OQAM/OFDM中基于干扰消除的插值信道估计

针对OQAM/OFDM系统中基于干扰消除信道估计方法采用直接插值方法时性能较差以及导频开销较大的问题,提出了OQAM/OFDM系统基于干扰消除的插值信道估计方法。该方法利用线性插值、多项式插值以及变换域插值等不同的插值方法构建插值信道估计模型,在不同导频间隔条件下的采用性能不同的插值方法来提升信道估计和系统性能。仿真结果表明,当导频间隔较小时,导频数量多,频谱效率低,但是可以采用复杂度很低的插值方法进行信道估计就可以保证估计精度。当需要提升系统频谱效率时,可以增大导频间隔以减少导频符号开销,此时需要采用估计精度更好的插值方式。     

OQAM/OFDM系统改进的预编码信道估计

针对OQAM/OFDM系统基于预编码的离散导频信道估计复杂度较高的问题,提出了OQAM/OFDM系统改进的预编码信道估计算法。该算法通过减少导频周围预编码的个数,对未编码的干扰符号通过辅助导频法进行消除干扰,有效降低预编码方法的复杂度。仿真结果表明,改进的预编码方法与原方法相比在信道估计性能相近的情况下复杂度明显降低。     

水声混沌跳频通信的多普勒频移估计及补偿方法研究

分析了水声信道特性及混沌跳频通信抗干扰能力的特性,提出了跳频系统频隙划分的改进方法,并针对水声信道多普勒频移的特点,提出了基于导频的多普勒频移估计及补偿方法,并对该方法进行了仿真,仿真结果表明：基于导频的多普勒频移估计及补偿方法,与通常方法相比具有较强的抗窄带干扰的能力。     

基于PN码的间隔式导频的OFDM信道估计方法

在现有理论基础上提出一种基于PN码的间隔式导频的OFDM信道估计方法，该方法利用了PN码的性质，降低了算法的复杂度，尤其适用于快变信道。仿真表明，在多径信道下新的估计方法性能优于最小二乘估计和线性最小均方误差估计，并且计算量最小。     

改进的卡尔曼滤波压缩感知信道估计算法

针对伪测量卡尔曼滤波压缩感知算法应用于时变信道时精确度和实时性的不足,提出了改进的卡尔曼滤波压缩感知信道估计算法。该算法进一步优化了扩展滤波过程的范数框架,利用Levenberg-Marquardt方法实现了方差矩阵的自优化,解决了估计误差不能一致减少的问题,保证了全局收敛性;根据卡尔曼增益设置了迭代收敛条件,解决了伪测量过程的自适应收敛问题。仿真分析表明,该算法的估计精度和收敛速度有较大程度提高,在SUI-3信道条件下性能明显优于传统信道估计方法。     

图像辅助导航系统中量测矩阵的确定

文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想,利用摄像机成像系统和捷联惯导系统（SINS）相结合的方法．着重对量测矩阵进行推导。然后,采用离散卡尔曼滤波方法进行导航误差估计,并用估计出来的误差对惯导系统的输出进行修正．在一定程度上提高了导航精度,理论上大大降低了导航成本。     

多载波CDMA中利用导频的信道估计方法

文中主要研究MC-CDMA基于导频的信道估计方法,提出一种改进的DFT算法,仅需要用与导频子载波数目相同点的傅立叶逆变换,之后乘以一个相位旋转因子,则可得到信道的冲激响应,将冲激响应中功率很小的项视为噪声,再进行FFT运算,估计信道响应.改进算法通过与已有算法的比较,均方误差性能和误码率性能都有明显改善,因此其具有更好的估计性能.     

基于准三维视觉模型的组合导航系统性能研究

为了达到用较低精度的惯性仪器达到导航目的,文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想,将摄像机成像系统和捷联惯导系统(SINS)相结合,使用准三维数学模型,用离散卡尔曼滤波对导航误差进行估计,并利用得出的结果对惯导系统的输出进行修正,通过仿真,结果表明本方法一定程度上提高了导航精度,理论上,该方法能够达到导航要求,并能降低导航成本.     

