常都比较大,将基于仿射投影算法的盲多用户检测器与RAKE分集技术相结合,提出了一种盲自适应接收算法。该接收算法平衡了收敛速度和计算复杂度之间的矛盾,具有相对较好的收敛性能及较小的运算复杂度。通过模拟实验比较了几种算法的收敛、跟踪及误码性能,结果表明该方法具有明显的整体优势。     

一种变步长LMS算法在远程水声通信中的研究应用

在远距离水声通信中,信道时变多径干扰严重,相位波动大,信噪比低;采用传统的固定步长自适应算法的通信系统性能不稳定;为了更好地解决这一问题,提出了自适应变步长判决反馈均衡器联合二阶锁相环的自适应LMS算法;利用32kHz的采样频率信号进行采样,并进行能量归一化处理,随后,进行相干解调和低通滤波,对信号进行抽样;对比分析了两种不同的接收机,试验结果表明文中提出的算法优于传统的固步长LMS算法,并且在远距离水声通信中是可行的。     

An adaptive LSB matching steganography based on octonary complexity measure

Adaptive steganography methods tend to increase the security against attacks. Most of adaptive methods use LSB flipping (LSB-F) for embedding part of their algorithms. LSB-F is very much vulnerable against simple steganalysis methods but it allows the adaptive algorithms to be extractable at the receiver side. Use of LSB matching (LSB-M) could increase the security but extraction of data at the receiver is difficult or, in occasions, impossible. There are numerous attacks against LSB-M. In this paper we are proposing an adaptive algorithm which, unlike most adaptive methods, uses LSB-M as its embedding method. The proposed method uses a complexity measure based on a local neighborhood analysis for determination of secure locations of an image. Comparable adaptive methods that use LSB-M suffer from possible changes in the complexity of pixels when embedding is performed. The proposed algorithm is such that when a pixel is categorized as complex at the transmitter and is embedded the receiver will identify it as complex too, and data is correctly retrieved. Better performance of the algorithm is shown by obtaining higher PSNR values for the embedded images with respect to comparable adaptive algorithms. The security of the algorithm against numerous attacks is shown to be higher than LSB-M. Also, it is compared with a recent adaptive method and is proved to be advantageous for most embedding rates.     

用于GNSS基带信号分析的相干累加算法

在对一般累加平均算法的原理、应用条件和误差来源等进行分析的基础上,提出了一种可以适用于更高数据速率(如500 bps)的相干累加算法,并且不需要进行导航信息的剥离.通过实验分析表明,在经过一定周期累加以后,就可以在时域观测到清晰的扩频码波形,也证明了新的累加平均算法确实可以达到提高信噪比的目的,而且比一般方法要好.