遗传算法抑制BOC(1,1)信号多径研究

针对传统方法无法有效抑制伽利略(Galileo) BOC (1,1)信号短时延多径的现状,将多径抑制问题转换为最优拟合问题,提出了一种有效估计短时延多径的方法。利用遗传算法不需要函数可导,且不易陷入局部最小值的特点,将其应用于最优拟合BOC (1,1)短时延多径信号的计算上,有效地减小了每个通道的伪距测量误差,提高接收机定位精度。给出应用该算法的具体步骤,仿真结果表明该方法可以更加有效地抑制短时延多径。     

基于时变AR模型的雷达ESM信号多径抑制

针对雷达ESM信号存在多径干扰,从而影响信号特征提取以及辐射源识别的问题,提出了一种多径抑制新方法．首先采用非线性能量算子方法对多径时延进行粗估计,再利用基于时间函数扩展的时变AR模型方法对信号进行预测．然后根据多径时延粗估计和预测序列,采用最小二乘方法精确估计时延和多径幅度因子．在此基础上,提出一种逐级抑制的多径信号滤波方案．对仿真信号和实测雷达辐射源信号进行实验,结果证明该方法可有效实现信号多径估计与抑制．     

GNSS接收机多径抑制性能检测技术

多径干扰信号会导致GNSS接收机伪距、载波相位和多普勒等测量精度降低,多径信号对GNSS接收机观测数据的影响与多径信号的延迟、幅度、相位等特性参数有关,造成的伪距测量误差高于载波相位测量误差2个数量级。多径抑制是GNSS接收机关键性能指标之一,GNSS接收机主要从试验室模拟环境和实际工作环境两方面检测多径抑制性能,多径误差包络检测技术利用模拟导航信号源完成多径抑制性能检测,码减载波和多径误差分析都是通过接收观测卫星导航信号并进行数据分析完成多径抑制性能的检测。     

一种新的相位差精确测频法研究

提出了一种基于长短时延匹配的相位差测频方法,该方法借鉴了长短基线干涉仪测向原理,利用短时延相位差测量解决相位混叠的问题,长时延相位差测量提高测频的精度．对长短时延的匹配选取、多信号的测频能力以及抗噪声性能进行了理论分析和仿真试验,结果表明,与其他方法相比,新方法适应能力强、运算量小、精度高,在低信噪比下仍具有良好的估计精度和频域稳定性,适于硬件实现．     

分布式多天线系统中的TDOA估计

在分布式多天线系统架构下提出一种估计到达时间差(TDOA)的新方法。利用分布式多天线系统的特性，通过构造具有良好自相关性的正交训练序列，将传统的TDOA测量问题转化为多径信号中首先到达径(FAP)的时延估计。数值仿真表明，与传统基于定时同步的TDOA估计方法相比，此方法能在无线多径传播环境中将非视距(NLOS)误差降低65%左右，从而显著提高TDOA的估计精度。     

基于四阶累积量的时延估计新方法

针对无线电定位中的时延估计问题,考虑接收信号为窄带信号以及背景噪声为高斯分布的情况下,将四阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合希尔伯特变换,给出一种新的时延估计方法.该方法对相关峰值进行了锐化处理,提高了估计精度.与广义互相关法相比,该算法可有效抑制空间相关高斯噪声的影响,计算量小,易于实现.仿真结果表明了该方法的有效性.     

多径信道下扩频导航信号跟踪性能研究

针对扩频导航信号多径信道下信号跟踪性能,分析了时延小于一个码片的多径信号对导航信号伪码相位和载波相位跟踪误差的影响,并建立跟踪环路的数学模型,在考虑多径信号的基础上分析了混合信号相位跟踪的数学模型,分析了混合信号下伪码跟踪环和载波相位跟踪环相位跟踪的性能.在数学模型分析的基础上,对伪码相位跟踪和载波相位跟踪性能进行了计算机仿真.结果表明,多径信号引入相位测量误差与多径信号的幅度、相埘直达信号伪码相位和载波相位时延有关,并且伪码相位时延与载波相位时延之间相互影响.关键字:多径信道;伪码跟踪;载波跟踪;跟踪性能进行了计算机仿真.结果表明,多径信号引入相位测量误差与多径信号的幅度、相对直达信号伪码相位和载波相痊时延有关,并且伪码相位时延与载波相位时延之间相互影响.     

基于子空间的DS-UWB系统高分辨率低复杂度时延估计

研究了在室内多径衰落信道下直接序列超宽带(DS-UWB)系统的时间延迟估计问题,提出了一种基于子空间的高分辨率、低复杂度的时延估计方法。该方法将滑动相关输出的时间平均相关矩阵分解成信号和噪声子空间,然后用MUSIC谱计算,再通过最大值搜索获取时延估计。将滑动相关的时间分辨率与传统相关MUSIC方法的计算复杂度进行了对比。计算机仿真结果表明,在多径时延差接近一个切谱(Chip)周期情况下,新的算法能够有效分辨出多径时延,性能明显高于传统的滑动相关方法。     

