重力卫星时变重力场位系数误差的反向延拓去相关算法

由于重力场恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)时变重力场的高阶项误差导致反演结果中出现明显的条带误差,必须对其进行去相关处理。传统去相关算法采用滑动窗多项式拟合方法,但其存在着位于两端的数据无法处理的缺点,采用反向延拓技术对传统算法进行改进,提高数据的处理率和精确性。最后将改进前后的去相关处理结果进行比较,验证算法的有效性和可靠性。

基于去相关算法的激光散斑血流成像研究

目的:探讨去相关算法在激光散斑成像技术中的应用,并对血流速度进行研究。方法:对去相关激光散斑血流成像的原理和算法进行分析,搭建激光散斑成像系统平台并利用去相关激光散斑血流成像算法进行微流体靶试验和动物试验。利用去相关算法获得微流体靶的血流图像和速度曲线;根据互相关算法先绘制原始散斑图像互相关曲线,再选取其各个峰值点所对应的原始散斑图像,进行去相关激光散斑血流成像算法的运算,进一步增强血管细微信息。结果:通过对微流体靶试验和动物试验的激光散斑图像进行去相关激光散斑血流成像算法运算,可获得组织血流信息和速度信息。结论:去相关激光散斑血流成像算法在激光散斑血流成像处理方面具有可行性,有较好的应用前景。

一种改进的整周模糊度去相关算法

全球卫星导航系统整周模糊度去相关算法的性能直接影响到整周模糊度的解算精度和效率。针对整周模糊度去相关算法的性能问题,提出了对协方差矩阵的对角线元素先实施升序排列,后对变换矩阵的对角线元素进行降序排列的方法,进而改进了现有算法的终止条件,提高了去相关解算效果和模糊度搜索效率。数值仿真实验表明,与文献中基于对角线升序排列的去相关算法和迭代算法比较,所提改进算法的去相关性能在高维空间具有明显优势,适用于多星导航系统的整周模糊度求解。

基于RFRFT技术的LFM信号去相关分离方法

讨论了一种采用去相关算法优化简化的分数阶傅立叶变换(RFRFT)技术分离LFM信号的方法,对要分离的LFM信号进行RFRFT变换实现参数特征识别后进行去相关处理。并基于该方法设计了一种LFM信号去相关分离系统模型。最后利用MATLAB软件仿真了基于该算法在LFM信号检测分离的效果,从仿真结果上看,该方法提高了RFRFT技术实现LFM信号分离的质量,此外该算法也具有易实现,计算量小等特点。

用于克服MIMO信道时变性的去相关自举均衡器

本文提出了一种用于克服MIMO信道时变性的自举均衡器.本文首先提出了用于MIMO通信系统的去相关均衡算法,该算法利用通信信源的统计特性实现不同源信号之间的去相关,从而克服了MIMO系统的同信道干扰.接着本文将去相关均衡算法用于时变的MIMO系统,提出了用于克服MIMO信道时变性的自举均衡器.该均衡器仅利用其输入信号来对时变的MIMO系统进行均衡,在仅增加很小的运算量的条件下,大大克服了因信道时变而在常规均衡器输出端产生的同信道干扰,提高了系统的误码性能.仿真实验证实,本文提出的去相关MIMO自举均衡器克服了信道时变的影响,明显改善了接收机的误码性能.

MLAMBDA算法在干涉雷达时间序列分析中的应用

干涉雷达时间序列分析方法是差分干涉测量技术中的一种新方法,利用高斯马尔可夫模型构建其相位模型,对参数进行估计,需要解决整周相位模糊度问题。因此,将改进的最小均方模糊度去相关调整算法(MLAMBDA算法)引入干涉雷达时间序列分析中求解整周相位模糊度,通过多次实验对比分析,解决了算法应用和软件编写中的关键问题。最后应用在天津地区沉降监测项目中,获得了可靠的沉降监测结果,同时表明MLAMBDA算法在干涉雷达时间序列分析方法中的应用正确有效。

