一种高精度的BDS/INS紧耦合测姿算法

针对"北斗"卫星姿态测量系统在测姿过程中测姿精度和稳定性不高的问题,提出了"北斗"卫星导航系统(BDS)/惯性导航系统(INS)紧耦合姿态测量算法.该算法首先利用BDS观测量设计了BDS系统测姿误差模型;然后以INS状态误差方程为滤波系统状态方程,以载波相位为主要观测量设计了扩展卡尔曼滤波器,利用滤波器的输出实现对惯性导航测姿系统的辅助校正;最后采用静态测试、动态测试和遮挡测试验证该算法.该系统可以有效提高BDS测姿精度与输出频率,并且在静态条件下航向角测量精度可以达到0.15°.     

一种残差模糊匹配的非线性目标跟踪改进算法

为解决目标跟踪中因系统滤波初值不准确和噪声统计特性未知引起标准非线性卡尔曼算法估计误差变大问题,该文提出一种基于残差的模糊自适应(RTSFA)非线性目标跟踪算法。在确定采样型滤波基本框架的基础上,给出了在线性化误差约束条件下高斯权值的积分一般形式,并利用李雅普诺夫第二方法证明了该算法估计误差有界收敛的充分条件。进一步构建自适应噪声协方差矩阵在线估计噪声特性,并引入Takagi-Sugeno模型和量测椭球界限规则选择噪声估计器调节因子,有效提高了算法的收敛速度和滤波精度。通过滤波初值信息不明和量测噪声时变的纯方位目标跟踪模型,验证了非线性目标跟踪算法具有更好的跟踪精度和更强的鲁棒性。     

基于代价参考粒子滤波的机动目标跟踪算法

代价参考粒子滤波算法通过动态优化自定义代价函数和风险函数来衡量状态滤波估计的质量,选取最优的状态估计.与粒子滤波算法相比其优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程可实现并行处理.将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.Monte Carlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于当前统计模型高斯粒子滤波算法.     

自适应EKF在被动跟踪中的应用研究

针对被动跟踪中常见的滤波发散、收敛速度慢和跟踪精度低等问题,研究了一种非线性系统的自适应推广卡尔曼滤波算法。该算法能够在线估计噪声的统计特性,动态补偿模型线性化误差,消减系统的观测误差。对其滤波理论及算法进行了研究与仿真,结果证实该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

AKF与EFRLS在动态目标跟踪性能上的比较

卡尔曼滤波是具有递推估计形式的最优滤波,但最优性的获得是在过程噪声和观测噪声统计特性已知的前提下得到的。然而,在大量的动态目标跟踪实际问题中噪声具有不确定性,因而有必要研究在噪声不确定下动态目标的跟踪算法以满足实际问题的需要。文中介绍自适应Kalman滤波对过程噪声方差的估计以及推广的遗忘因子最小二乘法对状态估计的递推公式,并且在平均误差最小准则下通过计算机仿真比较两种方法对动态目标的跟踪性能.仿真结果表明,在不确定噪声下自适应Kalman滤波能够取得比推广的遗忘因子递推最小二乘法更好的跟踪性能。     

Alpha稳定分布噪声中的韧性投影 近似子空间跟踪算法

 为了克服投影近似子空间跟踪算法(PAST)在脉冲噪声环境下性能的退化,本文以Alpha 稳定分布为脉冲噪声模型,依据韧性的M估计方法提出了一种新的代价函数,并推导出基于递归最小M估计的韧性投影近似自适应信号子空间跟踪算法(RLM_-PAST).由于采用了适合噪声模型的M估计函数,新算法与采用递归最小二乘估计的子空间跟踪算法相比,在稳定分布脉冲噪声环境下具有更好的性能.把新方法应用于波达方向(DOA)估计,数值仿真结果表明了该算法的有效性.     

机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波算法研究

首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型．然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点．利用虚拟噪声技术，提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法实时地估计了虚拟噪声的统计特性，减小了线性化误差，提高了非线性滤波的精度。仿真结果表明，在完全相同的初始条件下，自适应扩展卡尔曼滤波对目标距离和速度的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波，此算法具有很高的工程应用价值。     

基于粒子滤波的RFID室内节点定位跟踪研究

为了解决复杂室内环境下的RFID动态节点定位跟踪问题,文中建立了动态节点的运动模型和信号测量模型。仿真采用基于信号RSSI定位方法,结合运用等边三角形定位算法。由于室内射频信号具有较高的噪声污染,因此首先对采集的信号运用粒子滤波技术进行滤波处理,然后运用高斯粒子滤波算法对室内移动的RFID进行了定位跟踪预测。仿真结果表明该算法可以有效地对室内动态节点进行定位跟踪,精度较高,稳定性好,结果进一步说明高斯粒子滤波能有效地抑制室内射频噪声。     

复合K噪声下机动目标跟踪自适应UPF算法

针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波(Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF)算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF)算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度.     

