检索结果-南通市图书馆

A Robust Signal Driven Method for GNSS Signals Interference Detection

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Chinese Journal of Electronics 2018年第2期27卷 422-427页

作者： lang rongling SU Zhen ZHOU Kai MOU Shouxian School of Electronic and Information Engineering Beihang University Institute of Beijing Electromechanical Engineering Academy of Opto-Electronics Chinese Academy of Sciences School of Physical Electronics University of Electronic Science and Technology

Interference can severely degrade the performance of the Global navigation satellite system(GNSS)receivers. Therefore it is important to detect the interference accurately and efficiently. Both the pre-correlation method and post-correlation method currently in use require certain strict pre-conditions, which limit their application. A new pre-correlation method that could be applied in most cases, called GNSS signal driven(GSD) method is proposed. The essence of the GSD method is to use classification techniques to detect the interference, based on the feature parameters extracted directly from the GNSS signals. The Support vector machine(SVM) and the Competitive agglomeration(CA) are adopted as the classification algorithms. When a classifier can be trained in advance, the SVM method is used, otherwise the CA method is adopted. Both methods show satisfying detection accuracy, especially the SVM method, whereas the robust CA method has an even wider application. The effectiveness of the proposed method is verified properly by experiments with the GPS L1 band Coarse/acquisition(C/A) signals.

关键词： GNSS CA Interference detection SVM

Re-scaling and adaptive stochastic resonance as a tool for weak GNSS signal acquisition

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

Journal of Systems Engineering and Electronics 2016年第2期27卷 290-296页

作者： rongling lang Xinyue Li Fei Gao Liang Yang School of Electronics and Information Engineering Beihang UniversityBeijing 100191China China United Network Communications Company Limited Tianjin 300052China

Weak global navigation satellite system（GNSS） signal acquisition has been a limitation for high sensitivity GPS receivers. This paper modifies the traditional acquisition algorithms and proposes a new weak GNSS signal acquisition method using re-scaling and adaptive stochastic resonance（SR）. The adoption of classical SR is limited to low-frequency and periodic signals. Given that GNSS signal frequency is high and that the periodic feature of the GNSS signal is affected by the Doppler frequency shift, classical SR methods cannot be directly used to acquire GNSS signals. Therefore, the re-scaling technique is used in our study to expand its usage to high-frequency signals and adaptive control technique is used to gradually determine the Doppler shift effect in GNSS signal buried in strong noises. The effectiveness of our proposed method was verified by the simulations on GPS L1 signals. The simulation results indicate that the new algorithm based on SR can reach-181 d BW sensitivity with a very short data length of 1 ms.

关键词： weak signal detection global navigation satellite system(GNSS) signal acquisition stochastic resonance

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

飞机性能参数预测的不确定性处理

航空学报 2012年第6期33卷 1100-1107页

作者：许喆平郎荣玲邓小乐北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

利用飞机的性能参数对飞机进行故障预报和状态监控是非常重要的。飞机的性能参数不仅具有非线性而且往往包含噪声,使得故障预测结果具有不确定性。针对这些问题,研究了利用非线性支持向量机处理飞机性能参数的预测问题,通过增加线性约... 详细信息

利用飞机的性能参数对飞机进行故障预报和状态监控是非常重要的。飞机的性能参数不仅具有非线性而且往往包含噪声,使得故障预测结果具有不确定性。针对这些问题,研究了利用非线性支持向量机处理飞机性能参数的预测问题,通过增加线性约束的方式解决了噪声带来的不确定性问题。此种方法不仅提高了预测的精度,而且模型可以利用适用于处理大规模二次规划的序列最小最优化算法进行求解,使得其可以解决大数据量的预测问题。利用仿真数据以及实际飞机性能参数对该方法进行了实验分析,实验结果表明此方法在精度上较不考虑噪声影响的模型有所提高,对于进一步提高飞机故障预测的精度,从而提高飞机的安全性具有重要意义。