一种矩阵分块的GNSS相位模糊度快速解算方法

为解决GNSS模糊度解算中最小二乘模糊度去相关(least-square ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)算法涉及大量矩阵运算、降相关耗时较长等问题,提出一种对条件方差矩阵进行分块的最小二乘模糊度去相关(blocking in least-square ambiguity decorrelation adjustment,BLAMBDA)算法。该算法对条件方差矩阵进行分块,减少条件方差排序次数,并在此基础上对Cholesky分解公式进行整合,减少Cholesky分解过程中的数乘运算。仿真实验和实测结果表明,与LAMBDA算法相比,BLAMBDA算法的整体解算效率提升显著,且更加稳定。

M-Cholesky分解法快速求解GNSS整周模糊度

为解决传统最小二乘模糊度去相关算法(least-square ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)中LDL^(T)分解的对角矩阵D、下三角矩阵L及其转置矩阵L^(T)计算过程复杂、耗时较长等问题,提出M-Cholesky分解法。该方法利用四角规则法,逐步消元计算合成矩阵各元素,每次消元计算中最多只用到3个元素,可减少存储空间、提高计算效率。仿真与实测实验结果表明,相比于Cholesky分解法,M-Cholesky分解法求解GNSS整周模糊度的计算效率提高约15%。

改进的深插LLL算法在模糊度解算中的应用

针对全球卫星导航系统(GNSS)载波相位高精度定位中的整周模糊度快速解算问题,该文利用格基规约的思想,基于基向量的Gram-Schmidt长度平方和与格基规约之间的关系对现有的深插LLL进行改进,提出了IDLLL格基规约算法。采用仿真实验与实测数据,分别从Hadamard比率、深插次数和规约效率3个方面,将IDLLL规约算法与改进前算法的格基规约性能进行对比。实验结果表明IDLLL算法在获得了跟深插LLL算法相当的规约效果的同时,提升了规约效率,平均提升率为54.18%。

基于扫频激光光源的皮肤血流OCT成像系统研制与应用

目的:针对皮肤组织的光谱吸收特性,研制一套基于扫频激光光源的皮肤血流光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)成像系统,实现皮肤组织2D/3D结构成像及微血管血流成像。方法:该系统由扫频激光光源及干涉仪组成的光学系统模块、光电探测器及数据采集卡组成的信号采集模块、计算机及控制卡组成的系统控制模块以及图像处理模块构成。系统采用中心波长为1310 nm的扫频激光光源,通过对采集到的与皮肤组织结构及微血管血流相关的光相干扫描信号进行色散补偿、逆傅里叶变换及去相关标准差运算等数据处理,实现皮肤组织结构与微血流成像。结果:利用该系统对人体皮肤组织进行实时成像研究,其扫描频率为100 kHz,纵向分辨力可达6μm,可清晰显示皮下分层与血管组织;利用去相关标准差算法处理,该系统可实现皮下微血流信息的提取与成像。结论:该系统实现了皮肤组织结构与微血流成像,为浅表皮肤病与外周动脉疾病的临床诊断奠定了实验基础。

一种矩阵排序改进的模糊度解算方法

针对目前应用最为广泛的最小二乘降相关平差(LAMBDA)算法涉及大量矩阵运算,延长了降相关时间的问题,提出一种矩阵排序法(MOM),来提高降相关效率。仿真实验和实测结果表明:在保持与LAMBDA算法精度相当的情况下,MOM方法可将平均解算时间从43690μs降低到40970μs。

基线矢量约束GNSS单频单历元可靠姿态解算方法

针对全球导航卫星系统(GNSS)单频、单历元姿态测量,将传统的基线长度约束扩展到包括角度和长度在内的基线矢量约束,提出了一种新算法.该算法利用基线三维先验信息,构造更加严格的模糊度代价函数,在搜索过程中将模糊度和基线坐标共同分为部分固定模糊度向量和实向量,由部分固定模糊度在基线矢量约束条件下逐步最优化求解实向量,压缩搜索空间,构建搜索树.相比于传统基线长度约束LAMBDA算法,模糊度固定成功率更高,实验条件下达到100%,并且具有相当的搜索效率和测角精度.实验同时验证了新算法对于先验姿态信息的容错程度,证明了算法的鲁棒性.