一种基于最优频段的X射线脉冲星累积轮廓时延估计方法

为提高X射线脉冲星导航中累积脉冲轮廓的时间延迟估计精度, 分析了X射线脉冲星累积脉冲轮廓的频谱特性和现有Taylor快速傅立叶变换时延估计算法的缺陷, 提出了一种基于最优频段的累积轮廓时延估计算法, 并通过建立不同信噪比下时延估计误差与所采用频段之间的关系以确定最优频段. 数值及实测数据实验结果表明: 在短时观测或光子流量较小时, 该算法优于常用的近似最大似然 (FAML)、相关 (CC)、最小二乘 (NLS) 及加权最小二乘 (WNLS) 方法; 在观测时间较长或光子流量较大时, 该算法的估计精度与CC及NLS方法相当, 但其运算量低于NLS, FAML 及WNLS方法. 本文所提算法适用于短时观测脉冲轮廓或低流量脉冲星的高精度时延估计.     

基于双谱的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量

为提高脉冲星辐射脉冲到达时间的测量精度,提出了基于双谱的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量算法.理论上,双谱可以完全抑制加性高斯白噪声.通过进行自双谱与互双谱的比对及求解极值点,推导出时间延迟测量公式.实验结果表明,基于双谱的时间延迟测量算法可以有效抑制高斯白噪声,当累积脉冲轮廓观测值存在噪声项时,基于双谱的累积脉冲轮廓时间延迟测量精度优于泰勒提出的功率谱算法. 关键词： 脉冲星 脉冲到达时间 累积脉冲轮廓时间延迟 双谱     

X射线脉冲星导航系统导航精度的研究

为提高X射线脉冲星导航系统的导航精度,提出了一种基于低通滤波器的恒比定时方法,以提高X射线脉冲星导航系统中X射线脉冲到达时间的测量精度.通过设计测量方案,对原有的峰值定时方法和改进后的恒比定时系统的定时精度和死时间进行测量.测量结果表明,峰值定时系统的定时精度和死时间分别为18和4750 ns,恒比定时系统的定时精度和死时间分别为0.78和105 ns,与原有的峰值定时系统相比,采用恒比定时系统的定时精度和死时间均得到明显的提高.在X射线脉冲星导航系统中,通过利用这两种不同定时系统来测量X射线光子的到达时间以构造累积脉冲轮廓.实验结果表明,与峰值定时系统相比,采用改进的恒比定时系统获得的累积脉冲轮廓的信噪比得到明显改善,因此,采用恒比定时系统的导航精度可得到提高.     

基于TOA信息的脉冲星信号周期估计方法

针对脉冲星信号周期估计需逐步搜索、计算量大等问题,提出脉冲星信号周期直接估计算法.根据周期不确定误差对时域上脉冲到达时间(Pulse Time of Arrival,TOA)估计方法的影响,推导了基于TOA信息的脉冲星信号周期估计方法的数学模型.该方法将一组观测到的脉冲光子到达时间序列(Photon Time of Arrivals,TOAs)进行等时间间隔分段,在时域上对每段TOAs进行相位估计获得相应的TOA信息,并根据建立的TOA信息与周期误差的关系采用最小二乘原理估计脉冲星信号周期.对周期准确性的评价不同于传统的依赖折叠轮廓的好坏,而是以TOA与时间图像的斜率作为依据,这一依据更直观、易于理解.理论分析与物理、计算机仿真数据结果表明,本文所提的周期估计方法能够根据短时间脉冲光子到达时间序列获得高精度和高分辨率的脉冲信号周期,有利于X射线脉冲星导航的工程应用.     

基于TOA信息的脉冲星信号周期估计方法（英文）

针对脉冲星信号周期估计需逐步搜索、计算量大等问题,提出脉冲星信号周期直接估计算法.根据周期不确定误差对时域上脉冲到达时间(Pulse Time of Arrival,TOA)估计方法的影响,推导了基于TOA信息的脉冲星信号周期估计方法的数学模型.该方法将一组观测到的脉冲光子到达时间序列(Photon Time of Arrivals,TOAs)进行等时间间隔分段,在时域上对每段TOAs进行相位估计获得相应的TOA信息,并根据建立的TOA信息与周期误差的关系采用最小二乘原理估计脉冲星信号周期.对周期准确性的评价不同于传统的依赖折叠轮廓的好坏,而是以TOA与时间图像的斜率作为依据,这一依据更直观、易于理解.理论分析与物理、计算机仿真数据结果表明,本文所提的周期估计方法能够根据短时间脉冲光子到达时间序列获得高精度和高分辨率的脉冲信号周期,有利于X射线脉冲星导航的工程应用.     