关键词：飞机性能参数预测支持向量机不确定性排气温度排气温度裕度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于“序列相对贴近度”的组合预测权值分配

北京航空航天大学学报 2009年第12期35卷 1434-1437页

作者：吕永乐郎荣玲谈展中北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

在时间序列的组合预测权值分配问题上,为克服传统的均方误差倒数加权、熵权和最优化方法之不足,从预测值序列与评价样本序列间的贴近性出发,提出新方法综合衡量单一参与模型的适用性,并据此分配权值.详细给出了序列相对贴近度(SRND,Sequ... 详细信息

在时间序列的组合预测权值分配问题上,为克服传统的均方误差倒数加权、熵权和最优化方法之不足,从预测值序列与评价样本序列间的贴近性出发,提出新方法综合衡量单一参与模型的适用性,并据此分配权值.详细给出了序列相对贴近度(SRND,Sequence Relative Nearness Degree)及与之相关的"序列趋势关联度"和"尺度区间熵"的概念,并提出基于SRND的权值分配方法.将SRND权值分配方法应用于航空发动机排气温度裕度参数时间序列的联合自回归滑动平均模型、函数系数自回归模型和径向基函数网络预测,有效地提高了预测准确度,获得优于均方误差倒数加权和熵权方法的组合性能,且运算量远小于最优化方法.

关键词：时间序列分析组合预测建模性能

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据拟合的雷达高度表告警信号测试方法

北京航空航天大学学报 2010年第2期36卷 180-183,187页

作者：王伟斌路辉郎荣玲北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

阐述了雷达高度表自动测试系统软硬件组成和原雷达高度表告警信号测试方法,指出原测试方法存在的测试效率低下问题,针对该问题提出了基于最小二乘数据拟合的雷达高度表告警信号测试方法,并给出了测试数据和实验结果.该测试方法首先应用... 详细信息

阐述了雷达高度表自动测试系统软硬件组成和原雷达高度表告警信号测试方法,指出原测试方法存在的测试效率低下问题,针对该问题提出了基于最小二乘数据拟合的雷达高度表告警信号测试方法,并给出了测试数据和实验结果.该测试方法首先应用少数激励和输出数据进行数据拟合,应用拟合函数确定发出告警信号的激励电压初始电压值,再以小电压幅度逐次调整激励电压,以完成精确测量,应用该方法可在保证测试精度的前提下大大提高测试效率.

关键词：最小二乘近似数据拟合雷达自动测试

航空发动机性能参数联合RBFPN和FAR预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2010年第2期36卷 131-134,149页

作者：吕永乐郎荣玲路辉谈展中北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

排气温度是最能反映航空发动机运行状态的性能参数之一.对连续飞行班次的起飞排气温度裕度(EGTM,Exhaust Gas Temperature Margin)参数进行预测分析,有助于判知航空发动机将来的工作性能,为预防和排除故障提供充分的时间和决策依据.在... 详细信息

排气温度是最能反映航空发动机运行状态的性能参数之一.对连续飞行班次的起飞排气温度裕度(EGTM,Exhaust Gas Temperature Margin)参数进行预测分析,有助于判知航空发动机将来的工作性能,为预防和排除故障提供充分的时间和决策依据.在依据具有非线性、非平稳特征的起飞EGTM历史监测值序列构建预测模型时,基于奇异值分解滤波算法提出了一种联合径向基函数预测网络(RBFPN,Radial Basis Function Prediction Networks)和函数系数自回归模型(FAR,Functional-coefficient Auto Regressive model)的预测方案,充分发挥RBFPN和FAR在预测EGTM参数值变动趋势成分和随机成分的各自优势,使其互为补充,协同处理.实验结果表明该联合预测方案能够有效抑制RBFPN或FAR单独采用时所呈现出的不足,提高预测性能.

