GNSS模糊度整数估计方法图形可视化软件设计与应用分析

模糊度快速准确估计是全球卫星导航系统(GNSS)高精度定位的关键,整数取整、序贯取整和整数最小二乘估计是模糊度常用的三类整数估计方法.尽管从程序上较易实现三类估计方法,但是如何根据模糊度浮点解和精度构建整数估值的几何图形却缺乏较多的研究,不利于我们对整数估计过程的直观认知.因此,本文从理论上分别给出三类估计方法的一般形式,然后基于MATLAB GUI设计了一套三类估计方法二维几何图形构建的可视化分析软件,其功能包括三类估计方法的归整域构建、映射图构建和蒙特卡洛模拟及成功率计算.实验测试结果表明,本文设计的软件能够从几何图形角度较直观地表达出三类整数估计过程及其解算性能.

OFDM系统中整数倍频偏的最大似然估计

正交频分复用(OFDM)系统的主要缺点之一是其对频率偏移非常敏感.整数倍频偏虽然不会破坏子载波之间的正交性,但会引起接收机数据码元序列的循环移位,从统计的角度看,这时系统误比特率为0 5.该文推导出整数倍频偏的最大似然估计算法,其利用了OFDM两个连续码元的差分关系.通过计算机仿真评估了该算法的性能,并与传统的方法进行了比较.

一种AVS-M整数像素运动估计快速算法

根据AVS—M编码过程中运动估计的特点，在整数像素运动矢量搜索过程中，提出一种基于起点预测和早停止的自适应运动估计快速搜索算法．与MVFAST算法相比，大大减少了搜索点数，加速了搜索过程，平均速度提高了39．9％～45．7％，减少了整数像素运动估计的计算量，在保持较低的编码码率和较好的图像质量的同时，提高了编码速度．

基于分数低阶矩的非整数时间延迟估计方法

依据信号的噪声特性和分数低阶矩理论,提出一种基于最小平均p范数的非整数时间延迟估计方法(称为LMPFTDE算法)。该算法是对直接估计非整数采样间隔的时间延迟估计算法(ETDGE)的广义化,运用最小分散系数准则,通过使误差的p阶矩最小得到非整数时间延迟估计值。理论分析和计算机仿真结果都表明该方法不仅可以在高斯噪声环境下工作,而且在脉冲噪声下也具有良好的健壮性。

《软件无线电》中整数倍载波频偏估计研究

在《软件无线电》课程中,载波频偏估计是软件无线电系统的重要的处理过程。该文针对软件无线电中所讲述的基本频偏估计方法,提出了一种适用于正交频分多路复用技术((OFDM)系统的IFO整数倍载波频偏估计方法。利用OFDM系统中特有的同步符号,对前后不同数据码元进行共轭相乘来完成整数倍载波频偏的估计。计算机仿真结果表明,该算法准确性高,运算复杂度低。

一种改进的非整数自适应时延估计方法

针对基于时延估计的机电设备故障声定位中的低信噪比和脉冲噪声情况,用α稳定分布建模噪声,改进了非整数自适应时延估计方法。共变相关法对观测序列进行时延估计粗测,将得到的估计值作为非整数自适应时延估计器的初值;将共变相关法中共变序列作为时延估计器的输入信号,在最小平均p范数准则下迭代得到非整数时延估计值。共变序列保留了原始序列间的时延信息,削弱了不相关的噪声。计算机仿真对比实验验证了改进的方法在脉冲环境和低信噪比条件下有更好的性能。

CMMB系统的整数倍载波频偏估计方法

在中国移动多媒体广播(CMMB)系统中,发送端的加扰使基于导频相关的整数倍载波频偏估计方法无法正常工作。针对该问题,提出一种适用于CMMB系统的整数倍载波频偏估计方法。利用CMMB帧结构中特有的同步信号进行整数倍载波频偏估计,避免发送端加扰对频偏估计的影响。仿真结果表明,该方法在低信噪比、高多普勒频偏的多径信道下仍具有良好的估计性能。

H.265整数运动估计参考块更新的并行化设计

针对H.265整数运动估计算法参考块更新模块中数据传输量大、运行速度慢等问题,在分析参考块间数据相关性的基础上,提出了能够减少硬件使用资源,提高运行效率的并行方案。该方案采用18×17个处理元阵列,通过相邻参考块之间3个方向数据重合的关系设计了3个缓存区,更新时根据参考块之间的关系定位缓存区,然后从外存加载相应的参考块数据。该方案中的资源占用量相比传统设计降至1/16。实验结果表明,该方案可以将数据复用率提高到98.4%,有效降低了整数运动估计算法的带宽需求。

基于长前导序列的整数倍频偏快速估计

提出一种基于长前导序列的整数倍频偏估计算法,并通过MATLAB软件仿真验证了算法的正确性。与传统算法相比,该算法采用分段求和替代乘累加,优化了电路结构,一定程度上提高了性能并减少了硬件资源,实现复杂度较低。

评价GPS相位模糊度整数解正确性的严密方法

针对如何评价模糊度整数解的正确性 ,指出了基于传统的假设检验理论的三步法存在的理论缺陷 ,介绍了模糊度归整域的概念和可容许整数估计的定义 ,并在Teunissen关于可容许整数估计原定义的基础上给出了更为严密的新定义。基于这个新定义 。