基于IMM-极限迭代UFIR的机动目标跟踪算法

为提高非高斯噪声条件下机动目标跟踪的精度,提出基于交互式多模型极限迭代无偏有限脉冲响应滤波(IMM-极限迭代UFIR)算法。采用对噪声统计特性不敏感的极限迭代无偏有限脉冲响应滤波(UFIR)作为其子滤波器,对各模型进行状态估计,最后通过对各模型的输出结果综合得到机动目标状态。仿真结果表明,在噪声条件复杂的情况下,该算法比交互式多模型卡尔曼滤波(IMM-KF)具有更高的跟踪精度和稳定性,计算量小于IMM-PF,算法能较好地兼顾跟踪精度和计算量两方面性能。     

四相鉴频器辅助的高动态BOC信号载波跟踪

叉积鉴频器的输出频率范围比较窄,捕获信号以后的多普勒频偏可能不在其跟踪范围内。针对此问题,提出了使用四相鉴频器( FQFD )算法辅助已经成型的二阶锁频环加三阶锁相环模型。首先,利用四相鉴频器的非线性特性将接收信号频偏大步长牵引到较低范围,然后使用锁频环消除其大部分动态性,最后利用锁相环跟踪精度高的特点实现高动态二进制偏移载波( Binary Offset Car-rier,BOC)信号载波的快速准确跟踪。在分析各跟踪模块算法的基础上,讨论了其本身的热噪声误差、动态适应力以及最优带宽等相关问题,理论分析和仿真结果验证了该方法比原有跟踪算法提高了300 Hz左右的鉴频范围,并且跟踪效果良好。     

一种改进的高动态GPS载波组合跟踪环路算法

在高动态的接收环境下,GPS接收机接收信号载频上会产生很大的多普勒频移及其变化率,传统的GPS载波跟踪环无法保证可靠的跟踪。在综合分析了常规跟踪方案的利弊后,提出一种新的基于四相鉴频（FQFD）牵引的二阶叉积自动频率控制环（CPAFC）辅助三阶锁相环（PLL）高动态跟踪环路算法。通过美国喷气推进实验室（JPL）高动态载体模型测试表明,该算法在高动态环境下不仅能快速牵入和锁定载波信号,而且在高达100g/s的加加速度作用过程中能持续、精确跟踪,实现导航电文的正常解调。     

一种基于多传感器的复合量测IMM-EKF数据融合算法

为了提高多传感器系统的目标跟踪精度,且解决传感器数量多导致的耗时长的问题,提出了一种复合量测IMM-EKF（Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter）融合算法.该算法根据各传感器的测量精度,对各传感器关于同一目标的量测点迹进行加权融合,再将融合后的点迹进行IMM-EKF滤波处理.通过仿真及实验数据处理,将复合量测IMM-EKF融合算法与加权IMM-EKF融合算法、扩维IMM-EKF融合算法进行了对比分析,比较了三种算法的跟踪精度及耗时长度.结果表明,扩维IMM-EKF融合算法具有最优的跟踪精度,复合量测IMM-EKF融合算实时性最好.最后分别给出了三种算法的适用场合.     

Improving GPS Receivers Positioning in Weak Signal Environments Based on Fuzzy SSMF-FFT and Fuzzy Kalman Filter

With the advent of global positioning system (GPS) and the increasing expansion of technology, improving GPS receivers positioning has attracted great attention. When the signal received by these receivers is weak, receiver functioning becomes impaired. Due to the existing noise and the presence of Doppler shift in weak signal conditions, the signal acquisition section becomes problematic and in weak signal conditions or phase lock loop (PLL), the tracking section design of noise conditions gets difficult. In case of a lock loss on the signal, the user will not be able to calculate the Doppler frequency and the system will diverge. Therefore, a robust algorithm for the GPS receiver PLL is very vital. In this paper, the squared segmented matched filter-fast Fourier transform algorithm is used to improve the acquisition of weak GPS signals with an average SNR of 15 dB. By using the matched filter, the SNR is maximized and the code phase estimation will be more accurately. Also, the use of a segmented filter before the FFT reduces the number of FFT points and therefore, the computational complexity is reduced. To calculate the number of batches and obtain the best acquisition output, in the proposed algorithm, the system becomes fuzzy. In tracking section, fractional Fourier transform (FRFT) with the PLL based on fuzzy Kalman filter (FKF) is used to reinforce it against weak signal environments. The FRFT is used for estimating frequency and acceleration, and a third-order FKF is used for designing the PLL. As a result of these changes, the RMSE of positioning is improved more than 35%.

