基于相对距离准则的STAP协方差矩阵估计算法

针对杂波功率依距离缓变的非均匀环境,提出了基于相对距离准则的加权协方差矩阵估计算法。通过对加权最大似然估计概念的描述和原始问题的公式化,在相对距离准则下设计加权函数,使得在样本矩阵求逆(SMI)检测器的条件下,检测算法的相对距离达到最大,并给出了实用的近似加权系数求解方法。通过性能分析可知,在相对距离最大条件下估计的协方差矩阵的条件信杂噪比损失同时达到最大。最后的仿真分析也验证了该算法的正确性和有效性。     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

基于虚拟阵列扩展的改进加权空间平滑算法

针对相干信源的波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题, 传统的空间平滑算法通过减小阵列孔径来解相干, 导致估计精度降低。本文以相干分布源为研究对象, 首先通过扩展共轭虚拟阵列增大阵列孔径, 使用Toeplitz算法进行预估计, 根据预估计值构建加权矩阵, 通过二次加权空间平滑恢复协方差矩阵的秩, 消除信号的相干性, 结合传播因子算法估计得到目标信源的入射角度。该算法充分利用子阵输出的自相关和互相关信息, 改善了阵列孔径带来的精度影响。仿真结果表明, 所提算法对相干信源具有良好的分辨能力和估计精度, 在低信噪比时鲁棒性较好。     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

三角交叉无源定位位置偏差估计滤波算法研究

提出了一种基于两观测站的三角交叉法对机动目标无源定位的算法,不是采用传统的对机动目标位置进行估计,而是直接对机动目标的位置偏差进行估计滤波,使定位的模糊区域迅速缩小,以达到快速定位跟踪的目的。列出了对位置偏差估计的状态方程和测量方程,用加权的最小二乘估计和卡尔曼滤波算法,实现了定位和跟踪。进行了计算机仿真,得到了良好的效果。     

基于电磁矢量阵列的加权极化平滑解相干算法

针对极化平滑(polarization smoothing, PS)算法解相干源时没有利用子阵的互相关信息导致分辨率较差的问题,提出一种新的解相干源预处理方法--加权极化平滑(weighted polarization smoothing, WPS)算法。该算法利用了电磁矢量阵列6个分量组成的子阵的全部自相关和互相关信息。对接收阵列协方差矩阵的36个子矩阵做加权滑动平均,得到等效阵列协方差矩阵,以该协方差矩阵对角化为约束,推导最优加权系数的理论表达式,并分析等效信源协方差矩阵的秩,得到WPS算法最大的解相干源数为6。计算机仿真结果表明WPS算法与PS算法相比具有更高的分辨性能和估计精度。     

不敏空时自适应处理算法

针对空时自适应处理(STAP)的非均匀检测环境,提出了一种新的不敏空时自适应处理算法.该算法通过对有限的非独立同分布(non-i.i.d)数据应用不敏变换(UT)来获得近似估计的协方差矩阵,即将原始的非均匀数据到其所对应的均匀数据看作一种特殊的非线性变换,利用不敏变换(UT)估计非均匀数据经非线性变换后所对应均匀数据的协方差矩阵,有效地降低了非均匀特性的影响.仿真结果验证了该算法在非均匀环境下具有良好的运动目标检测性能.     

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角(DOA)和到达时间(TOA)作为测量数据,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,通过加速度方差对滤波增益的修正,完成机动加速度方差自适应算法,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法在无源定位系统中有一定的参考价值.     

一种不依赖超参数的稀疏信号单快拍DOA估计方法

基于传感器阵列输出模型的稀疏重构, 研究了利用单快拍数据进行相干信号波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计的问题。定义一个干扰协方差矩阵作为权矩阵, 通过加权最小二乘(weighted least squares, WLS)准则的迭代自适应求解, 实现单快拍DOA高精度估计算法, 简称WLS-IAE算法。详细分析了算法的计算复杂度, 并与经典的稀疏估计类算法进行比较。结果表明作为一种稀疏表示类估计方法, WLS-IAE算法不仅保持了在低信噪比、单快拍、信号相干、信号DOA角度间隔小等非理想条件下的良好估计性能, 而且无需选取超参数, 计算复杂度更低, 具有更强的实时性, 适用于快变目标信号DOA的实时跟踪测量, 具备潜在的工程实用价值。仿真实验验证了提出算法的有效性。     

