低复杂度高动态低信噪比环境下的GPS信号捕获算法

针对高动态低信噪比环境下的GPS信号捕获问题,提出一种频域分段移位平均周期图算法。首先,对接收信号进行频率斜升和码相位二维并行粗补偿并对各补偿支路进行分段快速傅里叶变换;其次,根据参与捕获的有效数据段长度将频域补偿间隔扩展为更为精细的估计间隔;然后,找到与各参数估计值最接近的补偿支路,根据估计值与实际补偿值之间差值对各数据段的频谱进行旋转移位,并将移位之后的频谱进行非相干累加以得到各估计值所对应的相关峰;最后,对相关峰的峰值进行恒虚警检测以确定捕获是否成功。仿真结果表明,与平均周期图算法相比,所提算法捕获性能略有下降,但计算复杂度大幅降低。     

新的实现微弱GPS信号快速捕获的改进算法

为了能够在低信噪比下实现微弱信号的快速捕获,必须增加处理增益.要提高增益就要进行累积,而累积易受导航电文翻转和多普勒频偏的影响.为了克服两者的影响,传统的捕获方法通常采用相干加非相干累加的捕获算法,但是非相干累加又引入了平方损耗,并且对频率走动效应补偿有限.随着积分时间长度的加长,数据翻转和多普勒变化的影响会愈加突出,传统的算法已不能满足要求.对此,一种新的弱信号快速捕获算法被提出.该算法采用奇偶相间分别相干累加的方法进行数据补偿和并行多普勒搜索的方法进行多普勒补偿,从而在尽量延长单次相干积分时间的基础上,实现了多次相干积分结果的多次相干累加.最后计算机仿真验证,该方法是有效的和正确的,并且与传统方法相比,同样条件下,改进算法的累加次数是传统算法的1/8,捕获时间缩短了1/4以上.     

低信噪比环境下短扩频码捕获性能的改善

介绍了低信噪比环境下基于FFT的扩频码捕获技术,提出了在相同累加段数情况下提高性能的方案。作为提高相干增益的两种方式,相干累加和非相干累加各有优缺点,在一定的数据长度内合理地设计累加方式对提高捕获性能大有帮助。基于两种累加方式的性能介绍了一种两路非相干积分的累加方式。对于GPS信号,在低信噪比的环境下的仿真证明,在一定长度下优化后的累加方式相比非相干累加和普通混合累加方式能够得到更好的捕获效果(更高的检测概率)。     

GPS接收机的自适应门限设定方法

针对GPS接收机中的信号捕获问题提出了一种新颖的判决门限的自适应设定方法,它在接收信号的信噪比大幅度变化的情况下也可同时保证捕获的虚警概率和检测概率在一定范围内稳定不变.与以往自适应门限设定方法不同的是,它不是基于传统的恒虚警概率判决准则,而是基于一种新颖的恒等效信噪比准则.因为只有当输出信噪比恒定时,才有可能在虚警概率恒定的同时也保证检测概率稳定,所以这个门限监测器的目的就是要通过非相干累加来实现累加后的等效信噪比的恒定.一方面,将自适应门限设置成实时估计的噪声能量的函数,从而保证超过门限的累加输出值一定能达到指定的等效信噪比.另一方面,检测样本数也是在自适应的调整,即累加时间会不断增加直到输出的非相干累加结果超过当时的门限值.所以,一旦判决为检测到信号时,这时的输出等效信噪比都是恒定的,因此检测概率和虚警概率都可保持稳定而无论当时的输入信噪比如何变化.     

一种低复杂度线性调频信号参数估计算法

为降低线性调频(LFM)信号参数估计的复杂度,该文提出一种二次估计算法。首先通过短时相干积分与非相干累加对频率斜升和起始频率进行预估计;然后以预估计结果为中心,利用多路并行部分匹配滤波快速傅里叶变换(PMF-FFT)和二次插值对参数进行精确估计;最后综合预估计和精确估计结果得到参数的最终估计值。仿真结果表明,该算法信噪比门限较低,估计精度接近克拉美罗下界,其计算复杂度和资源消耗均远低于频率斜升试探算法和插值联合估计算法。     

基于FFT的弱信号快速捕获算法

讨论高动态、低信噪比的长伪码信号搜索的基本原理,提出一种基于FFT的快速捕获算法:在一个伪码周期内利用FFT和IFFT提高伪码相关运算速度,井利用多个伪码周期的相关运算数据进行相干和非相干积累,以改善检测统计量信噪比.在Matlab环境下验证了该算法可以在信噪比低至35 dB/Hz时实现快速捕获,满足某伪码连续波体制雷达的测量要求.     

