利用信道状态信息的室内定位技术

多径效应导致基于信号接收强度（RSSI）的室内定位方法精度不高,采用更细粒度的物理层信道状态信息（CSI）可以区分不同路径,提高定位精度。在已有基于CSI室内定位方法的基础上,通过改进对数距离路径损耗模型,得到CSI与传输距离的关系,并结合目标位置所测得的CSI值回归出目标与发射端的距离,最后通过三边定位法预测出目标的位置坐标。实验表明,相比基于RSSI的定位方法以及已有的基于CSI的定位方法,所提方法2 m以内的误差概率提高了将近40%和20%,有效提高了定位精度。     

利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标

卫星导航差分RTK(Real Time Kinematic)定位方法的定位精度极易受到载波相位整周模糊度固定算法的影响，在模糊度固定失败的情况下，差分RTK定位将出现大幅偏差。针对该问题，基于Jerk模型提出了一种利用Kalman滤波修正差分RTK定位坐标的方法。在传统Jerk模型基础上，将卫星导航系统输出的载体运动速度信息引入状态空间模型的观测方程。基于扩展状态空间模型，利用Kalman滤波器实时修正载体的位置坐标。半实物仿真表明，所提方法能大幅改善卫星导航差分RTK定位精度。     

一种超宽带与惯导融合的LSTM室内定位算法

针对复杂环境下的室内高精度定位需求,提出了一种超宽带和惯导融合定位方案。结合位置估计过程可被划分为时间序列预测问题的特点,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM) 网络的联合定位算法,并对其总体架构设计、数据预处理方法、网络结构设计、模型训练方法进行了研究。在此基础上,通过仿真和实测实验对联合定位算法进行验证,实验结果表明,该LSTM神经网络联合定位算法的定位精度优于传统TOA(Time of Arrival)、UKF(Unscented Kalman Filter)联合定位算法,适用复杂室内定位。     

基于Turbo码迭代的低信噪比载波同步技术

针对低信噪比短突发通信系统的载波恢复问题,研究了一种基于迭代思想的载波相 位估计算法。该算法首先利用导频进行初始的载波相位估计,然后再利用Turbo译码器输出 的软信息进行载波相位细估计,进而实现有效的载波同步。仿真结果表明,该算法仅利用11 个QPSK导频符号就能校正较大范围的相位偏移,进而达到理想的误比特性能。     

IMU辅助的TDOA室内定位

室内环境下，当无线信号受到多径和非视距干扰时，传统的基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）的测距模型定位精度不满足室内定位精度要求。为此，提出利用TDOA与低成本的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）相结合的定位方法。在视距情况下，只有TDOA系统工作，但在信号受到干扰时，利用IMU能够在短时间内提供一个准确的相对位置信息的特性，采用TDOA算法对其进行辅助定位，并利用卡尔曼滤波器对它们的数据进行预处理，最后使用扩展卡尔曼滤波器对数据进行处理融合。实验结果表明，提出的算法比传统的TDOA定位具有更高的精度。     

一种改进载波相位恢复算法

为了解决载波相位恢复算法频偏估计范围小、估计精度低、计算复杂度高等问题,提出了一种基于Q次方的极性环与极性判决（Polar Decision,PD）算法相结合的Q次方极性判决（Q-th Power Polarity Decision,QPD）算法。首先对判决导向（Decision Directed,DD）算法、PD算法、基于Q次方的极性环进行性能分析;然后结合基于Q次方的极性环和PD算法的优点,提出性能更好的QPD算法,并分别在不同频偏和不同信噪比条件下对这四种载波相位恢复算法进行性能仿真与性能比较;最后,在QPSK、8PSK、16APSK和32APSK这四种调制方式下,分析QPD算法的误码率、资源消耗和吞吐率。仿真结果表明,该算法相比于DD算法、PD算法、基于Q次方的极性环具有频偏估计范围较大、估计精度较高、资源消耗相对较少、吞吐率较高等特点,且适用于多种调制方式。     

