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公开(公告)号：CN101510792B
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN200910071539.5
申请日：2009-03-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B1/707
Abstract: 本发明提供的是一种弱相关非高斯信道下的伪码捕获方法。针对弱相关非高斯噪声环境，将伪码捕获等价为假设检验问题，将弱相关非高斯噪声建模为一阶滑动平均SaS噪声模型，利用局部最佳检测算法推导出弱相关非高斯噪声环境下的伪码捕获检测统计量，得到弱相关噪声模型下伪码二维捕获结构及其简化形式，并与传统的伪码捕获结构进行了性能仿真对比，仿真结果表明该捕获结构在相关非高斯噪声环境下检测性能有较大幅度的提高。
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公开(公告)号：CN101572564B
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN200910072083.4
申请日：2009-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B1/707
Abstract: 本发明提供的是一种弱相关非高斯环境下基于局部最佳检测器的伪码捕获方法。将接收信号经过同相/正交两支路，进行载波剥离和伪码解扩处理后得到观测量XiI和XiQ，将两支路观测量的联合概率密度应用局部最佳算法算出的统计量与捕获判决门限进行比较来验证是否捕获到直扩信号；如果大于门限，则判断为捕获到信号，如果小于门限，则滑动本地伪码相位重新进行判断比较直至捕获到信号。并与传统的伪码捕获方法进行了性能仿真对比，仿真结果表明本发明所提出的捕获方法在弱相关非高斯噪声环境下检测性能有较大幅度的提高，且非高斯噪声脉冲特性越明显，所设计的检测器优势越显著。
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公开(公告)号：CN101706566A
公开(公告)日：2010-05-12
申请号：CN200910073006.0
申请日：2009-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S1/02
Abstract: 本发明提供的是一种扩跳频体制无线电导航系统同步方法。天线(1)接收无线电信号传送给低噪声放大器(2)，低噪声放大器(2)将信号作低噪声放大，再发送给射频处理模块(3)；射频处理模块(3)对信号进行滤波和自动增益控制(AGC)处理后，将信号发给扩跳频同步模块(4)；扩跳频同步模块(4)实现跳频序列和直扩序列的同步；后续处理模块(5)根据扩跳频同步模块(4)提供的同步信息进行观测量提取、信息解调和位置解算后续操作。本发明有效地改进了扩跳频信号的捕获和跟踪性能，可以实现较长的直扩序列和跳频序列的快速捕获和稳定跟踪，同步速度比现有的“先同步跳频，再同步直扩”方法有很大提高，同步精度高，保密性也得到保证。
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公开(公告)号：CN101231337A
公开(公告)日：2008-07-30
申请号：CN200810064000.2
申请日：2008-02-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 高精度时间同步装置，涉及无线电导航系统中的时间同步装置。它解决了现有时间同步装置中存在的每次同步调整时间长以及不能对时钟信号进行实时监测、实施调整问题。本发明中的工控机通过GPIB总线获得相位比较器输出的相位差信号，工控机还通过RS232串行通信总线分别传递控制信号给同步触发器、原子钟和信号源；工控机还控制本发明的工作状态及其转换，所述工作状态有时间同步状态：相位比较器获得同步触发器和原子钟输出信号的相位差，工控机根据所述相位差调整原子钟输出信号与同步触发器输出信号同步；监控状态：相位比较器获得原子钟和信号源输出信号的相位差，工控机根据所述相位差调整信号源输出信号与原子钟输出信号同步。
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公开(公告)号：CN104251712B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410525603.3
申请日：2014-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及惯性导航领域，具体涉及基于小波多尺度分析的MEMS陀螺(Micro Electro Mechanical System,MEMS)随机误差补偿方法。本发明包括：采集MEMS陀螺的静态输出数据，并对输出数据进行预处理，去除输出数据中的陀螺常值漂移；对预处理后的输出数据展开小波多尺度分析；分别建立有色噪声和测量噪声的小波网络模型，并利用增加动量项方法修正网络参数，训练结束后保持网络；得到MEMS陀螺的随机误差模型，最终利用该随机误差模型去估计并补偿MEMS陀螺的随机误差。本发明利用小波多尺度分析方法对MEMS陀螺随机误差分析，能有效地分离出随机误差的有色噪声和测量噪声，进而建立相应的噪声模型。因此，所建立的模型更为精确，能提升对随机误差的估计精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104048676A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410298926.3
