ARC-FSK中程多载波水声通信新技术

海洋水声信道是一种极其复杂多变的时-空-频变参信道。信道通带窄、多途干扰强、衰落严重足水声通信高速可靠传输信息的主要障碍。该文针对中程（10～30km）多载波水声通信系统提出一种非对称升余弦频移键控调制（ARC—FSK）信号。该信号在频率调制的基础上，结合了非对称信号的稳健抗多途特性与相位调制（CPM）信号的高频谱效率，实现了最佳系统性能。理论分析及仿真结果表明：该ARC—FSK信号多释抑制有效，性能稳健，更适合于恶劣水声信道，在中程（10-30km）水下多载波（MC）高速通信中具有良好的应用前景。     

远程水声通信的MC-MPSK方法

远程水声信道是多途、时变、强环境噪声干扰的信道，声波在其中的传输行为十分复杂，加之水声传输的带宽有限以及通信载波频率较低，使得水声通信传输距离和数据率这一对矛盾尤为突出。如何在增大作用距离的同时提高传输数据率是水声通信的难点。该文在80km海上试验的基础上，提出了适合于远程水声通信的多载波-多相移键控（MC-MPSK）的编码调制解调方法。该方法采用多个载波同时进行多相位调制，即信号的频率和相位同时携带信息。该方法与梳状均衡器结合可在增大作用距离的同时提高传输数据率。对不同多径信道模型，相对运动速度10m／s，不同SNR下的误比特率进行的仿真结果表明，该编码调制解调方法可实现远程、多径水声信道的高数据率传输，并进行了湖试验证。     

两种协方差估计方法的性能比较

干扰抑制合并(IRC)是一种能有效应对小区间同频干扰的算法。与最大比合并(MRC)不同,IRC能根据干扰的统计特性来抑制干扰。实现IRC算法的关键有两方面,而对干扰噪声的协方差矩阵的估计是其中之一。在接收信号的处理中加入对干扰噪声协方差的考虑,可以有效的抑制干扰,提高系统性能。干扰噪声的协方差估计有两种方法,一种是通过导频信号估计,另一种是接受信号协方差估计。在多数通信系统中,导频信号属于稀有资源,虽然可以通过求出导频位置的干扰加噪声协方差矩阵,进而使用插值获得每个时频位置的干扰加噪声协方差矩阵,但是参考信号太少,带来的估计误差难免对IRC算法的干扰抑制能力产生影响,再加上信道估计的误差,最终的性能难尽人意[1]。导频信号固然有限,但是能够利用的接收信号却绰绰有余,本文将通过理论证明和仿真验证,用两种协方差估计方法(接收信号协方差估计、干扰噪声协方差估计)恢复的信号存在一定的比例关系,基于这种关系,可以将接收信号的协方差矩阵替代干扰噪声协方差矩阵,获得较理想的译码性能。     

认知无线电中一种基于秩准则的鲁棒多天线盲频谱感知算法

在多天线感知场景中,噪声不确定的存在使得经典的能量检测算法的感知性能表现出不稳定性。基于多天线接收信号的统计协方差矩阵为秩-1矩阵这一事实,提出一种基于秩准则的频谱感知方法。该方法首先将取样协方差矩阵分解为具有未知秩的理想信号矩阵和噪声扰动矩阵之和,然后采用秩检测准则估计接收信号子空间的最佳维数,最后利用该值判断信道的状态。与经典的能量检测方法相比,新方法对噪声不确定性具有良好的鲁棒性,且属于全盲检测方法。具体而言,新方法在感知判决过程中,无需事先知道噪声方差以及主用户信号和无线信道的统计特征。仿真结果验证了基于秩准则的多天线频谱感知算法的有效性。     

数据含期望信号的重构稳健波束形成

研究稳健波束形成问题.样本数据含期望信号时,若存在导向矢量误差,常规MVDR波束形成会在期望信号方向上产生期望信号对消,性能损失严重.针对上述问题,提出了一种在对称干扰环境下的稳健MVDR波束形成方法.首先消除数据协方差矩阵的实部得到期望信号分量,进而重构出期望信号协方差矩阵,然后从数据协方差矩阵中减去重构的期望信号协方差矩阵,得到仅含有干扰和噪声的协方差矩阵,并以此来实现MVDR的权向量设计.仿真结果表明,改进方法消除了期望信号分量的不良影响,提高了波束形成对系统误差的稳健性.     

基于自适应逆滤波器的盲卷积信号恢复

根据水声信号在实际环境下传播存在多途效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,研究了一种基于盲解卷积的水声平稳信道参数估计及声源分离的算法.针对实际的水声信道参数特点,提出了改进的自适应逆滤波器用于源信号的恢复.信道参数的估计是通过引入零均值、方差已知的参考信号,利用时空解相关技术实现的.最后通过仿真分析了时延和信噪比对于自适应滤波器最小均方误差的影响,并给出了源信号的恢复结果,验证了该方法的有效性.     

