摘要：分布式空间系统利用探测信息在时域、空域、频域的关联特征,充分挖掘分布式采样信号中所蕴含的目标信息,通过分布式信号配准、信息关联处理、探测目标特征重建等技术途径,实现空间科学和对地观测领域的高性能空间探测.由于分布式节点依靠自己内部的晶体振荡器提供时钟信息,分布式探测要使这些节点达到一致的时间尺度,传统的基于模型和定性经验知识的信号配准方法,需要对频率偏差、相位偏差和频率漂移等进行建模与分析.这种直接时间同步方法受到设备等硬件方面的限制,存在一定的局限性. 基于数据驱动的信号配准方法分析分布式信号关联特征,能够在系统具体的数学和物理模型不完全已知的情况下,进一步提高时空配准精度.考虑时钟偏差(相位误差)和频率偏差,时钟相位噪声和频率噪声等影响,根据收集到的信号数据,综合考虑多变量,给出问题的数学描述,引入期望极大算法事先设定时钟模型参数,利用已有数据对参数值进行修正,逐次迭代,使模型参数逐渐逼近真实参数值,得到对相位和频率偏差的估计.这种方法可以摆脱现有测量设备硬件性能约束,提高了分布式信号时间配准精度,便于推广到其他相关系统中.