基于截断非相干累加的长码捕获方法

随着电子对抗的逐渐加剧,卫星信号的扩频体制日益复杂,对接收端的扩频码捕获造成了严峻挑战。提出一种基于截断非相干累加的Y码捕获方法,该方法以W码和P码的特定时序关系为先验知识,通过对Y码信号的截断处理、FFT相关和多段数据的非相干累加,实现低信噪比条件下的Y码信号捕获。仿真结果表明,由于加密W码的干扰,传统捕获方法已无法完成Y码信号的有效捕获,而所提截断非相干累加法仍可实现捕获,具有显著优势。     

一种GNSS信号捕获中的比特压缩与重构方法

在全球导航卫星系统(GNSS)双模接收机的信号捕获过程中,采用"多段匹配滤波器(MMF)+快速傅里叶变换(FFT)"的方式实现信号的时频二维搜索,采用非相干累加算法以提高捕获灵敏度,这2种算法在硬件实现中需要占用大量的存储资源。由于现场可编程门阵列(FPGA)芯片的存储资源有限,本文提出了一种比特压缩方法,极大地降低了非相关累加后的随机存取存储器(RAM)资源,比特重构方法对压缩数据做还原处理,保证了数据的精确度。该方法只对强信号的非相干累加结果做压缩,对弱信号结果不做压缩处理。仿真结果表明,该算法在满足0.9的检测概率,0.01的虚警概率下,节省了0.64 Mbit的RAM资源。     

基于谱线平移的低信噪比高动态信号多普勒频偏捕获算法

针对低信噪比高动态信号的载波频偏捕获提出了一种新的算法即谱线平移算法.首先,介绍了现有的大载波频偏捕获技术,分析了其不能适应高动态信号捕获的原因;其次,分析了载波频偏及其变化率对载波频偏捕获的影响,主要考虑多普勒频移变化率对信号捕获的影响,它将严重限制低信噪比情况下对载波频偏估计时非相干累加的次数,在此基础上,提出并研究了适应低信噪比高动态信号大载波频偏捕获的谱线平移算法,并对算法进行了性能仿真,表明其具有2 ～3dB的改善增益,与最大似然算法相比具有绝对优势.     

四分法和差分相干结合的北斗弱信号捕获算法

针对弱信号条件下传统卫星信号捕获算法无法满足用户需求的问题,在对接收信号进行傅里叶变换的基础上,提出了一种利用四分法估计导航数据比特跳变位和差分相干累加方法相结合的北斗弱信号捕获新算法。与基于FFT的半比特交替和相干累加结合的捕获方法比较可知,该算法数据利用率高,对噪声有良好的抑制效果。仿真结果表明,该算法可实现-38 dB信噪比条件下的北斗弱信号捕获,并可进一步提高软件接收机灵敏度。     

高动态短时突发扩频信号的快速捕获

针对低信噪比和大多普勒频移环境下,短帧突发直接序列扩频通信系统要求在短时间内以很低虚警和漏警概率捕获信号这一难题,设计了仅使用独特码的短时突发扩频信号帧结构,在接收端将扩频码与独特码作为一个复合扩频码看待,提出了基于FFT的高动态突发信号捕获方法,可同时快速完成突发信号检测、扩频码捕获、频偏估计、帧同步检测和位定时捕获等任务。仿真结果表明:该算法能有效消除多普勒频移对短时突发扩频信号捕获性能的影响。     

基于压缩感知的步进频雷达目标检测算法

为了解决压缩感知步进频雷达在低信噪比下的目标检测问题,结合传统雷达的恒虚警检测和压缩感知雷达重构思想,建立基于压缩感知的步进频雷达的目标检测模型,利用复近似消息传递消息的特性,提出了一种基于多脉冲的重构算法,并结合恒虚警检测实现了低信噪比下的压缩感知步进频雷达目标检测。仿真结果表明：文中所提的方法提高了检测概率,改善了目标检测性能。     

低信噪比下基于YOLOv3的昆虫目标检测

掌握昆虫迁飞规律对于农业防治和生态学研究具有重大意义,雷达正是检测昆虫迁飞最有效的手段.昆虫回波弱,传统的恒虚警检测(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法在低信噪比(Signal To Noise Ratio,SNR)时的检测性能下降;同时昆虫目标体积小、飞行速度慢,在距离维和多普勒维的扩...     

