低轨双星定位中雷达信号时频差快速估计算法

针对互模糊函数进行时频差联合估计时运算量大、受采样率和数据量限制,两者估计精度难以同时提高的问题,结合雷达信号的周期性和低轨双星中信号信噪比高、时频差范围有限等特点,提出了一种通过时域周期延拓计算相关函数主值区间,再利用脉内信号计算混合积信号频谱,最后由Chirp-Z变换完成时频域的高效插值,获取时频差精确估计的分步算法。仿真结果表明该算法在降低运算量同时,保证了估计精度。     

一种新的基于交互多模型的序贯重要采样算法

通过将交互多模型（IMM）算法和粒子滤波（SIS）算法结合，提出了一种新的IMM～SIS算法。在每个模型中，都有一个标准的粒子滤波器，模型之间的交互与传统的IMM一样。由于在新的算法中，每个模型中粒子滤波都保证固定数量的粒子，因此不会出现粒子退化和贫乏现象。仿真证明了新的IMM—SIS算法在收敛速度和精度方面都要优于传统的IMM—EKF算法。     

卫星干扰源定位系统中的融合定位技术

在卫星干扰源定位系统中,星历的不准确对定位带来很大的误差.文章提出一种结合了卫星动力学模型的迭代最小二乘算法估计某一个时刻卫星的位置、速度,使得此时定位结果和校准站位置最吻合.该方法通过对星历的改进,补偿了星历带来的误差.试验表明,该方法提高了对干扰源的定位精度.     

基于最小二乘融合估计的双星时频差定位

针对单参考站条件下具有测量误差和星历误差时定位精度不高的特点,提出了一种基于多次观测数据的最小二乘融合估计定位算法,该算法无需增加观测条件即可有效提高辐射源定位精度.分析了测量误差、星历误差对单参考站单次定位及融合定位精度的影响,推导了测量误差、星历误差对定位误差的传递公式,提出了含星历误差影响的最小二乘融合估计加权算法.通过Monte-Carlo仿真验证了误差分析结果和定位算法,并比较了加权最小二乘估计定位和单次定位的性能.仿真试验表明:在相同观测精度条件下,加权最小二乘融合定位可极大地提高辐射源定位精度,最大提高10倍以上.     

高低轨双星定位中的时变时频差参数估计

针对卫星干扰源高低轨组合双星定位中,同步和低轨卫星相对干扰源的径向速度差值大、变化快,引起的时频差定位参数时变的问题,分析出同步、低轨卫星到干扰源的径向距离之差随时间的变化近似满足匀加加速运动模型,据此建立了两卫星平台接收信号的表达式,解析了径向速度、加速度和加加速度差各自对信号包络和载频部分的影响,并在此基础上结合互模糊函数提出了一种基于运动补偿的时变时频差参数估计方法,仿真和试验结果表明了该方法能够有效消除运动参数的影响,准确地估计出时频差定位参数,并能逼近时差、频差估计精度的理论下界。      

干扰源双星定位中的邻星同频干扰解调对消方法

干扰源双星定位系统中邻星存在同频干扰,导致目标信号信噪比过低,利用互模糊函数估计时差、频差时,检测不到相关峰,无法完成参数提取,为此,提出了一种基于解调对消的干扰抑制方法,通过信号参数估计、调制识别、解调重构、时间同步、相位幅度补偿和相减抵消等步骤,削弱干扰信号的功率,提高目标信号的信噪比,使得同样的处理增益下相关峰值明显高于噪底.仿真结果表明该方法能够逼近理论下界,实现干扰条件下的定位参数提取,有效拓展了双星定位系统的适用性.