一种基于加权最小二乘载频估计的单星定位算法

随着现代电子信息技术的发展,卫星无源侦查定位技术被广泛应用,由于成本低廉,实现简单,单星定位技术脱颖而出。在单星定位技术中,载频估计的精度决定定位性能的优劣。硬件法测量载频成本较高,设计复杂,已有的软件测频方法迭代运算量大,且载频估计精度低,因此文章改进传统最小二乘测频方法,提出一种基于加权最小二乘载频估计的单星定位算法,对测频模型加权处理,消除异方差性质,使得载频估计精度提高27.20%,定位误差有效减小。此外,针对卫星轨道环境,分析了信号载频、信号时长等因素对定位结果的影响,可以从这几个方面设计特定的卫星轨道和通信信号,为提高定位精度提供新的思路。

一种基于机器学习的卫星干扰信号DOA估计算法

随着现代通信技术的发展,波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计在卫星通信抗干扰中越来越重要,通过对干扰信号的DOA实时和精确估计,为后续抗干扰提供依据。传统的估计算法计算任务重且耗费时间,不利于对干扰信号进行实时定位,如MUSIC,ESPRIT算法等。在此背景下,提出了基于机器学习的DOA估计方法,采用神经网络学习方位特征样本,在空间信号和方位角之间建立非线性映射关系,利用训练后的网络估计方位角度,可减小运算量和提高估计精度。在分析了机器学习算法特点的基础上,提出基于BP神经网络和RBF神经网络的DOA估计算法,并从算法复杂度、信噪比、相干性和信号类型等方面评价了估计性能,通过仿真结果分析,得出RBF网络DOA估计性能优于BP网络的结论。

基于STM32F103控制的NRF24L01多路无线通信设计研究

本文基于STM32F103控制的NRF24L01多路无线通信系统,设计了组网、串口通信模块,因具有功耗少、有一定的抗干扰能力,但传输的距离少,适合范围较小的无线系统网络。