字典奇异值分解加权压缩感知多径信号参数估计

为提高水声信道多径参数估计的分辨率,提出了一种基于字典奇异值分解的加权压缩感知算法。对于有源声呐,根据发射信号构造字典,对字典进行奇异值分解,利用大特征值对应的特征向量构造信号子空间,然后使用信号子空间对接收信号进行滤波。对滤波结果进行加权压缩感知参数估计,得出最终时延估计结果。仿真实验表明,所提方法能够对水声多径参数进行超分辨估计,适用于任何脉冲信号。湖试处理结果显示,混响背景下该方法也有较好的多径参数估计性能,能够降低接收数据的噪声成分,提高对水声信道的多径时延、个数和幅度的估计精度。      

X射线脉冲星累积脉冲轮廓泊松噪声去除的研究

论述了X射线脉冲星辐射光子探测与累积脉冲轮廓构造模型,分析了通过光子计数获取的累积脉冲轮廓的噪声特点,提出了基于非归一化Haar小波的消噪算法,推导了基于Haar小波消噪的阈值函数的最佳参数计算公式.在X射线脉冲星导航地面模拟系统上进行了实验研究,结果表明,消噪后的累积脉冲轮廓峰值信噪比提高2 dB以上.通过蒙特卡罗模...     

基于Bayesian估计的X射线脉冲星微弱信号检测

累积轮廓、流量和周期是X射线脉冲星辐射信号的三个重要特征,将其应用于X射线脉冲星信号检测中,提出了一种基于Bayesian估计的X射线脉冲星周期辐射信号时域检测方法.该方法以非脉冲区噪声观测为先验知识,利用X射线脉冲星辐射信号的泊松分布模型推导了信号概率密度分布函数,以该函数的累积分布函数为判据,对X射线脉冲星微弱信号进行检测,并提取位相偏移量.利用仿真数据和RXTE卫星的实测数据进行实验验证,结果表明:本文方法性能优于同类的基于高斯分布模型的检测方法,在检测信号的同时能在一定精度下给出信号位相偏移值. 关键词： 脉冲星 Bayesian估计 位相测量 时域检测     

非等间隔计时数据的X射线脉冲星周期快速搜索算法

利用X射线脉冲星信号的计时信息实现航天器深空导航具有重要意义,精确的时间模型(周期及周期导数)是获得高精度自主导航的基础.针对X射线光子并非等间隔地到达探测器的特点,在对比分析两种非等间隔数据处理方法(x2量评估方法和Lomb算法)的基础上,提出了用Lomb算法估计脉冲星周期初值,进一步使用x2量评估方法精化周期值的方法.同时运用快速傅里叶变换算法的思想对Lomb算法进行改进,较大地提高了程序的运算效率.最后利用X射线源仿真系统的计时数据对算法进行试验分析,搜索出准确的脉冲星周期和折叠出正确的脉冲轮廓.     

脉冲星脉冲轮廓累积的最小熵方法

获取脉冲星辐射信号累积轮廓的传统方法是先识别信号周期,再按周期对信号进行折叠累加,这种方法依赖于周期识别的准确性,对累积轮廓质量也无评价标准.本文分析了脉冲星累积轮廓和周期的强相关性,提出了周期未知时直接进行轮廓累积的最小熵方法,并对其进行证明,在此基础上,讨论了该方法在周期识别中的作用.利用仿真数据和RXTE卫星的实测数据实验验证了该方法的有效性. 关键词： 脉冲星 最小熵 累积轮廓 周期识别     

Fleet algorithm for X-ray pulsar profile construction and TOA solution based on compressed sensing

X-ray pulse profile and time of arrival (TOA) are the two important physical quantities for pulsar navigation. With the standard and integrated X-ray pulse profiles modeled, X-ray pulse profile construction is studied and TOA is solved using compressed sensing (CS) technology. The observation matrix and waveform complete dictionary are mainly examined. A column vector-based matching pursuit algorithm is presented. The feasibility of obtaining X-ray pulse profile construction by compressed sensing technology is verified by numerical simulation. Compared with the X-ray pulse profile construction method based on epoch folding, the proposed method exhibits improved real-time performance, and its detection time for integrated X-ray pulse profile could be reduced by one order of magnitude. This proposed method can also solve for TOA solution and construct the X-ray pulse profile simultaneously, which is essential to improve pulsar navigation efficiency.     

基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法

针对无线定位中时延估计在小样本(单快拍)、低信噪比条件下需要大量独立分布测量数据问题,提出了一种基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法,实现了单快拍、低信噪比条件下接收信号的精确时延估计.该算法首先建立接收信号的稀疏表示模型,然后基于该模型建立正交观测矩阵,最后在重构算法中引入回溯筛选思想,利用时延与观测矩阵之间的一一对应关系得到时延的无偏估计.对该模型下时延估计的克拉美罗界进行了推导.仿真分析表明,所提方法在单快拍、低信噪比条件下精度远高于求根多重信号分类算法,相比于正交匹配追踪算法,在较小的复杂度代价下性能得到了较大提升.     

