卫星通信双循环下Volterra滤波预失真算法

针对卫星功率放大器输出信号非线性化的问题,提出了一种简化预失真算法.该算法通过两个一阶截断Volterra滤波模型构建前馈循环和反馈循环,并结合两重循环调整预失真器系数来实现卫星通信发射信号线性化处理.在载波频率的提高或传输速度增大时,该算法仍可通过提高预失真器系数更新速度和精确度,从而保证卫星发射信号具有较好的线性特性,具有很好的使用价值和可操作性.     

卫星通信中16APSK调制下带有记忆性的后置预失真算法

针对卫星星载功率放大器工作在饱和区域所造成的卫星传输信号非线性特性,以及传统的前置预失真器由于延时、高阶信号调制等原因,不能完全消除功率放大器的非线性影响与记忆效应。提出了一种可用于多幅度高阶信号调制的后置预失真器算法,该算法通过建立多变量矩阵后置预失真器来消除功率放大器的非线性影响和记忆性影响。从误码率、功率谱和星座图3个方面对所设计的后置预失真器进行性能分析,仿真结果表明后置预失真器可以有效消除高阶调制信号的非线性影响和记忆性影响,在实际应用领域拥有较高的价值。     

探测火箭最优再入轨迹研究

探测火箭在空中执行任务是一个复杂的过程.文中以具体探测火箭为参考,着重分析了探测火箭再入大气层返回着陆阶段的运动过程,并建立相应的数学模型.采用间接分析总热载荷、气动加热率、动压等相关参数的方法,利用"格林函数法"对模型进行仿真.仿真结果表明,该模型能够获得较合理的再入轨迹及误差半径较小的着陆点.     

基于连续相位调制的OFDM信号研究

采用连续相位调制技术中相位转移平滑、频带利用率较高和带外功率较低的特性,研究了连续相位调制信号与部分响应序列相结合的方法,解决了OFDM信号峰平功率比较大的问题。建立了系统的数字模型并进行了仿真,仿真结果验证了该方法可以明显降低OFDM信号峰平功率比。     

基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航方法

针对GPS/INS组合导航系统中,由于量测噪声统计的不确定性导致平方根容积卡尔曼滤波器(SCKF)滤波精度下降甚至发散的问题,该文提出一种基于加权的自适应SCKF(WASCKF)方法。该方法首先利用移动开窗理论对SCKF新息的协方差阵进行最大似然估计,实现对测量噪声统计特性的在线调整;然后,利用加权理论,依据窗口内不同时刻信息的有用程度的不同而设置相应的权值,增强对窗口内有用信息的利用。最后,将WASCKF方法应用于GPS/INS组合导航系统中进行仿真验证,并与SCKF和ASCKF方法进行比较,结果表明,在测量噪声统计存在不确定情况下,该文所提出方法的速度误差和位置误差的均方根均小于SCKF和ASCKF方法,能够有效地提高GPS/INS组合导航系统对量测噪声统计不确定的自适应能力与导航性能。     

认知无线电中差值能量检测

在认知无线电系统中,认知用户需要实时准确地判断频谱的使用情况。研究了能量检测算法的检测性能,发现当噪声波动性较大时,能量检测性能会大幅下降,在低信噪比时尤为明显。因此提出利用噪声不确定性的最大波动范围修正能量检测,并在此基础上提出了一种差值联合能量检测,即通过每次能量检测的差值变化大小校正判决结果,得到最终的融合判决结果。仿真表明,这种改进的能量检测方法的性能在保证传统能量检测优点的情况下有效地提高了认知用户对频谱实时准确的检测性能。     

长基线高精度GNSS相对定位算法

随着云计算和物联网的发展,电子设备对高精度相对位置的需求也日益增加,传统的相对定位算法假设卫星信号到达基准站和移动站是平行的,随着基线长度的增加定位算法会产生较大误差。针对上述问题,根据卫星信号到达基准站和移动站的情况,提出了一种基于三角形的相对定位算法,该方法利用三角形代替传统方法的平行线,利用余弦关系构建单差方程,进一步利用牛顿迭代对方程进行优化求解。仿真结果表明,在长基线的情况下论文所提方法仍可实现高精度定位,克服了传统方法的定位误差大的缺点,在军事和民用领域具有一定的应用价值。     

WCDMA上行码片级协处理DSP软件系统代码优化

文中介绍了WCDMA上行码片级协处理DSP软件系统的构成,接着对该软件系统代码优化的问题进行了分析,然后提出了几种有效的代码优化方法,最后描述了对利用上行DPCCH导频进行信干比估计函数进行单元优化的过程,并给出了仿真环境下该函数代码优化的测量结果.     

卫星星载后置非线性失真消除算法

针对前置预失真器不能有效消除高阶信号调制所引起的卫星星载功率放大器的非线性干扰和记忆性干扰,提出了一种后置非线性失真消除算法。该算法根据卫星通信标准 DVB-S2下的高阶信号具有多个幅度的特点,结合功率放大器的记忆特性,建立了一种可自适应调节的非线性失真消除模块来实现卫星输出信号的线性化。在卫星输入信号的载波频率较大时,该算法可以有效解决多幅度调制所产生的非线性干扰和记忆干扰。从误码率和星座图两个方面对该算法进行仿真分析,结果表明,所设计的后置非线性失真消除算法可以有效降低高阶调制信号所带来的非线性干扰和记忆性干扰的影响,具有较好的应用价值。     

卫星通信中动态神经网络预失真算法研究

随着OFDM、WCDMA等高峰均比调制方式在卫星通信中的应用,以及卫星通信的传输速度高速化,传统的功率放大器预失真技术已经不能适应下一代卫星通信。针对上述问题,提出了一种动态神经网络预失真方法。该方法通过对输入信号进行幅相分离,分别利用动态神经网络进行预失真处理,并给出了所设计预失真方法的数学推导。仿真结果表明,该方法能够有效减小计算量并提高预失真的性能,从而可以较好地消除功率放大器的非线性特性和记忆效应,比功率放大预失真方法更具有实用价值。