【摘 要】
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X射线脉冲星导航(XPNAV)是一种新兴的天文自主导航方法。脉冲到达时间(Time of Arrival,TOA)和周期是脉冲星的两个重要导航参数,而二者分别又是测距和测速的观测量。因此,脉
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X射线脉冲星导航(XPNAV)是一种新兴的天文自主导航方法。脉冲到达时间(Time of Arrival,TOA)和周期是脉冲星的两个重要导航参数,而二者分别又是测距和测速的观测量。因此,脉冲TOA与周期的实时高精度估计是提高导航性能的关键。压缩感知(Compressed Sensing,CS)对稀疏信号的处理能力很强,而脉冲星信号是典型的稀疏信号。近年来,基于CS的脉冲星信号处理成为一个研究热点。在CS中,测量矩阵的设计尤为重要。测量矩阵采样率直接决定计算量,也会影响估计精度。受限于器载计算机处理能力,构造具有超低采样率特性的测量矩阵是一个具有挑战性的课题。考虑到极少量的类哈达玛矩阵行数与固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)就能有效提取脉冲星轮廓特征,本文将二者分别应用于脉冲星TOA和周期估计。主要内容包括:(1)鉴于类Hadamard矩阵能保留低频分量,提出了一种基于类Hadamard-CS的脉冲TOA估计方法。类Hadamard矩阵具有Hadamard矩阵的零均值和不相关性等优点,避免了Hadamard矩阵维度与脉冲星信号长度不匹配的问题。本文利用低频类Hadamard矩阵取代CS中的Hadamard矩阵,并将类Hadamard-CS应用于脉冲TOA估计。实验结果表明,该方法能够以超低的采样率实现高精度的脉冲TOA估计。(2)考虑到EMD能够有效提取脉冲轮廓畸变度这一微弱局部特征,提出了一种基于EMD-CS(Empirical Mode Decomposition-CS)的脉冲星周期超快速估计方法。该方法将不同畸变度的脉冲轮廓经EMD分解,得到一系列IMF并构成原始测量矩阵。然后采用迭代剔除法剔除冗余的IMF,剩下的IMF构成了最优IMF测量矩阵。由于IMF的数量极少,导致采样率低,计算量下降。实验结果表明,该方法能够以超低的采样率实现高精度的脉冲星周期估计。
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