跳频信号2D-DOA高精度估计算法

针对传统二维多重信号分类(MUSIC)算法进行跳频信号二维波达方向估计,在低信噪比和快拍数较少时估计精度严重下降问题,提出一种基于二阶偏导MUSIC跳频信号2D-DOA高精度估计算法。该算法根据跳频信号2D-DOA估计空间谱函数的特性,利用离散函数的二阶偏导特性,重建新的空间谱函数,将原谱峰搜索转化为负向谱峰搜索。理论分析与仿真结果表明,所提算法相比较MUSIC算法在没有显著提高算法复杂度的前提下,提高了低信噪比和小快拍数下的估计精度。     

一种长航时捷联惯导系统单点综合校正方法

针对长航时捷联惯导系统的误差发散问题,提出一种基于惯性系的单点综合校正方法。采用GPS提供的位置信息和天文导航提供的航向信息构成外观测量。在建立动态误差模型过程中,利用外观测量信息对系数矩阵中的经度、纬度误差及天向失准角进行修正。相对于由惯导系统解算值确定系数矩阵的传统综合校正方法,该方法误差模型中系数矩阵的精度仅由外观测量信息精度决定,不引入惯导系统解算误差。该方法无需对载体运动进行限制,且陀螺常值漂移的估计精度不受校正间隔的影响。仿真结果表明了该方法的有效性。     

OFDM系统中ー种最大似然信道估计算法

基于正交频分复用( OFDM)技术的无线通信系统为获得较佳的系统性能,接收端必须进行信道估计。OFDM系统中基于最大似然(ML)准则的信道估计技术需要已知有效信道长度,现有ML信道估计算法没有提供一种有效的信道有效长度获取方案。本文在分析ML信道估计算法的基础上,提出利用线性搜索策略来确定信道的有效长度,提高了ML信道估计器的精度。在多径瑞利衰落信道下的仿真结果显示,该算法可以有效地跟踪有效信道长度,提高ML信道估计器的性能。     

基于水下地形匹配大姿态误差角捷联惯导系统误差估计方法

传统的基于线性滤波的误差估计方法常采用基于咖角法的捷联惯导系统（SINS）线性误差模型,但当姿态误差角较大时,估计效果不稳定且精度较差。为此,提出了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的误差估计方法。通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,以地形匹配和深度压力传感器测量的位置信息和深度作为量测量,设计了扩展状态UKF滤波器,在大姿态误差角下仿真研究了其估计效果。结果表明,在大姿态误差角下,本文所提出的方法可行且具有较好的估计效果,为匹配区内修正捷联惯导系统导航误差提供了参考。     

基于高阶容积卡尔曼滤波的极区惯性/重力梯度组合导航方法

针对现有的导航手段在极区应用都存在一定的缺陷这一问题,提出了一种基于惯性/重力梯度的组合导航方法。建立了组合导航系统模型,首先,考虑到传统惯导解算方法在极区存在经线收敛的问题,给出了一种基于格网坐标系的惯导解算模型;基于重力梯度仪的误差特性,建立了系统的量测模型。为提高算法的估计精度和稳定性,并解决惯性/重力梯度组合导航系统雅克比矩阵求解复杂等问题,采用高阶容积卡尔曼滤波算法,结合重力梯度图,设计了组合导航滤波器。其中,为保证四元数的归一化,采用修正的罗德里格斯参数表示姿态误差。最后进行了蒙特卡洛数学仿真,仿真结果证明了该方法可以准确地估计出飞行器的位置和速度等信息,且估计精度高于扩展卡尔曼滤波;此外,通过仿真结果分析了重力梯度仪精度、地形、飞行器高度等影响组合导航精度的关键要素。     

基于LE和IIN算法的正弦信号频率估计算法

针对信号频率位于两个相邻离散频率点的中心区域时,迭代插值(Iterative Interpolation Based Algorithm,IIN)算法估计误差较大,而当信号频率位于离散频率点附近时,线性方程(Linear Equation,LE)算法估计误差较大的问题,提出了一种基于LE和IIN算法的正弦信号频率估计算法。该算法运用频谱搬移的思想,首先利用LE算法进行频率粗估计,然后将原信号往离散频率点附近频移,再利用IIN算法进行二次迭代。Monte-Carlo仿真结果表明,该算法频率估计的均方根误差在全频段内逼近克拉美-罗界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),精度和稳定性皆优于R-IIN算法、M-LE算法和IIN算法,并且运算量小于IIN算法(二次迭代)和M-LE算法。     

