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.     

素域上规则及准规则低密度校验码的构造

提出在素域上构造正则及近正则低密度校验码的一种新方法。采用这一方法构造的低密度校验码具有良好的结构。与被广泛研究的低密度校验码array codes as LDPC codes做了仿真比较，结果表明：此方法构造的低密度校验码采用迭代译码时具有优良的性能。     

一种改进的基于中国剩余定理的QC-LDPC码构造方法

为增大QC-LDPC码围长的同时减少码中包含的短环,提高其纠错性能,提出了一种基于中国剩余定理( CRT)的QC-LDPC码改进联合构造方法。该方法将设计围长为g的长码长的QC-LD-PC码的问题简化为设计一个围长为g的短分量码的问题,然后通过对其余分量码校验矩阵的列块进行适当置换,使得构造出的QC-LDPC码具有更少的短环和更优的性能,更适于可靠性要求较高的通信系统。仿真结果表明,与已有的CRT联合构造方法设计的QC-LDPC码相比,新方法构造的QC-LDPC码具有更少的短环,在误码率为10-6时获得了1.2 dB的编码增益。     

一种可快速编码的QC-LDPC码构造新方法

为解决LDPC码的编码复杂度问题,使其更易于硬件实现,提出了一种可快速编码的准循环LDPC码构造方法。该方法以基于循环置换矩阵的准循环LDPC码为基础,通过适当的打孔和行置换操作,使构造码的校验矩阵具有准双对角线结构,可利用校验矩阵直接进行快速编码,有效降低了LDPC码的编码复杂度。仿真结果表明,与IEEE 802.16e中的LDPC码相比,新方法构造的LDPC码在低编码复杂度的基础上获得了更好的纠错性能。     

基于DW特征参数的GNSS-R海面风速反演研究

传统上,机载风速反演一般使用相关功率曲线后沿直接匹配方法,该方法需从实测数据中提取状态信息生成理论波形,而从实测数据中提取状态信息是有误差的,导致生成的理论波形存在误差,从而反演效果不好。对此,提出一种新的基于一维时延功率波形特征参数的风速反演方法,该方法根据风速对一维时延功率曲线时延窗的影响,建立以一维时延功率曲线时延窗作为特征参数的风速反演模型。实验结果表明,新方法的精度为0.77 m/s,相比传统方法,精度提高了33.04%,且模型简单。     

基于ANN的GNSS-R海面风速反演方法

全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)进行海面风速反演时,传统方法主要有波形匹配法和经验函数方法.针对传统方法存在计算量大,反演过程繁琐等不足,引入人工神经网络,提出了一种多隐藏层的人工神经网络方法进行海面风速反演.首先分析不同输入特征参数与风速之间的关系,其次建立用于风速反演的ANN模型,最后进行模型训练,验证该模...