一种GNSS-BOC调制信号的捕获方法

    公开(公告)号:CN102323601A

    公开(公告)日:2012-01-18

    申请号:CN201110139870.3

    申请日:2011-05-27

    Abstract: 本发明提出一种针对BOC调制信号在低信噪比条件下的GNSS-BOC调制信号的捕获方法,包括步骤一:将中频输入信号剥离载波、步骤二:将本地伪随机码Local_PRN信号和经过BOC调制的本地Local_BOC信号中各个相位的值从1改为0、步骤三:得到叠加后的中频输入信号等步骤。本发明能够消除BOC调制信号自相关函数的多峰值特性,避免了多峰值特性给GNSS接收机捕获BOC调制信号时产生的误检和漏检问题。对相关运算、相干累积方法的改进大幅度减小运算量,缩短了GNSS接收机对输入信号的处理时间,增强了接收机的实时性。

    基于北斗作为外辐射源的无源雷达直达波干扰抑制方法

    公开(公告)号:CN102096067A

    公开(公告)日:2011-06-15

    申请号:CN201010565660.6

    申请日:2010-11-30

    Abstract: 本发明提供的是基于北斗作为外辐射源的无源雷达直达波干扰抑制方法。首先对M个阵元接收的信号分别进行下变频;将M个接收阵元组成互相重叠的K个子线阵;第1个子线阵在频域内的输出为Xl(ω);将每个子线阵的输出移相并取模的平方;对此时的K个方程依次递减;将递减后的方程组转化为矩阵形式;利用最小二乘法求解均方意义下误差最小的目标回波估计值R=B+X,再转换到时域即可得到估计的信号。只要满足信号与干扰所处方向不同的假设,基于北斗的无源雷达系统只需要一个目标接收通道而不需要参考通道,相位匹配算法可以有效的去除雷达目标回波通道中的直达波干扰,在直达波干扰与目标回波信号相关的情况下仍然具有很好的效果。

    无源雷达分组LS-CLEAN微弱目标检测方法

    公开(公告)号:CN102087354A

    公开(公告)日:2011-06-08

    申请号:CN201010588132.2

    申请日:2010-12-15

    Abstract: 本发明提供的是一种无源雷达分组LS-CLEAN微弱目标检测方法。将雷达参考信号、目标回波信号的所有采样点平均连续的分组,将每组目标回波信号分别投影在与该组干扰子空间正交的子空间内,对直达波干扰、多径干扰进行有效抑制,对回波信号进行多普勒补偿,迭代地抑制强目标旁瓣对微弱目标回波的遮蔽作用,计算处理后的剩余信号能量,当剩余信号能量与噪声电平相当时,停止迭代,对此时的信号进行恒虚警处理,检测出微弱目标。本发明可以有效地抑制直达波干扰、多径干扰和杂波干扰,还可以有效地消除强目标回波旁瓣对微弱目标回波的遮蔽效应,利用此方法可以使干扰抑制剩余降低,同时计算量简便,适合实时处理。

    一种基于CSA-MWF的无源雷达目标回波信号子空间的估计方法

    公开(公告)号:CN102353947B

    公开(公告)日:2013-07-31

    申请号:CN201110190581.6

    申请日:2011-07-08

    Abstract: 本发明提供一种基于CSA-MWF的无源雷达目标回波信号子空间的估计方法,包括:步骤一:在无源雷达接收系统中提取观测数据矢量,并将其赋值给CSA-MWF的初始观测数据,并初始化期望信号;步骤二:推导目标回波子空间的估计方法表达式;步骤三:计算CSA-MWF中本级的前向滤波器;步骤四:计算CSA-MWF中本级的期望信号;步骤五:计算CSA-MWF中更新后的观测数据;步骤六:进行门限判决;步骤七:计算得出目标回波信号子空间。本发明将CSA-MWF这种有效的降维方法应用于无源雷达中,可以避免估计观测数据的协方差矩阵,避免对其进行特征值分解,可以有效降低计算量,非常适合信号多变的复杂环境。

    一种GNSS-BOC调制信号的捕获方法

    公开(公告)号:CN102323601B

    公开(公告)日:2013-02-06

    申请号:CN201110139870.3

    申请日:2011-05-27

    Abstract: 本发明提出一种针对BOC调制信号在低信噪比条件下的GNSS-BOC调制信号的捕获方法,包括步骤一:将中频输入信号剥离载波、步骤二:将本地伪随机码Local_PRN信号和经过BOC调制的本地Local_BOC信号中各个相位的值从1改为0、步骤三:得到叠加后的中频输入信号等步骤。本发明能够消除BOC调制信号自相关函数的多峰值特性,避免了多峰值特性给GNSS接收机捕获BOC调制信号时产生的误检和漏检问题。对相关运算、相干累积方法的改进大幅度减小运算量,缩短了GNSS接收机对输入信号的处理时间,增强了接收机的实时性。

    一种非高斯环境下的变步长最小p-范数系统辨识方法

    公开(公告)号:CN102227096A

    公开(公告)日:2011-10-26

    申请号:CN201110132263.4

    申请日:2011-05-20

    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。

    一种非高斯环境下的变步长最小p-范数系统辨识方法

    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

    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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