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°。     

UPF算法在OFDM时变信道估计中的应用

为了提高正交频分复用（OFDM）系统中时变信道估计的精度和系统性能,提出一种利 用无迹粒子滤波（UPF）算法的OFDM时变信道估计方法。该方法首先将OFDM系统时变信道建 模为具有动态特性的状态方程,然后利用UPF算法,结合接收信号动态地估计信道状态。仿 真结果表明：在高斯和非高斯环境下,所提的方法均可以获得比采用传统粒子滤波（PF）算 法的信道估计方法更高的估计精度和更好的系统性能,因此适用于实际系统。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival,DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

“北斗”B2频段导航信号伪码跟踪性能分析

与传统卫星导航信号体制不同,新一代“北斗”B2频段导航信号采用了交替二进制偏移载波调制（AltBOC）体制,因此伪码跟踪性能也与传统信号体制有较大差异。首先介绍了AltBOC调制信号原理及特点,然后根据码跟踪精度理论比较了新型调制信号与传统信号体制的性能差异,分析了不同鉴相器时B2频段信号的码跟踪误差,并对不同相关器间隔、环路带宽、前端带宽、载噪比环境条件下的伪码跟踪误差进行了仿真分析。仿真结果表明,提高信号载噪比、射频前端带宽或减小相关器间隔、环路带宽均能减小码跟踪误差。研究结果对新一代“北斗”导航信号新体制性能的评估以及“北斗”导航接收机的系统设计具有一定指导意义。     

一种提高恶劣环境中电台话音质量的方法

针对恶劣环境中电台话音质量差这一难题,提出了一种有效的解决方法。首先在最小值控制的递归平均Ⅱ型（MCRA-2）算法基础上,提出了一种改进的MCRA-2算法。该算法采用自适应平滑参数和双检测门限,能有效减小音乐噪声,提高噪声估计准确性;然后将该噪声估计算法与对数最小均方误差估计器相结合,实现话音降噪,提高恶劣环境下电台话音质量;最后利用噪声估计结果和降噪后的话音信号,采用信噪比判决算法,自适应估计静噪门限,实现自适应静噪,进一步提高话音舒适度。实验表明,采用该方法的电台在大噪声、强干扰等恶劣环境中使用时,能明显改善话音质量,有效减轻收听者听觉疲劳。     

一种自适应增强谱线算法的优化设计与实现

自适应谱线增强（ALE）算法能够提高高动态、低信噪比信号的 载波频率估计精度。针对实际应用中该算法消耗硬件资源多、结构复杂、使用效率低等问题 ,提出了结合可编程逻辑门阵列（FPGA）优化的ALE算法结构方法,简化了ALE硬件电路。设 计结果表明,改进ALE方法后,可实现信噪比为0～20 dBHz、最大多普勒动态为800 H z/s的测控信号载波频率准确估计。     

高动态弱直扩信号的分级捕获算法

针对低信噪比高动态环境下直扩信号经典捕获算法中多普勒频偏估计精度和快速傅里叶变换（FFT）运算量的矛盾,提出了一种基于频偏补偿的两级非相干累加捕获算法。该算法以部分匹配滤波器结合快速傅里叶变换（PMF-FFT）算法为单元,首先利用第一级频偏粗估值对多普勒频偏进行补偿,然后通过调整第二级PMF-FFT中部分匹配滤波器长度并利用滑动平均窗对残余频偏进行精估。理论分析和仿真结果表明,与经典捕获算法相比,该算法在FFT运算点数相同的条件下,可以有效地提高多普勒频偏估计精度,并且在高动态环境下具有更好的检测性能。     

多径环境下TDDM-BOC信号伪码周期估计

针对低信噪比下存在多径效应的时分数据调制二进制偏移载波(TDDM-BOC)调制信号的伪码周期估计难题,提出了一种基于二次谱的TDDM-BOC信号伪码周期估计算法。该算法首先推导出多径环境下TDDM-BOC信号模型,然后求出多径TDDM-BOC信号的功率谱,再求其二次谱,最后通过检测二次谱的尖峰脉冲间的间距得到多径环境下TDDM-BOC信号的伪码周期。实验过程中采用累加平均的方法可以达到降噪和精确估计的目的。仿真结果表明：该算法能够在多径环境下对TDDM-BOC信号伪码周期进行有效估计,且估计性能与多径环境有密切关系,这为今后我国“北斗”导航接收设备的开发提供了一定的理论参考。     

一种对称α稳定分布噪声环境下DOA估计新算法

脉冲噪声环境下波达方向（DOA）估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题,提出了一种新的基于非线性压缩核函数（NCCF）的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的协方差矩阵,通过对有界矩阵进行特征分解确定信号子空间和噪声子空间,借用MUSIC谱估计公式进行谱峰搜索,得到DOA的估计值。仿真结果表明,NCCF-MUSIC算法运算复杂度较低,相比于基于分数低阶统计量（FLOS）的MUSIC方法和基于广义类相关熵（GCAS）的MUSIC算法,该方法具有更好的准确度和稳定性。     