一个新的GNSS模糊度估计类

介绍了一类新的GNSS模糊度估计。因为该类遵循移去 恢复原理 ,称之为整数等变估计类。本文将说明整数等变估计类较整数估计类和线性无偏估计类的范围要大 ,同时给出一个相当有用的整数等变估计类的表达式。这个表达式揭示了整数等变估计类的结构 ,并显示该表达式如何在浮点解的基础上实现整数等变估计。

基于并行FFT的OFDM符号定时与整数倍频偏联合同步算法

提出了一种适用于OFDM系统的符号定时同步与整数倍载波频偏(相对于子载波间隔归一化)联合同步算法,它仅采用包含一个OFDM符号的前导码来实现准确的符号定时和整数倍载波频偏估计。联合同步算法采用并行FFT算法结构,能够并行地在时域和频域对接收OFDM信号中的前导码进行并行搜索,在完成定时同步的同时给出子载波频偏的整数倍估计。计算机仿真结果表明在高斯白噪声信道以及瑞利衰落信道下,该联合同步算法在定时同步的准确性、抗噪声性能以及载波频偏估计的范围上要明显优于现有算法,并且由于采用了时频二维并行同步结构,使得联合同步算法具有更快的同步收敛速度。

混合整数最小二乘在GPS定位中的应用

目前针对载波相位双差观测模型中具有整型和浮点型两类参数的特点,常用的方法是先将混合整数最小二乘估计转换为整数最小二乘估计,并以此为准则搜索确定整周模糊度,然后回代解算基线向量。这里提出了一种基于混合整数最小二乘对两类参数同时估计的方法;推导了在未知参数具有先验信息的条件下混合整数最小二乘及整数最小二乘的参数估计准则。最后给出算例验证了基于混合整数最小二乘的参数估计的正确性和优越性。

一种改进的MIMO-OFDM系统频偏估计方法

针对传统的2个训练符号的载波频偏估计算法提出一种改进算法,并设计出一种新的频偏估计器对多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的不同信道的整数频偏和小数频偏进行估计.该算法仅利用单个训练符号来进行频偏估计,其训练符号采用正交性良好的Walsh序列来设计,用以区分不同的信道;利用同一训练符号内相邻的偶数子载波上数据的差分关系完成整数频偏估计.仿真结果表明,新的频偏估计器可以获得较好的载波频偏估计性能.

一种CMMB接收机OFDM频偏估计方法

面向CMMB接收机,本文分析了载波频率偏差对OFDM系统的影响,提出了一种OFDM频偏估计方法,实现了小数频偏和整数频偏估计。该算法在CMMB系统中的仿真结果表明,小数频偏估计方法具有较高的精度,整数频偏估计方法能够快速、准确地估计整数频偏。

整周模糊度解正确性的评价方法

首先指出了基于传统的假设检验理论的三步法在评价模糊度整数解正确性时存在的理论缺陷 ,然后介绍了模糊度归整域的概念和可容许整数估计的定义 ,并在可容许整数估计原定义的基础上给出了更为严密的新定义。最后 ,基于这个可容许整数估计的新定义 ,讨论了模糊度成功率的概念及其计算公式。从理论上讲 ,只有模糊度的成功率才是评价模糊度整数解正确性的严密尺度。

基于几何无关模型的GNSS三频模糊度解算方法研究

针对模糊度估计受多径误差以及基线长度等影响而无法可靠保障运动情况复杂多变的动态测量问题,提出了一种新的三频模糊度动态快速求解算法。该方法利用模糊度估计成功率确定CIR法和LAMBDA法的适用范围。仿真及试验结果表明,该方法在保证模糊度估计可靠性的同时,还缩短了处理时间,适用于周围环境变化剧烈及载体运动情况复杂多变的实时动态测量。

双频去相关单历元动态解算整周模糊度研究

针对GPS实时动态精密相对定位应用背景,提出一种整周模糊度实时求解方法。采用宽巷组合载波相位双差、伪距双差观测信息建立观测模型;对浮点模糊度协方差阵进行一次Cholesky分解,构造了浮点转换矩阵,使浮点模糊度完全去相关;推导确定整周模糊度的搜索空间;利用最小残差平方和搜索准则,确定单历元整周模糊度,并用OVT检验方法,对不同历元得到的整周模糊度进行一致性检验。结果表明,观测量误差均方差取值对整周模糊度搜索空间和成功率有较大影响,附加OVT检验的双频去相关单历元动态解算整周模糊度方法正确可行。

一种改进的GPS模糊度空间搜索算法

为了提高GPS动态定位的模糊度搜索效率,针对LAMBDA算法整数搜索的特点和实际应用效果,分析了影响搜索椭球体积尺度的取值方法,引入了空间选择性搜索的思想,研究了一种改进的GPS模糊度空间搜索算法,利用多维模拟数据和低维实测数据对该改进算法的搜索效率进行了检验,并利用GPS实测数据对该改进搜索算法求解模糊度的正确性和提高解算精度的有效的进行了验证.结果表明,采用改进搜索算法,不仅可以准确地求解模糊度和有效地提高解算精度,而且可以显著地提高搜索效率.

高清视频编码在可重构处理器中的映射实现

提出一种高清视频编码在可重构处理器ReMAP上映射实现的方法,采用动态流水重构技术,实现整数运动估计、环内算法等多个关键子算法在可重构处理器中的分时复用映射。仿真验证表明,可重构处理器ReMAP可支撑高清视频编码的高性能实现;另一方面,动态可重构技术可有效提升可重构处理器的利用率,充分利用可重构处理器的处理能力,减少算法对中间暂存数据存储空间的需求。