低信噪比下离散频率编码波形脉冲信号联合积累检测算法

雷达电子侦察环境下,非合作目标发射的离散频率编码(DFC)波形信号具有低截获、抗干扰的特性,在低信噪比(SNR)条件下传统方法难以实现波形的稳健积累及准确的脉冲检测,容易造成数据漏检与情报缺失。针对以上问题,该文提出一种联合的积累检测算法,该算法通过相关积累和非相干积累的联合处理实现了低信噪比下稳健脉冲信号包络的获取,并利用双向恒虚警(CFAR)检测和脉冲沿判决准则抑制了突跳噪声对脉冲检测的影响,实现了准确而稳健的脉冲到达时间和脉冲宽度的估计。相比于常规算法,该文在不需要任何先验信息的条件下能够实现离散频率编码波形信号的准确检测,检测虚警率低且具有良好的稳健性。仿真实验验证了所提算法的有效性和稳健性。     

New formulation of GNSS acquisition with CFAR detection

This paper deals with the analysis of the acquisition process performed by a global navigation satellite system (GNSS) receiver with a pilot and data channel or in case of GNSS hybrid receiver. Signal acquisition decides the presence or absence of GNSS signal by comparing signal under test with a fixed threshold and provides a code delay and a Doppler frequency estimation, but in low signal conditions or in a noisy environment; acquisition systems are vulnerable and can give a high false alarm and low detection probability. Firstly, we introduce a cell‐averaging‐constant false alarm rate (CFAR) then a data‐pilot cell‐averaging‐CFAR detector fusion based to deal with these situations. In this context, we use a new mathematical derivation to develop a closed‐form analytic expressions for the probabilities of detection and false alarm. The performances of the proposed detector are evaluated and compared with a non‐CFAR case through an analytical and numerical results validated by Mont Carlo simulations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

FMCW radar range estimation algorithm based on fast iterative interpolation

For the multi-target detection,a multi-objective range estimation algorithm was proposed based on iterative interpolation to solve the problem of the range accuracy of frequency modulation continuous wave (FMCW) radar being easy to be interfered by spectrum.Firstly,the number of targets and the rough location of the target were obtained through the fast Fourier transform (FFT) and the constant false alarm (CFAR) detection algorithm.Then spectrum was iteratively interpolate,and the inter-spectral interference was eliminated during each iteration to obtain more accurate distance.Simulation results show that the proposed algorithm has higher estimation accuracy in multi-target environment and low Signal-to-noise ratio(SNR).The proposed algorithm is implemented by DSP,which proved that the algorithm meets the real-time requirements and is easy to be implemented in engineering.     

低信噪比S模式应答信号相关检测方法

针对低信噪比条件下S模式应答信号检测概率低、虚警概率高的问题,提出一种基于数据包检测、单脉冲匹配滤波和报头多脉冲检测等三次相关检测的增强识别方法。该方法首先利用数据包相关检测得到数据包位置,从而确定报头脉冲的检测门限;然后利用单脉冲匹配滤波对信号进行降噪处理,确定脉冲位置;最后估计脉冲幅度和噪声功率,利用多脉冲相关检测识别信号报头。通过这三次相关处理,该识别算法可提高S模式应答信号的准确识别率。理论推导了检测概率的数学表达式,通过计算机仿真,在期望虚警概率下,本文方法基本达到了理论检测概率,同时对比了本文方法与传统的直接匹配滤波法、脉冲前沿检测法、基带归一化互相关法的识别性能,验证了本文算法性能的优越性。      

一种基于广义累积和的多波段红外变异点目标检测方法

在红外搜索跟踪应用中,对突然出现和消失的变异点的检测一直是个亟待关注和研究的重要课题。随着多波段红外探测系统的应用,提出一种基于广义累积和的红外目标运动轨迹序列检测新方法,将检测波段从单波段扩展到多波段,从而保证虚警概率不大于某一定值的情况下,使多波段变异点探测概率增大或使所需的信噪比和平均检测时延大大减小。数据仿真表明,这一方法在红外变异点目标序列检测方面具有良好的效果,在虚警概率一定的情况下,信噪比检测门限可降低至传统方法的60%,双波段变异点平均检测时延约减少为传统检测方法的1/2。     

基于平均相关和差分相干累积的微弱GPS C/A码信号精密捕获算法

针对弱信号条件下GPS C/A码捕获问题,提出一种基于平均相关和差分相干累积的码捕获算法。首先,引入相干能量最大值与第二大值的比值作为判决变量,仿真了各种捕获算法的虚警概率得到最佳的判决门限;然后,通过设置的判决门限获得不同多普勒频率偏差及信噪比条件下的检测概率;最后,比较了所提差分相干累积算法、相干非相干累积算法以及非相干累积算法的捕获灵敏度。仿真实验表明,在相同接收数据长度的情况下,采用差分相干累积算法比其他2种算法提高捕获灵敏度约2 dB。