多输入多输出正交频分复用浅海水声通信打孔判决反馈信道估计算法

主要研究多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)水声通信判决反馈信道估计技术。针对传统判决反馈信道估计算法在非高斯加性噪声环境下跟踪估计缓慢时变水声信道存在误码遗传的缺点,提出了水声通信打孔判决反馈信道估计算法。利用级联码解编码信息评价水声信道频域响应估计值的可靠性,删除偏差明显的频域子信道,结合插值等手段恢复完整的信道频域响应,作为信道反馈信息。仿真和水池实验结果表明,基于打孔技术的判决反馈信道估计算法相较传统算法能够更好地抑制误码遗传,对抗突发噪声,跟踪信道的缓慢时变,提高水声通信质量。     

一种改进的捷联惯性/天文组合导航方法

针对传统的捷联惯性/天文组合导航系统(SINS/CNS)不能精确估计加速度计偏置而导致导航误差发散的问题,提出了一种改进的组合导航方法。该方法将与位置相关的高度角误差、方位角误差以及由气压高度表得到的高度误差引入到系统的量测方程中,从而抑制了位置误差的发散,解决了传统方法中加速度计估计位置误差时存在的问题。根据上述原理以弹道导弹为载体推导了组合系统的线性模型,最后通过卡尔曼滤波实现了状态估计。仿真结果表明:该方法的导航精度优于传统方法,有效抑制了由加速度计偏置造成的位置误差,验证了该方法的有效性。     

基于人工免疫粒子滤波算法的MIMO-SCFDE系统信道估计方法

针对经典粒子滤波(PF)算法在MIMO-SCFDE系统时变信道估计中出现权值退化的问题,提出了基于人工免疫粒子滤波(AIPF)算法的MIMO-SCFDE系统时变信道估计方法。该方法将人工免疫的思想引入到PF算法中,有效缓解了PF算法权值退化的问题,提高了信道估计的精度。仿真结果表明,相比LS算法,Kalman滤波算法以及经典PF算法,AIPF算法在高斯分布噪声环境以及非高斯分布噪声信道环境下均可以得到较低误码率(BER)以及归一化均方误差(NMSE),而且在非高斯分布噪声环境下具有较好的顽健性,可以有效提高MIMO-SCFDE系统信道估计的性能。     

弹载SINS/CNS组合导航系统在线标定方法

提出一种弹载SINS/CNS组合导航系统在线标定方法。该方法将星敏感器安装偏角误差、陀螺漂移及加速度计零偏误差扩维为状态量,利用星敏感器与惯导系统姿态角之间的关系建立观测方程,采用卡尔曼滤波对安装误差及惯性器件误差进行估计和补偿。设计趋于一般运动状态的路径对上述方法进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可以实现对星敏感器安装误差及惯性器件误差的估计,其中安装误差估计精度优于0.1',陀螺漂移估计精度优于0.01°/h,加速度计零偏估计精度优于20μg。     

单载波频域均衡技术及其在水声通信中的应用

论述了水声通信单载波频域均衡（SC-FDE）的基本原理、系统框架以及在SC-FDE系统中所采用的基于导频的最小平方（LS）信道估计方法。针对水声通信信道的特点，分别对SC-FDE和OFDM在相同多径效应和多普勒频移条件下的性能进行了分析，结果表明：在较高信噪比条件下，SC-FDE可比OFDM更有效地对抗多径和多普勒频移的影响。此外，SC-FDE还能克服OFDM存在的峰平功率比（PAR）过大的问题。该技术在水声通信中有良好的应用前景。     

基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法

在空域存在稀疏观测约束条件下,传统的水声目标方位DOA估计方法在水下无人航行器等小型平台的应用中往往精度低或者失效。针对这一问题,提出了一种基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法。该方法通过建立水下目标的空域稀疏模型,对水下目标在空域进行压缩采样,并利用联合稀疏重构实现水下目标的DOA估计。仿真实验表明：与传统方法相比,该方法在较少阵元、较小阵列间隔和较少快拍下估计精度相对提高;而在较低信噪比下估计成功率能够提高50%以上,均方误差也能降低到02°以下。