多载波系统中一种基于预编码的改进PAPR降低方案

针对多载波系统中峰均功率比（Peak to Average Power Ratio,PAPR）普遍较高的问题,首先给出预编码技术抑制PAPR的基本思路和预编码矩阵的一般性设计规则;然后将降低信号峰值的问题转化为在信号瞬时功率均值不变的条件下最小化信号瞬时功率方差的优化问题;最后,为了使预编码矩阵能够联合改善载波的相位和发送信号的非周期自相关性以提高PAPR的抑制效果,基于梯度搜索算法提出一种将非周期自相关性和相位共同优化的算法求解上述最小化问题,通过互补误差函数（Complementary Cumulative Distribution Function,CCDF）表示对PAPR的抑制效果。仿真结果表明,该算法在不影响甚至稍微提高系统误码率性能的前提下,相比于预编码方法改善约0.8 dB。     

TRM-FMM室内无线定位技术

在室内多径环境下信号视距传播易受障碍物影响,导致现有的一些室内定位技术对室内环境分布的估计较为困难。时间反转镜(TRM)室内无线定位技术可以有效地减少室内多径效应对信号的影响以及复杂环境造成的延时。但是,若没有信号传输信道的信息,常规TRM技术的定位精度就会大打折扣。针对该问题,给出了一种基于快速行进算法(FMM)的TRM室内无线定位方法。该方法首先利用FMM和同时代数重建算法(SART)迭代更新计算室内环境分布,然后使用估计结果进行TRM定位。仿真结果显示,对于小型规模的目标物体定位误差约为1.84 cm,在未知室内信道信息的仿真环境下,该方法比常规TRM技术的定位精度提高约32.90倍。     

UFMC系统在多径衰落信道中的干扰消除

通用滤波多载波(UFMC)是5G通信系统中的关键技术,能够降低带外泄露。但是在多径衰落信道下UFMC系统会受到符号间干扰（ISI）和多普勒效应产生的载波频率偏差的影响,从而使系统的性能下降。为了消除系统中的干扰,提出了一种迭代最大似然算法。该方法主要通过迭代最大似然算法（ML）计算出载波频率偏差,把估计出的结果作为初始值并运用迭代的方法得到最终的载波频率偏差,当达到收敛区间时,迭代结束;最后利用相位旋转的概念补偿载波频率偏差并运用最小二乘算法更新信道响应信息,减少该系统干扰。仿真结果表明,在信噪比大于10 dB时,随着信噪比的增大,算法能够有效地抑制系统中的干扰,提高UFMC系统的性能。     

一种特殊GDOP场景下的NLOS传播识别算法

在地面无线定位中,影响定位精度的最大因素是电波的非视距（NLOS）传播误差,定位估计前识别收发信机之间电波是视距（LOS）还是NLOS传播是提升定位精度需要研究的重要课题。为此,先对一种基于交叉面积的NLOS识别算法进行改进,然后提出了一种针对特殊几何精度因子（GDOP）场景下的NLOS识别算法——分步检验算法。该算法采用两步进行识别,先用数据检验筛选出测量样本中的LOS测量值,再用改进的交叉面积算法进行识别。仿真结果表明,分步检验算法在特殊GDOP场景下具有良好的识别性能。     

采用天线组阵辅助的连线干涉测量载波相位解模糊

针对航天器初始轨道精度无法满足连线干涉测量（CEI）载波相位解模糊需求的问题，提出了一种采用短基线天线阵辅助的解模糊方法。从理论上分析了载波相位模糊产生的原因以及不同方向角、不同基线长度条件下解模糊对轨道预报精度的最低要求，对具有代表性的1 km短基线天线阵在主站测距加两基线方向角（Rlm）体制下的定位精度进行了仿真，结果表明，方向角越大，该方法的无模糊基线长度扩展能力越强。最后给出了达到最优测角精度的基线长度设置和解模糊流程。     