申请日：2014-06-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 本发明属于陀螺导航领域，具体涉及一种基于改进粒子滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法。包括：数据的采集、预处理与检验：对处理后的MEMS陀螺的输出数据进行时间序列分析建模：利用小波网络算法优化粒子滤波，改善粒子滤波性能；对时间序列模型进行粒子滤波，对MEMS陀螺仪误差补偿，提高精度。M本发明采用一种改进的粒子滤波算法，将小波网络算法与粒子滤波典型采样算法结合，增大位于概率分布尾部的粒子权值，使较高权值的粒子分解为若干个较小权值的粒子，提高粒子样本的多样性，减小误差，提高滤波效果。将基于小波网络的粒子滤波算法应用到MEMS陀螺仪的误差补偿中，可以有效减少随机误差，提高MEMS陀螺仪精度。
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公开(公告)号：CN103969664A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410216218.0
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于差分循环相干积分的GPS弱信号捕获方法，步骤1：取一段20Mms中频信号的数据，M=1，2，3…，对接收到的数据以L=10ms的长度进行分块；设定多普勒频移范围(ωDmin，ωDmax)和搜索频率步进ΔωD，同时设定检测阈值γ；步骤2：对数据比特翻转进行估计，选取数据块；步骤3：将选取的数据进行载波剥离，分别与本地复制载波的同相支路上的正弦信号和正交之路的余弦信号进行混频，得到I路信号和Q路信号；对同相和正交之路数据进行相干积分；步骤4：将每个块的数据和它后面相邻块的复数共轭相乘，即进行差分循环相关；步骤5：将步骤4的结果相干求和，获得峰值Y；将峰值Y与检测阈值γ作比较，判断信号是否捕获成功。
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公开(公告)号：CN103675863A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310690164.7
申请日：2013-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种通过对子相关函数的组合构成新的MBOC调制信号自相关函数的复合二进制偏移载波调制信号边峰消除方法。本发明包括：检测MBOC调制信号；检测MBOC调制信号的自相关函数，将MBOC调制信号的自相关函数分解为子相关函数；对各子相关函数重新进行组合形成新的自相关函数，通过鉴相函数，消除MBOC信号的边峰，实现无模糊跟踪。本发明通过分解MBOC信号的自相关函数得到子相关函数，再对各个子相关函数进行组合形成新的MBOC信号自相关函数，消除了MBOC信号自相关函数的边峰；本发明只需要在接收机内部对MBOC信号自相关函数进行相关运算，再对各个子相关函数进行组合求解，在硬件实现上来看，这比传统MBOC信号的四电平波形实现起来要为容易。
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公开(公告)号：CN103645484A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310625088.1
申请日：2013-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种复合二进制偏移载波调制信号的处理方法。本发明包括：接收MBOC调制信号；根据MBOC调制信号，设计第一辅助波形和第二辅助波形，根据第一辅助波形和第二辅助波形与所述MBOC调制信号的互相关函数，获取伪相关函数；使用所述伪相关函数对所述MBOC调制信号进行处理。本发明通过设计两组本地辅助波形，并选择合适的无模糊伪相关函数，消除了MBOC信号自相关函数的副峰；通过在设计的无模糊伪相关函数的基础上，设计了新的DLL结构，进而能够达到消除MBOC信号无模糊跟踪的效果。设计的两组本地波形均为双电平波形，在硬件实现上来看，这比传统MBOC信号的四电平波形实现起来要为容易。
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公开(公告)号：CN102227096B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201110132263.4
申请日：2011-05-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种非高斯环境下的变步长最小p-范数系统辨识方法，包括以下几个步骤：第1步：首先确定非高斯噪声的特征参数α，从而确定参数p，p＝α-0.001；第2步：获取误差信号e(n)；第3步：确定A、B和步长；第4步：由第2步得到的误差e(n)以及第3步得到的步长μ(n)，获取新的FIR滤波器权系数ω(n+1)：第5步：重复步骤2至步骤4直至训练过程结束，ω(n)的最终值记为，ω0＝[ω0，0，ω0，1，…，ω0，L-1]，L为FIR滤波器的长度，得到未知系统的传递函数。本发明中的系统辨识方法与NLMP方法进行比较，仿真结果表明本发明提出的最小p-范数系统辨识方法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差和更好的跟踪性能，达到了快速自适应系统辨识的效果。
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