水声通信中信号均衡的仿真研究

针对水声通信中多途效应和环境噪声对信号准确传输的严重影响,为取得水声准确信号,提出了一种果蝇优化正交小波自适应软约束常模盲均衡算法,优化水声通信系统中均衡器的性能,确保水下信号传输质量.用正交小波变换降低了信号的自相关性,加快了自适应软约束常模盲均衡算法(SCS-CMA)的收敛速度,减小了稳态误差,并利用果蝇算法的全局快速寻优能力进一步优化了均衡器性能.水声信道仿真结果验证了新算法的良好性能,信号可在复杂水声信道中准确传输.     

基于稀疏信道估计的SC-FDE水声通信

针对水声信道时域冲激响应的稀疏特性,提出基于稀疏信道估计的单载波频域均衡（SC-FDE）水声通信方法。该方法利用匹配跟踪思想,在发射信号矩阵列向量构成的字典中,选择使残余向量投影值最大的列向量去近似拟合接收信号,从而得到水声信道的时域冲激响应,然后通过时-频变换来进行频域均衡。仿真结果表明：该方法可以准确估计出水声信道,其信道估计精度和误码率性能都优于传统的SC-FDE水声通信方法。     

水声传感阵列指向性与系统传输性能研究

针对浅海水声通信中水汽界面和海底的反射产生多途效应对信号传输的影响,依据水下声传输原理,分析了水声信道中的噪声特点和产生多途效应机理,研究水声信道中声传感器指向性与传输性能关系,探讨水声传感阵列方式在水下通信环境的优势,设计合理的阵元间连接形式、阵列驱动电路和阻抗匹配电路,保证有效的功率耦合效率。经水下试验测试表明:采用一定指向性的声阵列结构,利用单个阵元波束宽度小于10°,构成阵列结构的波束宽度小于30°,并进行一定阻抗匹配,可减小能量损失,有效提高水声通信系统性能。     

基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法

在中低信噪比时,协方差矩阵受噪声影响较大导致ESPRIT算法性能降低,使其与克拉美罗下限(CRLB)有一定距离。针对该问题,提出一种基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法,利用信号频域内若干子带的谱线估计协方差矩阵,通过该矩阵的特征向量张成信号子空间,估计信号各分量的频率。实验结果表明,该算法能用于多个频率分量的信号分析,归一化频率估计的范围为 ,且性能接近于CRLB下限。     

基于高级在轨系统的无线电测距方法研究

提出了一种基于高级在轨系统中插入业务的无线电测距方法；通过星、地间双向单程的无线电测量，利用两次收、发信号的时间时延，不但提高了相对运动状态下测距的精度，而且修正了星、地间存在的钟差；文中详细介绍了此种测距方法的实现原理，结合目前卫星测控技术的发展趋势论述了实现的过程，并且分析了影响测距性能的各种因素；此种方法原理简单，便于实现，测距精度高,具备较好的通用性。     

超宽带无线信道品质因子估计方法

超宽带(UWB)技术被认为是最适合进行室内无线定位的技术,IEEE802.15.4a是IEEE第一个无线测距定位的物理层标准。为了让测距的发起者知道测距的质量,在协议中增加了品质因子（FoM）,但是如何产生FoM却没有给出规定。在对接收信号能量块的统计特征进行分析的基础上提出了一种应用在超宽带无线信道中基于偏度和最大斜率联合参数的对信道品质因子进行估计的方法。仿真发现,使用该方法可以为精确的测距定位提供参考,在CM1(Channel Model)信道下可以提高30%左右的定位精度。     

阻抗失配引起的伪码测距误差分析与仿真

在高精度伪码测距系统中,信号收发链路设备连接的阻抗失配将对伪距测量产生附加的误差影响.为了定量分析阻抗失配对伪码测距的误差影响,首先给出了阻抗失配情况下的直序扩频(DS/SS)信号失真模型,在此基础上分析相干延迟锁定环(CDLL)和非相干延迟锁定环(NCDLL)条件下,阻抗失配引起的伪码跟踪误差,推导了跟踪误差的解析表达式,给出了计算机仿真结果.研究结果表明:阻抗失配对伪码跟踪误差的影响可达数ns量级,严重影响伪码测距的准确性;通过良好阻抗匹配和适当提高扩频码速率可以显著的降低伪码测距误差.研究结果可为伪码测距系统的工程实现提供重要的参考.     