关键词：预测建模发动机排气温度裕度径向基函数预测网络函数系数自回归模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

航空发动机性能参数预测方法

北京航空航天大学学报 2008年第3期34卷 253-256页

作者：李晓白崔秀伶郎荣玲北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083

航空发动机性能参数预测对于发动机的视情维修具有重要的意义.为了提高预测精度,在分析发动机性能参数数据特点的基础上,提出了一种新的应用于此领域的组合预测模型.首先利用小波变换将原始数据分解为不同尺度上的几组子序列,根据各子... 详细信息

航空发动机性能参数预测对于发动机的视情维修具有重要的意义.为了提高预测精度,在分析发动机性能参数数据特点的基础上,提出了一种新的应用于此领域的组合预测模型.首先利用小波变换将原始数据分解为不同尺度上的几组子序列,根据各子序列的特点分别选用自回归滑动平均(ARMA,Autoregressive Moving Average)模型或求和自回归滑动平均(ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)模型进行预测,然后将所有预测结果合成,得到最终预测结果.通过仿真实验,验证了该组合模型提高短期和中长期预测精度的有效性,并分析了小波分解层数对于预测精度的影响.

关键词：组合预测自回归滑动平均模型求和自回归滑动平均模型排气温度裕度

GNSS抗干扰天线阵不一致性对MUSIC算法的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2016年第8期42卷 1747-1754页

作者：俞立宏秦红磊李武涛郎荣玲北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083

由于天线阵元位置、射频(RF)放大器和模数转换器(ADC)等因素的影响,全球卫星导航系统(GNSS)抗干扰天线阵各通道间不可避免地存在着不一致性。首先,利用矩阵中的子空间理论分析了通道的幅度不一致性和相位不一致性对多重信号分类(MUSIC)... 详细信息

由于天线阵元位置、射频(RF)放大器和模数转换器(ADC)等因素的影响,全球卫星导航系统(GNSS)抗干扰天线阵各通道间不可避免地存在着不一致性。首先,利用矩阵中的子空间理论分析了通道的幅度不一致性和相位不一致性对多重信号分类(MUSIC)算法的影响。理论分析结果表明:单干扰情况下通道幅度不一致性会降低MUSIC算法方向图的零陷深度,但不影响零陷位置,相位不一致性对MUSIC算法方向图零陷位置和零陷深度均有影响;多干扰情况下通道幅度不一致性和相位不一致性对MUSIC算法方向图零陷位置零陷和深度都有影响。因此在通道不一致性慢变化的条件下,MUSIC算法利用方向图进行性能评估时需要测出通道幅相偏差矩阵进行方向图纠正。然后,利用仿真的方法对不一致性的影响进行了实验分析,实验分析结果与理论分析结果一致。

关键词：通道不一致性多重信号分类(MUSIC)算法全球卫星导航系统(GNSS) 抗干扰方向图

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊核聚类的支持向量分类

计算机应用 2013年第A2期33卷 108-110,132页

作者：张国兵郎荣玲周凯北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

建立在统计学习理论基础上的支持向量机(SVM)具有良好的分类性能,然而其训练的计算量大的弊端,严重限制了其在大规模数据分类方面的应用。针对大规模数据训练的问题,提出一种模糊核聚类支持向量分类方法,该方法将核函数技术与模糊聚类... 详细信息

建立在统计学习理论基础上的支持向量机(SVM)具有良好的分类性能,然而其训练的计算量大的弊端,严重限制了其在大规模数据分类方面的应用。针对大规模数据训练的问题,提出一种模糊核聚类支持向量分类方法,该方法将核函数技术与模糊聚类技术相结合,首先滤除一部分冗余的样本点,减少了进入SVM训练过程的样本数,大大提高了SVM的训练效率,使其能够适应处理大规模高维数据的分类。最后利用UCI数据库中的数据对本文的方法进行了评估,实验结果表明通过模糊核聚类技术,能够过滤掉大量的冗余样本点,并且利用过滤后的样本所训练的SVM的精度不低于利用所有样本训练的SVM的精度。

关键词：模糊聚类核函数数据分类支持向量机