中国博士后科学基金(20100480979) 作品数:11 被引量:85 H指数:6 相关作者: 沈锋 徐定杰 单志明 吕东泽 郝燕玲 更多>> 相关机构: 哈尔滨工程大学 更多>> 发文基金: 中国博士后科学基金 国家自然科学基金 黑龙江省博士后基金 更多>> 相关领域: 电子电信 航空宇航科学技术 天文地球 更多>>
基于自适应遗传算法的DGPS整周模糊度快速解算 被引量:16 2013年 鉴于遗传算法(GA)所具有的全局搜索特性,也为了更快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,将自适应遗传算法(AGA)引入DGPS整周模糊度的搜索中。首先根据全球定位系统(GPS)载波相位双差方程求解出双差整周模糊度的浮点解,并以基线长度作为约束条件确定整周模糊度的搜索范围;然后利用白化滤波的方法对整周模糊度进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性;最后将自适应遗传算法应用在整周模糊度的解算过程中,搜索整周模糊度的最优解。仿真计算结果表明,与LAMBDA算法和简单遗传算法相比,自适应遗传算法能够快速地求解整周模糊度,也具有较好的可靠性和鲁棒性。 徐定杰 刘明凯 沈锋 祝丽业关键词:全球定位系统 载波相位 整周模糊度 自适应遗传算法 基于卡尔曼滤波器的高动态GPS载波跟踪环 被引量:19 2012年 为解决传统锁相环(PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子在线调节误差协方差矩阵补偿不完整信息的影响,使滤波器在系统模型不完整或者噪声统计特性不准确时仍接近最优。基于自适应二级卡尔曼滤波算法提出了一种高动态GPS载波跟踪环的设计方案。仿真结果表明,提出的方案较传统PLL的跟踪精度有显著提高,频率跟踪精度提高到9.28Hz。 沈锋 贺瑞 吕东泽 周宇关键词:高动态GPS 自适应算法 载波跟踪 基于收缩方法的稳健自适应波束形成算法 被引量:3 2012年 针对有限采样数据样本中含有期望信号时自适应波束形成器性能下降的问题,提出了一种不需要任何参数设定的稳健自适应波束形成算法.该算法利用收缩方法得到一个增强的协方差矩阵估计值,替代传统的采样协方差矩阵,提高了算法的性能.为了克服信号导向矢量存在误差时对波束形成器性能的影响,对算法进行进一步的扩充,使其既能改善小快拍时协方差矩阵的估计值又能克服期望信号导向矢量的失配.仿真结果表明:该方法不仅能够改善小快拍情况下波束形成器的性能,而且还能克服期望信号导向矢量失配带来的不利影响. 徐定杰 贺瑞 沈锋 单志明关键词:自适应波束形成 协方差矩阵估计 对角加载 正交分解 基于DRAM算法的α稳定分布参数估计 被引量:8 2011年 针对非高斯α稳定分布的联合参数估计问题,基于贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,提出一种将自适应Metropolis(AM)采样与延迟拒绝(DR)算法相结合的参数估计新方法.在贝叶斯框架下,本方法将所有待估计参数均视为随机变量,把参数估计问题转化为概率计算问题;然后通过将全局自适应与局部自适应采样相结合,可以快速构造出接近目标分布的提议函数,从而有效地提高了MCMC方法的抽样效率.仿真结果表明,该方法能够更加快速、准确地估计出α稳定分布的4个特征参数,且具有更好的鲁棒性和灵活性. 郝燕玲 单志明 沈锋关键词:信号处理 贝叶斯推断 参数估计 一种基于小波变换的伪码跟踪环路多径抑制方法 被引量:8 2012年 多径效应是GPS等卫星导航系统的重要误差源之一,严重影响导航系统的性能。针对多径效应,在分析了多径信号模型和伪码自相关函数特征的基础上,提出了一种基于小波变换的多径抑制方法。该方法利用自相关函数曲线斜率突变点位置不受多径信号影响的特性,通过小波变换检测其斜率突变点位置,进而利用得到的鉴相误差调整码相位,达到多径抑制的目的。仿真结果表明,该方法不受多径条数的影响,鉴相结果更准确,多径抑制能力得到显著提高。 沈锋 盖猛 贺瑞关键词:卫星导航系统 多径抑制 自相关函数 小波变换 GPS辐射源的无源雷达两级干扰抑制方法 被引量:5 2012年 为了解决回波通道内的干扰抑制问题,根据基于GPS辐射源无源雷达的特点,提出了一种ECA与CLEAN相结合的两级干扰抑制方法,即第1级采用ECA消除直达波干扰和多径干扰,第2级采用CLEAN算法迭代地消除强目标回波旁瓣干扰.该方法可以全面地抑制回波通道内的干扰,并且无需估计干扰参数,有效避免了干扰参数估计误差引起的抑制性能下降.仿真结果表明了该方法的有效性. 徐定杰 吕东泽 沈锋关键词:无源雷达 CLEAN算法 脉冲噪声下基于梯度加权平均的变步长NLMP算法 被引量:3 2012年 针对非高斯α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度加权平均的变步长归一化最小平均p范数(VSS-NLMP)算法。该算法基于梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方权值偏差(MSD)这一特点,通过对梯度矢量的平滑减小梯度噪声的影响,然后利用平滑梯度矢量的欧氏范数和系统误差的分数低阶矩控制步长的变化。文中给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行简要分析,仿真结果表明,本文新算法较现有变步长NLMP算法具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。 郝燕玲 单志明 吕东泽 沈锋关键词:Α稳定分布 α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法 被引量:3 2012年 针对α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数(variable step-size normalized least mean p-norm,VSS-NLMP)算法。该算法首先对梯度矢量进行加权平滑,以减小梯度噪声的影响,然后利用梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方偏差这一特点,利用梯度矢量的欧氏范数控制步长的变化。给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行分析,仿真结果表明本算法较现有变步长NLMP算法有更好的性能。 郝燕玲 单志明 沈锋关键词:Α稳定分布 分数低阶统计量 基于自适应Metropolis算法的α稳定分布参数估计 被引量:6 2012年 基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法的α稳定分布参数估计具有良好的性能,但不合适的提议函数常导致算法不收敛或混合性能不好。针对提议函数难以选择的问题,提出了一种基于自适应Metropolis算法的非对称α稳定分布参数估计新方法。该方法利用Markov链的历史信息自动调整提议函数的协方差矩阵,使其不断地逼近目标分布,从而获得更好的估计结果。理论分析和仿真结果表明,此方法不仅能准确地估计出α稳定分布的4个参数,而且具有良好的鲁棒性和灵活性。 郝燕玲 单志明 沈锋关键词:信号处理 Α稳定分布 参数估计 混合高斯分布的变分贝叶斯学习参数估计 被引量:13 2013年 针对常用于非高斯信号或系统建模的包含隐变量的混合高斯分布模型,提出利用一种变分贝叶斯学习算法进行模型的参数估计.该方法采用一个形式较为简单的自由分布,通过不断最大化边缘似然函数的下界,迭代地更新变分参数,直至近似分布足够逼近参数真实的后验分布,从而实现混合高斯分布的参数估计.文中推导了该方法对混合高斯模型参数学习过程.实验表明,变分贝叶斯学习可以有效实现高斯混合模型的多参数估计,相比采样方法更有工程应用前景. 徐定杰 沈忱 沈锋关键词:参数估计 混合模型 高斯分布