基于EM的多天线信号合成权值估计算法

针对多天线信号合成技术的权值估计问题,提出了一种高斯信道下基于EM算法的权值估计算法,该算法能够实现非数据辅助情况下权值幅度和相位的联合估计,推导了多路情况下相位估计的Cramer-Rao下界(CRLB)。对MPSK和MQAM信号进行大量计算机仿真,结果表明该算法估计精度高,适用于多种调制方式,高信噪比下权值幅度与相位的估计值能够达到CRLB。

无线衰落环境下基于相位平滑的多天线频域SUMPLE合成实现结构

为应对无线衰落传输环境中非合作接收场景存在信道先验信息缺失问题,将SUMPLE合成算法应用于多天线盲接收系统,设计基于相位平滑的改进频域SUMPLE合成接收结构。通过滑动窗设计实现对频域数据的重叠划分,利用相邻频点的相位约束保证合成信号的相位连续性,克服经典SUMPLE算法相位漂移现象带来的性能损失。与现有的频域分量最大比合并算法(FMRC)相比,改进的频域SUMPLE算法以合成信号为参考,在提升合成信号信噪比的同时优化了信号的相位谱,降低了后端均衡器的设计复杂度。理论分析和仿真结果验证了上述接收结构的可行性和有效性。

估值合成的时延对准算法

时延对准问题一直是多天线信号合成系统中的一个重要问题,为了解决在低信噪比条件下时延对准性能差的问题,提出了一种基于估值合成的时延对准算法。该算法以各路信号时延的加权和作为固定参考中心,利用两两时差之间的相关性,对两两时差估计值进行加权合并,有效提高了时延对准性能。并从理论上分析了该算法的性能,理论分析及仿真实验均表明,随着天线数目的增加,算法性能逐渐提高,且在低信噪比条件下提升尤为明显。另外,本文提出算法的时延性能优于基于准合成参考的时延对准算法。

旋转飞行器应答式速度测量研究

由于受单天线的方向性限制,采用传统的天线模式不能实现对旋转飞行器连续跟踪测量。通过多天线分集和合成2种模式,可以实现信号的全向接收和转发,但同时带来接收信号阶跃以及信号干涉区等新问题,这些问题会导致信号变化剧烈,能否正确描述信号动态下的特征,并分析其对设备多普勒回路的影响是实现连续高精度跟踪的关键。本文推导了多天线动态下的双程应答多普勒测速方程,详细分析了分集、合成2种天线模式下信号的特征及信号对多普勒回路的影响,并根据分析结果对多普勒回路提出改进建议。

深空通信新型射频技术

深空通信射频技术是深空通信关键技术之一,该课题围绕我国未来深空探测任务的需求,重点突破适应深空通信需求的低噪声温度射频前端设计与多天线组阵增强系统相关关键技术,实现深空探测数据回传的高效可靠接收。课题设计完成低噪声温度射频前端,X/Ka频段等效噪声温度达到25 K/50 K以下。突破HEMT晶体管低温建模关键技术,实现低温器件参数的高精度提取。针对超导滤波器的关键工艺技术,以及超导滤波器运用软件精确设计展开研究。提出了支持现有天线以任意形态组阵的全新多天线信号增强处理结构,同时设计研制了多天线信号合成样机及试验验证系统。该结构可充分利用现有的接收天线和接收机,适用于非均匀组阵下各种调制方式、不同调制参数信号的无数据辅助合成,实现了对信号的盲处理。区别于传统的仅利用固定参考信号实现信号间的时延估计方法,提出了一种基于准合成输出信号作为参考时延对准算法,提高参考信号的信噪比,时延估计性能在低信噪比条件下其估计性能改善更为明显。提出并实现了一种不依赖于单路信号信噪比计算的多天线信号合成权值盲估计算法,该算法无需任何信号先验信息和定时同步,解决了信号最大比合并中权值估计的通用性问题。针对通信信号特点,研究了多天线信号多层次联合处理结构,同时实现了符号检测与同步的联合处理,以及各路信号间的联合同步与联合符号检测。在多路极低信噪比条件下,与传统合成结构的相比能够进一步提升处理增益。课题所取得成果对拓展更远距离的深空探测,实现极低信噪比条件下,大容量回传数据的可靠接收具有十分重要的意义。针对我国深空探测发展的需求,该课题通过关键技术突破与创新有效提升深空数据传输能力,为我国未来深空科学技术与工程实施提供有力支撑,推动我国空间科学与应用的原创性发展。

基于GPU的宽带信号时延差与相位差估计方法

针对多天线信号合成系统对于宽带、高速、并行信号的实时合成需求,设计了基于图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的宽带信号时延差与相位差估计方法,对估计方法中的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)、共轭相乘、累加平均等模块进行了相应的线程并行程序设计。为充分发挥GPU的并行运算能力,利用异步流并发的方式对估计方法进一步优化,从结构层面有效提高了数据的并行处理效率。对基于GPU的宽带信号时延差与相位差估计方法进行了实验验证,多次实验测试结果表明,数据量为512000时,在保证估计正确性的基础上,该方法相比传统串行CPU估计方法约有125倍的加速比,采用该方法可实现对多天线信号参数的实时估计。

基于子空间的宽带信号时延差与相位差估计方法

针对现有的Simple、Sumple等互相关类算法无法分辨多个信源的问题,结合子空间算法中的超分辨估计——Music算法,提出了基于子空间的子带相位差估计算法——Music-Simple。对Music-Simple算法的合成性能进行了仿真分析并与传统的Music算法进行对比,验证了Music-Simple算法的正确性。结果表明,Music-Simple具有分辨多个信源的能力,可以同时估计出多个信源在多个接收天线处的相位差,显著提升了对包含多个信源信号的合成性能。