通信延迟下的多UUV协同定位——基于航迹预测的实时更新算法

研究了主从式多无人水下航行器(UUV)协作系统的协同定位方式,并针对协同定位过程中存在的水声通信和探测时延问题,提出了基于主UUV航迹预测的无状态逆推的非等间隔实时更新(ⅡRU)定位方法,用于提高从UUV的协同定位精度.该方法采用统计建模方法对主UUV航迹进行预测,用于从UUV相对距离量测的实时更新,并基于非等间隔滤波...     

无线传感器网络TDOA测距误差分析与校正

测距是无线传感器网络定位的基础,基于TDOA的测距有较高的精度;分析现有的基于TDOA的无线传感器网络定位系统与算法,使用基于超声波传感器和无线射频模块的TDOA测距技术,并针对测距过程中存在的误差,提出一种新的误差补偿和校正方法;该方法在对TDOA误差源及其影响行为进行详细分析的基础上,建立了测距误差模型;对影响较大的误差因子给予单独校正,并结合相关数学原理,引入了最小二乘回归,建立了误差校正的方案;实验结果表明,该方法有效地减小了测距误差的影响,从而提高了系统定位精度。     

修正的UKF滤波时差定位算法

为了降低到达时问差(TDOA)测距在非视距(NLOS)传播环境中的误差,提出了在强跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)基础上改进的算法.在状态发生突变时,给预测协方差矩阵加入次优渐消因子;对NLOS误差进行正负判断,利用整体偏移法修改滤波增益,但估计协方差矩阵不做改进,以免出现不收敛.实验结果表明:该算法不仅能有效地抑制突变带来的影响,也能高效地消除NLOS误差,提高了NLOS传播的到达时间差定位精度.     

A Novel Statistical Manifold Algorithm for Position Estimation

In this paper, a novel statistical manifold algorithm is proposed for position estimation of sensor nodes in a wireless network, making full use of distance information available among unknown nodes and simultaneous localization of multiple unknown nodes. To begin, a ranging model including the distance information among unknown nodes is established. With the reparameterization of the natural parameter and natural statistic, the solution problem of the ranging model is transformed into a parameter estimation problem of the curved exponential family. Then, a natural gradient method is adopted to deal with the parameter estimation problem of the curved exponential family. To ensure the convergence of the proposed algorithm, a particle swarm optimization method is utilized to obtain initial values of the unknown nodes. Experimental results indicate that the proposed algorithm can improve the positioning accuracy, compared with the traditional algorithm.      

一种广泛适用的激光雷达数据特征提取方法

提出了一种新颖的、无需先验知识的、广泛适用于各种环境的激光雷达数据特征提取方法来解决同步 定位与地图创建（SLAM）中的特征提取问题．这种方法采用经典的图像特征提取方法——Harris 角点探测器,具 体来说,是多尺度Kanade-Tomasi 角点探测器,来提取特征．这种方法可以从各种尺度的测量数据中提取稳定、精 确的特征点,并同时可以得到特征点描述器和不确定性信息．文章将这种方法应用在了软件仿真环境及经典数据集 上,包括：2 维的维多利亚公园数据集、英特尔研究中心数据集（Intel Research Center dataset）以及3 维的麻省理工 学院美国国防部高级研究计划局城市竞赛数据集（MIT DARPA Urban Challenge dataset）．实验结果表明这种方法可 以从各种环境中提取高精度、高重复性的稳定特征．     

一种基于卡尔曼滤波的超宽带室内定位算法

为了减小室内环境中障碍物对超宽带(UWB)传感器测距结果的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波(KF)的超宽带室内定位算法.利用超宽带接收信号的信噪比区分视距和非视距环境,给出了超宽带传感器测距性能最小二乘标定模型,减小测距系统误差;判断相邻测距差分是否在阈值范围内,否则用卡尔曼滤波先验估计替代后验估计处理测距结果,由此减弱多径效应和非视距误差对测距的影响;用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现室内定位.实验结果表明:算法在复杂室内环境中可达到亚米级的动态实时定位精度.     

基于内三角形质心算法的超宽带室内定位

针对工业现场自动导引运输车（AGV）定位方式灵活性差的问题,应用DW1000射频（RF）芯片,设计实现了一种超宽带（UWB）室内定位系统。首先,提出了高效的多基站测距和多标签调度机制,解决标签冲突和组网问题。其次,针对三角形质心算法实际应用中测距极大误差引起的定位精度低、稳定差的问题,引入可信度概念,提出了内三角形质心算法,通过可信度算子削弱测距极大误差的影响,提高算法性能。最后,将该系统应用于工业车间,当系统容纳20个标签时,单个标签的坐标平均更新频率达到24 Hz,标准差为3 Hz;静态平均定位误差为11.7 cm,标准差为2.5 cm;动态最大误差小于30 cm。实验结果表明,该系统具有高实时性、高精度和高稳定性的特点。