基于子空间的DS-UWB系统高分辨率低复杂度时延估计

研究了在室内多径衰落信道下直接序列超宽带（DS-UWB）系统的时间延迟估计问题,提出了一种基于子空间的高分辨率、低复杂度的时延估计方法。该方法将滑动相关输出的时间平均相关矩阵分解成信号和噪声子空间,然后用MUSIC谱计算,再通过最大值搜索获取时延估计。将滑动相关的时间分辨率与传统相关MUSIC方法的计算复杂度进行了对比。计算机仿真结果表明,在多径时延差接近一个切谱（Chip）周期情况下,新的算法能够有效分辨出多径时延,性能明显高于传统的滑动相关方法。     

利用Teager-Kaiser算子的多径信号抑制

为了解决多径干扰对无线定位精度的影响,该文在传统的窄带相关技术的基础上,利用TK算子对其进行改进。改进后的技术在不过多地增加计算负担的情况下,不仅保持了窄带相关技术对于长时延多径信号抑制的功能,而且还改善了其对短时延多径信号抑制效果不佳的缺陷。仿真结果证明,该算法对于无线信道的多径信号抑制起到了一定的改善作用,从而提高了无线定位精度。所以,该研究对于无线定位技术的工程应用和理论研究具有一定的参考价值。     

一种新型的混合遗传算法及应用

针对传统遗传算法中存在的早熟现象，提出了一种新型的混合遗传算法，它将自适应最优保存遗传算法与模拟退火算法有效地结合起来，使算法的局部搜索能力有极大的提高，有效地抑制了早熟现象的发生。     

GPS多路径信号的广义倒谱相关函数分析法

根据倒谱分析方法的原理,给出了倒谱分析方法和广义倒谱相关函数分析法用于分析GPS多路径信号的原理图及分析过程,并利用Matlab工具进行了仿真。仿真结果表明：广义倒谱相关函数分析法在延迟估计中优于倒谱法,可以消除发射源、各路径传递函数以及卷积干扰对延迟估计的影响。而在直达波和多路径信号分离中,倒谱分析方法更适用。     

遗传算法的理论研究综述

本文简单回顾了遗传算法的发展历史，并对遗传算法的理论从数学基础和改进两个方面进行了综述。     

一种提高DBSCAN聚类算法质量的新方法

针对基于密度带有“噪声”的空间聚类应用(DBSCAN)聚类算法存在的3个主要问题: 输入参数敏感、对内存要求高、数据分布不均匀时影响聚类效果,提出了一种基于遗传方法的DBSCAN算法改进方案数据分区中使用遗传思想的DBSCAN算法(DPDGA)来提高聚类质量．利用遗传算法改进K-means算法来获取初始聚类中心;对数据进行划分,在此基础上对划分的每一部分使用DBSCAN算法进行聚类;合并聚类的结果．仿真实验表明,新方法较好解决了传统DBSCAN聚类算法存在的问题,在聚类效率和聚类效果方面均优于传统DBSCAN聚类算法．     

一种基于混合遗传算法的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域,CCD相机在对景物进行成像时,由于像元尺寸的限制,得到的图像分辨率低的问题,提出了采用混合遗传算法求解高分辨图像最优估计的方法．在相机参数已知的情况下用嵌入梯度算子的混合遗传算法从9帧由不同角度对同一景物重复拍照得到的低分辨率图像重构出1幅超分辨率图像．在模拟成像仿真实验中得到了分辨率提高4倍,信噪比优于共轭梯度方法的超分辨结果．     

GPS测量中多路径效应研究综述

多路径效应存在于GPS高精度定位和授时中。特别是在高精度GPS定位中,多路径效应是影响其精度的主要误差源。本文综述了多路径效应产生的原理、作用特性、影响规律以及目前国内多种关于多路径误差的处理技术,并从三个层面对这些处理技术进行归纳、分析和比较。     

基于遗传小波神经网络的故障预报应用

目的减少铝电解故障的发生,提高阳极效应预报的准确性、实时性和铝的生产效率,节约能源.方法将遗传算法应用于小波神经网络,构成遗传小波神经网络,以确定小波基函数的个数、优化网络参数,以遗传小波神经网络为预测模型,通过预测槽电阻变化率来预测电解过程中的阳极效应.结果通过遗传算法能对小波神经网络的参数进行全局优化,确定了网络结构,而且小波神经网络具有较强的自适应性、鲁棒性和函数逼近能力,使预报精度提高了约9.5%,提前预报时间1 m in左右.结论该预测模型改善了故障预报准确性和实时性,避免了故障的发生,降低了能源消耗,提高了铝电解的生产效率,实现了安全生产.     

改进的遗传算法在单相电机优化设计中的应用

本文中将遗传算法用于单相电机优化设计问题的研究，取得了令人满意的结果。     

遗传算法在结构有限元模型修正中的应用

针对传统优化矩阵方法和优化元素方法的目标函数存在误导性的问题,采用改进的最优化元素型模型修正法,该方法定义了合理的目标函数,不需要质量归一化的模态振型.为了快速、准确地求得全局最优解,使用一种浮点数编码的遗传算法来解决模型修正问题中的优化问题.通过对一个7个自由度的质量-弹簧系统和一个复杂平面桁架结构模型修正的数值计算,验证基于遗传算法的改进的最优化元素型法的有效性.