基于IFFT频谱相除的罗兰C天地波识别新算法

目前模拟接收机的周期识别复杂、识别时间长,而相关文献提出的算法在罗兰C天地波到达时间间隔小于50μs时估计误差大。为了准确估计时间间隔小于50μs的天地波到达时刻,在IFFT频谱相除技术基础上提出天地波分别识别的新算法。在证明了方法可行性的基础上,采用该算法仿真分析了天波以及地波自动识别的准确性。结果表明,利用该算法,天地波自动识别的准确率分别可达99.6%和98.6%以上,相对USCG标准可改善信噪比6dB。

一种基于FFT/IFFT技术的罗兰C天地波识别新算法

罗兰C天、地波到达时间间隔小于50μs时，对天、地波到达时刻的估计误差大。为了准确估计时间间隔小于50μs的天、地波到达时刻，在FFT/IFFT技术基础上采用了天、地波分别识别算法，并证明了该方法可行性。仿真结果表明：利用该算法，天地波自动识别的准确率分别可达99．6％和98．6％以上，相对USCG标准可改善信噪比4．4dB，对数字化罗兰C接收机的研究与设计具有重要意义。

低频多跳天波时延估计算法比较

低频天波传播时延的准确预测对其在远程导航授时中的应用潜力挖掘具有重要意义.为了获得地-电离层波导中低频多跳天波模式的传播时延特性,同时验证典型多径时延估计算法在不同信道环境下的作用性能,文中首先采用时域有限差分(finite-difference time-domain,FDTD)电磁计算方法对不同电离层反射情况下的距发射台400 km处地面接收的低频天地波耦合总场进行正演预测,然后分别基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)/快速傅里叶逆变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)频谱相除、多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)和旋转不变技术信号参数估计(estimating signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)三种算法对电磁场数值预测结果进行后处理,解耦得到不同模式(地波、一跳天波、二跳天波、三跳天波及四跳天波)的时延,并在此基础上分析比较了无噪声和信噪比(signal-noise ratio,SNR)为0 dB、-5 dB以及-10 dB情况下三种算法对多跳天波的时延估计结果.结果表明,波跳次数越高,算法的检测能力越差.对于文中所模拟的信道条件,在弱噪声(SNR=0 dB)、电离层强反射时,FFT/IFFT算法结果精度最高,时延误差不超过400 ns;而在强噪声(SNR=-10 dB)、电离层弱反射时,ESPRIT算法稳定性最好,误差范围在5μs以内.