基于频域差分的“北斗”三号信号快速捕获算法

针对“北斗”三号导航信号快速捕获问题，提出了一种能够克服“北斗”三号信号中Neuman-Hoffman(NH)码跳变并提高“北斗”三号导航卫星信号B1I频点信号信噪比的快速捕获算法。该算法基于频域差分非相干的部分匹配滤波和快速傅里叶运算（Fast Fourier Transform,FFT）算法，利用加窗和补零的方式提高FFT的频点分辨率并抑制扇贝损失，通过频域差分的方式弥补相干积分时间短和非相干平方损失带来的信噪比不足。理论分析和仿真实验证明，该算法优于传统非相干积分，能实现“北斗”三号信号的快速捕获。     

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 Carrier,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。     

一种适合突发数字通信的快速载波频偏估计算法

给出了一种适用于MPSK解调的非数据辅助(NDA)载波频偏估计算法,该算法采用前向开环载波同步方式,与传统的Costas环相比,这种方式具有同步速度快、载波频偏估计范围大的优点,尤其适用于高速突发数字通信系统。理论和实验结果表明,该算法计算量小,复杂度低,抗噪声性能好,适合于工程实现。     

一种GNSS信号跟踪环路频相直调控制算法

全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)接收机信号跟踪环路正确地锁定导航信号的频率、相位是提取测量值以及导航星历的基础。传统的接收机跟踪环路采用调整频率的方式来调整相位，不能及时消除跟踪误差，并且在弱信号条件下容易受到噪声影响，难以对信号进行精确跟踪。针对这一问题，提出了一种基于非相干预滤波器的频相直调环路控制算法，采用非相干预滤波器提取跟踪误差，并且在本地信号生成阶段直接将载波相位差、载波频率差、码相位差进行消除。实验表明，与传统环路相比，频相直调算法对载波相位、码相位迁入速度分别提高了90%和95%，高动态、弱信号下多普勒估计精度分别提高了69.25%和61.37%，并且频相直调算法能够有效抑制环路参数调整、载体突然机动对载波相位锁定带来的扰动。     

基于噪声分布特性的脉冲信号自适应门限检测

通过分析数字脉冲信号幅度差分的概率分布模型，得到噪声的分布特性，并推导出用于脉冲信号检测的时域自适应门限。该门限可通过计算信号幅度差分绝对值的均值直接得到。该门限算法的第一个优点是门限值仅与噪声统计特性相关，与信号无关，可避免传统自适应算法中检测门限被强信号拉高，造成强信号附近的弱信号漏检问题;第二个优点是计算复杂度低，非常适合于实时性要求高而资源不足的现场可编程逻辑门阵列（FPGA）等硬件平台实现，为脉冲信号的实时捕获和后续的侦察处理提供支撑。     

基于群Monte Carlo的大气噪声二维模型参数估计

为解决多天线最佳接收下的多维非高斯噪声参数估计问题,提出了基于群蒙特卡洛的大气噪声二维模型参数估计方案,通过联合设计蒙特卡洛马尔科夫链和优化重要性重采样算法,实现噪声模型的全局最优参数估计。针对该算法高强度运算需求,在GPU平台上对核心运算作细粒度并行计算处理并优化设计,使运算速度大幅提升,以满足实时处理要求。仿真实验结果表明,该算法迭代收敛快,精度高,各参数估计相对误差普遍小于0.02,最大相对误差可控制在0.05以内,运算速度较传统计算有大幅度的提高,可充分满足低频通信系统中实时计算的要求。     

基于GPD的稳健贝叶斯压缩感知ISAR成像方法

现有贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressed Sensing,BCS）-逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像算法中先验分布模型不能很好地满足可压缩性,导致成像精度随脉冲数目的减小、高斯噪声的增强而急剧下降。为此,提出了一种基于广义Pareto分布改进BCS成像方法(Improving BCS imaging based on GPD,IGPCS)。该方法主要在BCS框架下利用广义Pareto先验分布替代传统的广义Gaussian先验分布,以增强模拟信号的稀疏先验和可压缩性。进一步地,为了克服后验概率模型计算困难等问题,采用最大后验（Maximum A Posteriori,MAP）方法对超参数进行估计。通过对Mig-25小型飞机的ISAR模拟实验表明,与传统方法相比,IGPCS方法能够获取极高的成像精度,并且对低脉冲数、强高斯噪声环境具有较强的鲁棒性。     

一种针对压缩域信号的新型锁相环技术

针对通信信号压缩采样获得的压缩域信号频率、相位提取问题,提出了一种基于压缩感知的新型锁相环技术。通过深入研究压缩域的信号估计问题,提出了压缩域锁相环路,可以直接在压缩域同步跟踪信号频率和相位变化,不再需要高复杂度的信号重构处理。分析了环路模型及其估计性能,并针对该锁相环可行性和性能分别进行了仿真实验。仿真结果不仅验证了压缩域锁相环的可行性,同时表明该环路能够实现高动态信号的高精度频率提取。压缩域锁相环的应用潜力较大,例如可以作为压缩感知通信接收机的同步解调方法。     

星载AIS的复值FastICA算法改进

针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法（FastICA）。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差(SMSE)变小,信干比(SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。     

用于正弦波频率估计的修正Kay算法

Kay算法能够估计出采样点较少的正弦波频率，但低信噪比下估计性能不佳。针对此问题，提出了修正Kay算法。首先基于最大似然估计准则，推导了观测信号模值与相位的条件概率密度函数，进而重建了Kay算法的相位差噪声矢量协方差矩阵与权值矩阵。实验结果表明，修正算法能够有效估计正弦波信号频率，与Kay算法相比，抗噪性更强。