基于S变换的脉冲星辐射脉冲信号检测

为了提高脉冲星辐射脉冲信号的检测速度和在低信噪比下的检测效果, 提出了一种基于S变换的脉冲星辐射脉冲信号检测算法. 文中证明了高斯白噪声S变换域功率谱服从自由度为2的卡方分布, 基于此对累积信号S变换域功率谱进行阈值处理,累加阈值处理后的时频功率谱作为统计量进行检测. 此外阈值处理后的功率谱也可用来测量脉冲星信号的时间延迟. 仿真实验验证了本文算法的有效性,其检测性能优于同类的基于高斯分布模型的检测算法, 同时还可以在一定精度下给出脉冲星信号的时间延迟值. 关键词： 脉冲星 卡方分布 S变换域检测 时延测量     

基于LMS自适应时延估计和FPGA的超声波测风系统研究

利用超声波传感器进行风速测量时,温度对超声波传播有很大影响,时延估计对超声波测风系统的精度起到很大的作用。本超声波测风系统为避免温度对风速测量中的影响,采用了基于时差法的测量原理,为了提高时延估计值的精度,提出了基于最小均方(LMS)自适应时延估计的测量方法,研制了以单片机Atmega128和现场可编程门阵列(FPGA)为核心的硬件系统。仿真和实际测试的结果表明,该超声波测风系统的时延估计值精确度较高,具有很高的应用价值。     

基于压缩感知的反射光谱重构算法研究

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜色准确复制的精度,最后建立相应的反射光谱。尝试将压缩感知(CS)理论应用到光谱实验中,对光谱反射率进行重构。首先是介绍了压缩感知理论知识,然后把压缩感知理论与光谱反射率原理相结合,根据基于压缩感知的光谱反射率重构的理论框架,选取合适的采样值,压缩感知的采样值即压缩值,小波基作为正交矩阵,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交矩阵与测量矩阵需要保证具有不相关性,将原始光谱反射率从高维到低维进行线性投影,得到低维的观测信号,运行简单的正交匹配追踪算法(OMP)对低维的观测信号进行由低维到高维的高精度重构,重构得到的光谱反射率与原始光谱反射率具有相同的维度,最后将压缩感知重构算法与传统的光谱反射率重构算法伪逆法与多项式回归法进行比较。经过压缩感知重构算法得到的色差值与均方根误差值都小于伪逆法和多项式回归法重构的结果,经压缩感知的重构精度明显提高;经压缩感知重构的光谱曲线可以达到或者更接近原始光谱曲线的峰值,整体效果更接近原始光谱曲线;经多项式回归法和伪逆法重构的光谱曲线达不到原始峰值,整体上存在偏差。可以认为压缩感知用低采样的数据达到了全采样的效果,提高了光谱反射率重构的精度。基于压缩感知的光谱反射率重构算法效果明显优于传统的多项式回归法和伪逆法,可以将压缩感知理论应用到实际的多光谱成像系统中。     

基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法

针对时延估计问题中压缩感知类算法现有测量矩阵需要大量数据存储量的问题,提出了一种基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法,实现了稀疏测量矩阵条件下接收信号时延的准确估计.该算法首先建立压缩感知与最大似然译码之间的理论桥梁,然后推导基于低密度奇偶校验码的测量矩阵的设计准则,引入渐进添边的思想构造具有准循环结构的稀疏测量矩阵,最后利用正交匹配追踪算法正确估计出时延.对本文算法的计算复杂度与测量矩阵的数据存储量进行理论分析.仿真结果表明,所提算法在测量矩阵维数相同的条件下正确重构概率高于高斯随机矩阵和随机奇偶校验测量矩阵,相比于随机奇偶校验矩阵,在数据存储量相等的条件下,以较少的计算复杂度代价得到了重构概率的较大提高.     

Measurement of X-ray photon energy and arrival time using a silicon drift detector

Detecting the X-ray emission of pulsars and obtaining the photons' time of arrival are the foundational steps in autonomous navigation via X-ray pulsar measurement. The precision of a pulse's time of arrival is mainly determined by the precision of photon arrival time measurement. In this work, a silicon drift detector is used to measure photon energy and arrival time. The measurement system consists of a signal detector, a processing unit, a signal acquisition unit and a data receiving unit. This system acquires the energy resolution and arrival time information of photons. In particular, background noise with different energies disturbs pulse profile forming, the system can also achieve a high signal-to-noise ratio profile. Ground test results show that this system can be applied in autonomous navigation based on X-ray pulsar measurement.