虚拟延迟矢量核心无状态调度策略VCSVC

提出一种新的核心无状态调度策略VCSVC(V ector Core S tate less V irtua l C lock),可实现与VC相同的延迟特性,并提供逐点精确的基本(预留)带宽保证.后者是现有的核心无状态调度算法所不能保证的,为实现核心无状态下的公平调度策略提供了可能.VCSVC中,在边界节点计算的虚拟延迟矢量作为流状态带在分组头中,是核心节点排序的依据.核心节点的处理开销主要是排序操作,具有较高的可扩展性.为了限制虚拟延迟矢量编码长度,本文提出距离粒度法,证明了由此带来的误差对延迟特性无影响,对带宽分配的精确性影响不大.

基于延迟矢量跟踪环的变步长LMS空时滤波算法

为了克服空时联合抗干扰技术计算复杂度高、收敛速度慢、稳健性差的缺点,该文提出一种基于延迟矢量跟踪环VDLL的变步长LMS空时滤波算法——VD-ILMS算法。其中,VDLL通过粗捕获码的特殊结构为空时滤波提供参考信息;然后利用改进的变步长LMS算法压制干扰,增强卫星信号;最后,抑制掉干扰的导航信号用于VDLL跟踪,解算出伪距。仿真结果表明,改进的方法能够在降低计算量的同时有效地提高收敛速度,增强接收机的在强干扰环境下的稳健性,从而在一定程度上改善导航接收机的性能。

基于扩展卡尔曼滤波的全球导航卫星系统矢量跟踪建模与仿真

针对现有公开资料缺乏对全球导航卫星系统(GNSS)矢量跟踪算法具体滤波跟踪控制过程的详细分析,建立了矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)跟踪模型并对模型线性化过程进行推导。重点分析了矢量VDFLL跟踪算法时序逻辑控制问题,同时针对VDFLL无法实现对载波相位锁定等问题,提出了一种串联式锁相环(PLL)电文解调模型。建立了以软件接收机为平台的矢量VDFLL模型,并进行了半实物仿真验证。仿真结果表明,所建矢量VDFLL控制模型不仅正确地实现对接收机状态信息的最优估计,同时具有良好的动态跟踪性能。

GNSS接收机矢量跟踪算法研究综述

GNSS接收机信号跟踪的实质是对卫星信号的扩频码延迟和载波频率偏移进行连续估计的过程。从信号跟踪的基本原理出发,综述了矢量跟踪算法的基本思想和研究历程,分析了算法中系统建模、模型参数确定和滤波器设计等关键环节,总结比较了算法的最新衍变形式,包括极大似然估计矢量跟踪环和联合矢量位置跟踪环的模型、特点和优势,通过仿真验证了矢量跟踪相比标量跟踪具有失锁重捕快、跟踪误差小和稳定性好的优点,最后总结了矢量跟踪技术的应用并展望了其未来发展方向。

多项式预测GNSS信号矢量跟踪算法

提出了一种多项式预测全球卫星导航系统(GNSS)矢量跟踪算法,不需要接收机运动参数的先验信息,不同于传统卡尔曼滤波器需要根据目标的运动状态选择合适的动态模型并且调节相应的状态噪声。对观测噪声进行自适应估计,实现对目标状态更为鲁棒的跟踪。仿真结果表明,建立的矢量跟踪模型能够准确跟踪目标状态,适应各种加速度的目标运动情况,在加速度发生突变时,也能保持鲁棒的跟踪,有效避免了传统卡尔曼模型由于参数选择带来的问题。

一种新的多嵌入延迟相空间重构方法

对文献[5]提出的Cao方法进行了改进,提出一种新的多嵌入延迟相空间重构方法,不仅能够判断最小嵌入维数,还能够确定最佳时间延迟矢量。Cao方法的应用领域得以扩展,使得相空间重构问题可以在一个判断标准下完成。数值仿真结果表明,该改进方法在处理包含多个强烈周期成分的信号时比目前常用的单一嵌入延迟方法有明显优势。

基于相位和频率反馈的GNSS矢量跟踪算法比较与研究

GNSS接收机在室内、高架,都市峡谷以及茂林遮挡等恶略条件下定位导航成为目前研究的重点。与传统的GNSS接收机相比,矢量型导航跟踪算法具有较强的弱信号跟踪能力和抗干扰能力。文章研究了基于扩展卡尔曼滤波算法的GNSS跟踪算法,分别采用误差相位信息和频率信息作为反馈信息,组成矢量型延迟锁相环。分析了两种方式下算法实现的结构模型,通过仿真验证了两种方式在跟踪性能上的一致性。

一种基于VDFLL和CaKFPLL的INS/GNSS超紧耦合方法

为了提高复杂电磁环境下的GNSS抗干扰能力,针对低成本制导武器的导航需求特点,提出了一种基于矢量延迟锁定环和锁频环并级联卡尔曼滤波锁相环的INS/GNSS超紧耦合的改进算法。分析了INS辅助矢量跟踪结构,给出了基于鉴别器的低复杂度基带预处理滤波器和基于EKF锁相环滤波器的详细设计方法。此外,设计了干扰环境下的高动态飞行轨迹,用于验证INS/GNSS超紧耦合算法,动态仿真试验结果表明,在干扰环境下INS/GNSS超紧耦合系统的导航能力相对于独立式高动态跟踪技术的接收机有明显优势,跟踪GPS L1 C/A情况下,可容忍干信比为48.6 dB,比独立式接收机的干扰抑制能力提高了约12 dB。

保证速率的核心无状态分组调度算法

提出一种新的核心无状态分组调度算法VCSVC(G)(vector core-stateless virtual clock).该算法在边界节点为分组计算理想模型下各节点对应的虚拟延迟,组成虚拟延迟矢量带在分组头中,是核心节点排序的依据,其长度上限G利用局部平均法实现.证明了VCSVC(G)与VC(virtual clock)具有相同延迟保证能力,计算了实际算法与理想模型速率保证精度的误差上限,并与两种核心无状态代表算法进行了比较分析.结果表明,通过调节参数G,算法可达到开销与速率保证精度的理想折衷,适用于广泛的用户需求.

基于虚拟延迟矢量的核心无状态分组调度框架DVRS

现有提供确定性性能保证的核心无状态分组调度策略中,可扩展性的获得通常以中间节点的速率损失为代价,从而导致数据传输突发性的增强,降低了网络资源的利用率。为了减少速率损失,提出一个核心无状态调度框架DVRS(de lay vector reference system),通过运用虚拟延迟矢量技术,在保证端到端延迟上限与V irtua lC lock算法相同的同时,将核心无状态算法的基本速率保证能力从现在的首尾点精确保证提高到逐点精确保证;并利用局部平均法满足用户对处理开销与带宽保证精度的不同需求;另外,由于核心节点操作的相似性,DVRS类算法具有较好的配置渐进性。