一种鲁棒GPS/INS组合导航滤波算法设计

针对卡尔曼及其扩展算法在滤波中噪声矩阵与实际偏差过大时出现滤波发散的情况,本文提出利用无偏有限冲击响应滤波器(UFIR)实现该背景下的状态估计。但将UFIR滤波器应用于GPS/INS组合系统存在2个问题:1)在线估计最佳滤波窗长的方法还有待改善;2)导航精度较低。本文设计了一种级联式滤波算法,主滤波器对UFIR滤波算法进行改进,设计在线估计窗口大小方法的同时,改进了现有的UFIR算法;从滤波器引入GPS的航向信息,设计一种自适应卡尔曼滤波以提高导航精度。通过仿真和实测对所提滤波算法进行了验证,实验结果表明该算法可以有效提高导航精度和系统的鲁棒性。

基于相位噪声分析补偿的CO-OFDM系统信道估计研究

针对相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统中光纤的色散、信道噪声以及激光器相位噪声对系统可靠性的降低,提出了相位噪声分析补偿(APNC,analysis of phase noise compensation)的信道估计算法。APNC算法以最小二乘(LS)算法为基础,先通过信道冲激响应加窗(IRW)算法,将信道冲激响应长度以外的噪声滤除,保证了信道冲激响应长度在OFDM保护间隔之内;再通过CO-OFDM系统相位噪声模型的分析,对信道冲激响应长度以内的相位噪声进行补偿,进一步提高信道估计的准确性。仿真结果表明,在256个子载波的CO-OFDM系统中,APNC算法的复乘次数在IRW算法的基础上仅提高0.125倍,在误码率(BER)为10-4时,APNC算法对系统光信噪比(OSNR)的要求比IRW算法低了将近0.5dB。

基于冲激响应加窗法的CO-OFDM系统信道估计研究

针对相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统中光纤的色散和信号传输过程中噪声对系统可靠性的降低,提出了信道的冲激响应加窗(IRM,impulse response processed with window)算法,在最小二乘(LS)算法的基础上,通过时域加窗将信道冲激响应长度以外的噪声滤除,保证了信道冲激响应长度在OFDM保护间隔之内。在算法复杂度提高并不大的前提下,IRW算法系统误码率(BER)比LS算法降低了近1个数量级。仿真结果表明,在256个子载波的CO-OFDM系统中,BER为10-4时,IRW算法对系统信噪比(SNR)的要求比LS算法低了近2.5dB,而只比线性最小均方误差(LMMSE)算法高0.7dB;并且,IRW算法的复乘次数仅比LS算法高8倍,而比LMMSE算法的复乘次数低32倍。

快速傅立叶变换辅助设计数字低通滤波器

详尽讨论了快速傅立叶变换(FFT)应用于有限冲击响应(FIR)数字低通滤波器(DLPF)的设计和分析方法。应用FFT算法,将理想DLPF幅频特性转换到变换域,获得其变换域序列;设计窗函数对该序列开窗,获得FIR有限序列;应用快速傅立叶逆变换(IFFT)对其进行变换,获得相应窗函数可实现DLPF幅频特性。结果发现,FFT算法可获得与传统卷积算法相同的结果;不需要推算窗函数的频谱解析表达式;可以处理Kaiser窗等变换域解析式复杂、频域解析式难以精确求解的窗函数设计与分析。与传统的卷积分析法相比,FFT不仅算法简单、灵活,而且处理能力强,是分析FIR DLPF设计的有力工具。