     

基于PL-EPLL的未知时变窄带噪声有源控制方法

针对船舶动力机械装置未知时变窄带噪声的有源控制问题,基于锁相环信号跟踪生成原理,通过在锁相环中引入次级通道执行机构,推导了新的未知时变窄带噪声有源控制方法.首先,通过EPLL（Enhanced Phase Locked Loop）环节中引入次级通道,形成基于EPLL的未知时变窄带噪声有源控制方法;其次,通过近似分析得到其等效线性差分方程,研究了窄带噪声信号幅值和次级通道特性对算法收敛性能的影响;再次,通过引入幅值归一化和次级通道归一化改进措施,提出了基于Pseudolinear（PL）-EPLL的窄带噪声控制方法.相比原方法,改进算法幅值、频率/相位收敛方程的收敛特性与窄带噪声信号幅值和次级通道特性无关,对不同强度分量的多频窄带噪声控制,具有较为一致的收敛速度.最后,通过仿真分析,验证所提出方法的有效性.     

星座组网中直扩信号快速同步改进算法

基于直扩体制的时分多址(TDMA)卫星星座组网,信号帧前导段长度越短、净荷长度越长,数据传输的效率就越高.但是,直扩体制信号帧前导段长度越短意味着接收信号捕获增益就越低,捕获概率就越低.另外,前导段长度越短要求锁相环信号跟踪收敛速度越快.星座组网整网数据传输效率受到卫星信号同步算法性能的制约.为了提高直扩信号同步算法的性能,从捕获与跟踪两个部分对同步算法进行了改进,提出了一种直扩信号快速同步改进算法.针对捕获部分,分析了前置低通滤波器带宽对扩频信号的自相关函数的影响,通过选择滤波器参数在保证相关主峰无明显恶化情况下提升1/4码片偏差相关峰能量1 dB以上.针对跟踪部分,提出了一种调整闭环控制系统的零极点分布优化锁相环时域响应的锁相环设计方法,给出了基于控制理论优化锁相环闭环系统的零极点分布的四点原则,利用该方法设计的锁相环能大大降低信号跟踪的收敛时间.仿真结果表明,所提改进算法与传统同步方法相比能有效提高信号的捕获概率,加快信号跟踪的收敛速度,明显减少信号的同步时间.     

机动目标DOA跟踪粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法在机动目标波达方向(direction of arrival, DOA)随时间快速变化导致跟踪精度下降、实时性变差及多目标跟踪误差大等不足的问题,本文提出了一种改进粒子滤波(particle filter, PF)算法。该算法依据阵列信号处理模型和匀速(constant velocity,CV)模型,建立了机动目标跟踪的状态方程和观测方程作为状态空间模型,并在此基础上,借鉴多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法谱函数修改了粒子滤波的似然函数,实现了对目标方位的实时动态跟踪。仿真结果表明,与传统子空间类跟踪算法和标准粒子滤波算法相比,本文方法跟踪精度更高,收敛速度更快,抗噪能力及鲁棒性更强,对轨迹交叉的多目标跟踪性能也更优。      

Phase Noise Analysis and Estimate of Millimeter Wave PLL Frequency Synthesizer

Phase noise is an important index in evaluating the performance of millimeter wave (MMW) frequency source. Because of the high frequency, it is difficult to measure its phase noise directly. So it is very necessary to find new methods for estimating it effectively and easily. In this paper, the main factors affecting phase noise of MMW PLL frequency source are analyzed, and then a new method to estimate the phase noise is presented, which is based on the comparison of the phase noise of microwave phase-locked frequency source with phase-locked intermediate frequency in MMW phase-locked loop. In order to demonstrate the validity of this method of phase noise estimate, it is applied to estimate the phase noise of 95GHz double PLL frequency synthesizer. The result shows that the theoretical estimate value is well coincident with the experimental value.     

鲁棒的四元数空间平滑算法

本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。      

引入微分控制思想的辅助GPS载波跟踪环路设计

 载波信号跟踪环路制约着GPS接收机的工作性能,针对其易受高动态和弱信号等环境干扰的缺陷,提出一种引入微分控制思想、应用SINS辅助接收机载波跟踪环路的设计方法.剖析应用于载波跟踪的相位锁定环(Phase Locked Loop,PLL),并将其近似为PI控制模型;在验证辅助信息引入时环路系统稳定的基础上,增加类微分控制项,利用SINS的输出和时钟误差信息估算的多普勒频率作为跟踪环路的中心频率,辅助PLL实现载波信号跟踪;仿真结果表明提出方法能够有效地缩短跟踪环路带宽,缓解热噪声和动态应力之间的矛盾,进而改善载波环路的频率响应和跟踪误差.