防恶意干扰的VANET双群联合定位算法

传统的无线定位方法直接应用于车辆自组织网络(VANET)时，会被窃听方利用定位信息，从而导致严重的安全隐患。为此，提出基于Bancroft方法的双群组合定位算法,用于保障车辆自组织网络中车辆定位的安全性和准确性。算法利用两个群组的智能车辆节点分别进行定位，利用两组解分别反求伪距值，如果所获得的伪距值与经过节点钟差修正后的原始伪距值基本一致，则认为这一组解为最终的定位结果，从而保证了定位的正确性。同时，双群定位的信息分散性保证了系统整体的安全性。理论分析及算法仿真表明,双群联合定位算法可使窃听方的误码率稳定在较高水平。     

一种基于统计分析的解定位模糊方法

针对相位测量定位系统是否正确解辐射源位置模糊的判别问题,提出了基于相位差拟合误差均值与方差假设检验的统计判断方法,以逐步剔除错误解;对于剩余的正确辐射源位置估计,给出了提高定位精度的统计处理方法和辐射源位置估计的置信椭圆。仿真试验结果表明,提出的解模糊方法能有效降低将错误解判别为正确解的误判比例,定位结果的统计处理方法可以提升定位精度并缩小置信椭圆。所提方法对于促进相位干涉仪系统的实际应用具有积极意义。     

基于瞬时测频的BPSK和QPSK信号参数估计

针对RWR/ESM中瞬时测频(IFM)无法对相位编码信号脉内参数进行测量的问题,提出了一种对载频的估计方法和两种对码元的估计方法。通过采用高采样率ADC采样、解模糊、平滑和取均值的处理流程对信号载频进行估计;利用相位跳变和相干解调两种方法分别对码元进行估计。仿真结果证明了上述方法对载频和码元估计的有效性。在对码元的估计中：相位跳变法实时性好,但需要一定的先验知识;相干解调法不需要任何先验知识,但实时性不好。所得结论对工程应用研究具有一定参考价值。     

基于部分模糊度固定技术的RTK定位改进算法

差分卫导实时动态定位(RTK)的定位精度取决于载波相位整周模糊度固定算法的成功率。LAMBDA(Least-Squares Ambiguity Decorrelation Adjustment)算法作为最有效的模糊度在航固定算法，其效能易受卫星故障、多径效应等因素的影响。为提高LAMBDA算法的成功率，引入部分模糊度固定技术。改进后的RTK定位算法以模糊度方差值为序，逐步剔除具有相对最大方差的模糊度并利用LAMBDA算法固定剩余的模糊度，直至模糊度固定成功。双动运动平台实测结果表明，改进后的RTK定位的模糊度固定成功率达到100%，其中首次固定成功率达到98.3%。与导航领域公认的事后处理软件定位结果相比，改进后的RTK定位精度达到厘米级。     

基于压缩感知的信道反馈重构

在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基于压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)开发高效的信道状态信息(Channel State Information,CSI) 反馈方案是现在研究的热点。针对现有的基于CS的信道反馈重构算法——正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法存在重构时间长、数据量大可能会无法适用的不足,提出了一种改进的OMP算法,即广义正交匹配追踪(Generalized OMP,GOMP)算法对CSI进行高效重构。仿真结果表明,GOMP算法在重构精确度上高于OMP算法,特别是在较低的压缩比下优势更为突出;而且由于迭代次数减少,需要的重构时间也显著减少。     

融合反距离加权和矩阵填充的位置指纹库构建

为解决位置指纹定位在离线阶段构建位置指纹库时耗费的人力和时间成本较大,构建指纹库效率低和利用空间插值法构建的指纹库精度不高的问题,提出了一种融合反距离加权和矩阵填充的位置指纹库构建算法。该算法仅需人工采集定位区域内少量参考点的接收信号强度值用作信标点指纹信息,结合反距离加权算法特性计算出次信标点指纹信息,根据位置指纹库数据矩阵的低秩性,应用奇异值阈值矩阵填充算法构建出位置指纹数据库。仿真实验结果表明,所提算法有效降低了矩阵填充算法构建位置指纹库所需的人工和时间成本,构建出的位置指纹库定位性能优于反距离加权和克里金空间插值法,接近传统人工采集法,显著地提高了位置指纹库的构建效率。