头脑风暴优化算法求解带转角能耗多无人机路径规划问题

多台无人机协同完成野外传感器数据采集的工作中,建立具有精确能耗模型的多无人机路径规划问题模型尤为重要。提出了带转角能耗多无人机路径规划问题(multi-UAV path planning with angular energy consumption,MUPP-AEC)模型,该模型考虑了无人机在加速、减速、匀速、转角等飞行条件下的能耗差异。针对MUPP-AEC的特点,提出目标空间聚类离散头脑风暴优化算法(discrete brain storm optimization algorithm in objective space,DBSO-OS)。该算法采用个体空间整数编码和带2-opt的分阶段贪婪法解码策略,并对扰动算子和个体更新算子进行了离散化定义。个体更新算子中采用了混合随机反转变换和部分匹配变换的生成策略。实验结果表明:DBSO-OS能有效地求解MUPP-AEC;所提离散头脑风暴算子在全局收敛能力、求解精度和稳定性等方面均优于传统头脑风暴算子;在中小规模测试算例和较大规模测试算例的测试中,DBSO-OS优于对比算法。

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进。采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进。理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立。

高动态环境下高阶双二进制偏移载波信号的精确捕获

针对高动态环境下双二进制偏移载波(DBOC)调制信号无法精确捕获的问题,该文提出一种基于部分匹配滤波结合快速傅里叶变换(PMF-FFT)的捕获方法。又针对捕获过程中相关损失和扇贝损失引起的检测性能降低问题,提出一种改进的捕获方法。该方法首先利用离散多项式相位变换(DPT)去除接收信号的高阶动态项,然后针对DBOC信号重新设计PMF-FFT算法;最后利用频谱校正法对FFT后的功率谱最大值进行校正。仿真结果表明,在同一条件下,该方法将检测概率提高了2 dB左右,并且有效缩短了捕获时间。

高动态链路中折叠PMF-FFT快速捕获方法

在高动态链路中存在大多普勒频偏,直接序列扩频(direct-sequence spread spectrum,DSSS)接收机必须具有大捕获带宽。现今广泛使用的部分匹配滤波加快速傅里叶变换运算(partial matching filter-fast Fourier transform,PMF-FFT)方法的捕获带宽受限于其FFT运算点数,难以适应高动态场景。因此,提出一种低复杂度大带宽的折叠PMF-FFT捕获方法。该方法首先对接收信号和本地伪码分别作折叠,即分段求和,然后再按照PMF-FFT方法处理。理论分析和仿真结果表明,在更低计算复杂度下,折叠长度为F的折叠PMF-FFT方法的捕获带宽能够达到PMF-FFT方法的F倍。

基于频域差分的“北斗”三号信号快速捕获算法

针对“北斗”三号导航信号快速捕获问题,提出了一种能够克服“北斗”三号信号中Neuman-Hoffman(NH)码跳变并提高“北斗”三号导航卫星信号B1I频点信号信噪比的快速捕获算法。该算法基于频域差分非相干的部分匹配滤波和快速傅里叶运算(Fast Fourier Transform,FFT)算法,利用加窗和补零的方式提高FFT的频点分辨率并抑制扇贝损失,通过频域差分的方式弥补相干积分时间短和非相干平方损失带来的信噪比不足。理论分析和仿真实验证明,该算法优于传统非相干积分,能实现“北斗”三号信号的快速捕获。

基于频域差分的智能电表扩频信号捕获算法

电表信号功耗低、扩频序列较短,因此在低信噪比和多普勒频偏下实现突发信号的精准捕获是接收机设计的重点。针对部分匹配滤波-快速傅里叶变换(PMF-FFT)算法非相干积累后信噪比增益不足的问题,引入了一种基于频域差分非相干的PMF-FFT算法,消除了非相干平方损耗对捕获增益的影响;进一步结合通信环境提出了一种改进频域差分非相干算法,研究对突发直接序列扩频信号的捕获,实现智能电表接收端无线信号的粗同步。仿真实验表明,在消耗相同计算资源的情况下,改进算法的信噪比增益高于传统非相干积累法。

一种用于快速捕获低轨物联网信号的PMF-FFT改进算法

为了在高动态、低信噪比的条件下实现对低轨物联网信号的快速捕获,提出了一种用于快速捕获低轨物联网信号的部分匹配滤波-快速傅里叶变换(PMF-FFT)改进算法。首先,利用星历信息预估多普勒频偏,缩小频域搜索范围;然后,通过补零、加窗方法克服PMF-FFT算法的扇贝损失;最后,采用频域差分非相干累积提高低信噪比下的输出增益。仿真分析表明,所提改进算法在信噪比为-25~-15 dB时能提高低轨物联网信号的检测概率,搜索范围由15~35 kHz缩小为24.8~25.2 kHz。

GPS接收机并行捕获算法的研究

对全球定位系统(global positioning system,GPS)中3种并行捕获算法进行了理论分析,同时针对捕获算法运算量、捕获时间、捕获灵敏度以及捕获结果 4个方面进行了对比分析和仿真验证。仿真分析表明:3种并行捕获算法均能有效捕获GPS信号。其中,匹配滤波算法硬件实现简单,但运算量大、捕获速度慢;C/A(coarse/acquisi-tion)码循环相关算法运算量小、捕获速度快,但硬件实现复杂;部分匹配滤波-快速傅里叶变换(partial matched fil-ter-fast Fourier transform,PMF-FFT)算法运算量适中、捕获速度快、硬件实现简单,但其捕获灵敏度相对于另2种算法低0.9 dB。所以,PMF-FFT算法更适合硬件大规模推广且实用价值高。