改进最小二乘算法在天文定位中的应用

运用数字天顶仪进行天文定位时，需采用最小二乘算法建立电荷耦合元件图像坐标系和天球切平面坐标系之间的映射关系。针对最小二乘算法只考虑了观测量中的误差，没有顾及系数矩阵中的误差和数据中可能存在的粗大误差问题，为了提高数字天顶仪进行天文定位时的解算精度，将最小二乘算法与总体最小二乘算法进行有效结合构成了混合最小二乘算法，该算法能够同时顾及坐标转换中系数矩阵和观测量中的误差。为了消除识别恒星数据中可能存在的粗大误差对天文解算的影响，对所提算法进行了稳健加权，并结合星等设置合理的权阵。数据分析的结果证明，稳健加权混合最小二乘算法在进行天文解算时具有较高的精度。     

多目标合作博弈最小二乘预核仁与核仁解

在实际生活中,常常存在许多带有不对等的联盟和不止一个关联或无关目标的复杂博弈情景.对此,本文首先构建了带有与联盟、目标相关的综合权重的多目标合作博弈,并在此基础上提出含有关联目标与无关目标的混合多目标合作博弈最小二乘预核仁与核仁解求解模型.其次,我们将经典的合作博弈最小二乘预核仁求解方法与核仁解算法推广到多目标合作博弈中,利用拉格朗日乘子法与伪逆理论得到了多目标合作博弈的最小二乘预核仁的显性表达式与最小二乘核仁解算法,并通过凸函数的性质,重新证明了该算法的有效性.最后,利用水资源的数值算例,说明并验证了文中构建的模型的正确性与有效性,并通过对比可知所构建模型的优越性.     

New multitarget constant modulus array for CDMA systems

1 .INTRODUCTIONThe constant modulus algorithm(CMA) is a veryeffective blind approach to remove multiple accessinterference ( MAI) . Recently ,the CMA has beenapplied to the direct-sequence code division multi-ple access (DS-CDMA) systems with array anten-nas , which has tremendous potential to increasethe cellular system capacity . But the CMA algo-rithm lacks signal-selectivity and may capture aninterference instead of the desired user .Pre-sprea-dingis an effective method to alle…     

基于最小一乘和遗传算法的红外弱小目标检测

在随机误差不服从正态分布的问题中,最小一乘估计的统计性能优于最小二乘估计;另外,最小一乘估计的稳健性更强。因此提出了基于最小一乘估计和遗传算法进行背景预测的红外弱小目标检测方法。首先,建立最小一乘准则背景预测模型,应用遗传算法求解最小一乘估计的最优值并进行背景预测;然后,由实际图像和预测图像相减得到残差图像,并采用二维指数熵图像阈值选取方法对残差图像进行分割。针对实际红外图像序列的实验结果表明:所提出的方法对弱小目标具有更高的检测概率和更好的检测结果,优于基于最小二乘背景预测的检测方法。     

线性回归模型的非线性稳健估计——基于经验过程理论的研究

线性回归模型参数估计的有效性及对厚尾扰动和离群值的稳健性有进一步改进的余地.本文基于条件分布函数提出线性参数模型的一种新的非线性稳健估计量,利用经验过程理论证明了其相合性和渐近正态性.相对于OLS(ordinary least squares)估计量和常用的稳健LAD(least absolute deviations)和Huber估计量,此估计量可全面把握因变量的分布信息,较准确地由样本数据反映真正的数据生成过程,关于扰动项的厚尾分布具有更好的稳健性,且可更好地消弱极端离群值样本对参数估计的不良影响.多种实验设计的模拟表明,此估计量在有限样本下表现良好;在厚尾扰动或离群值出现的时候,显示出良好的稳健性,且优于OLS、LAD以及Huber估计量的小样本表现.     

风险度量半参数变系数复合Expectile回归模型及应用

本文结合半参数变系数回归模型、期望分位数风险价值(EVaR)的思想以及充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了一类半参数变系数复合Expectile回归模型,并对该模型进行了估计,建立了所提出复合Expectile回归(CER)估计的大样本性质.针对该模型既含有参数部分也含有非参数部分的特征,采用了方便计算的三步估计方法.通过数值模拟也发现,当误差为厚尾或非对称分布时,在均方根误差(RMSE)的标准下,所提出的CER估计大大优于最小二乘(LS)估计和简单的Expectile回归(ER)估计.另外,本文还应用所发展的理论分析了我国货币政策对上证综指的影响.     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

Sieve least squares estimator for partial linear models with current status data

Current status data often arise in survival analysis and reliability studies, when a continuous response is reduced to an indicator of whether the response is greater or less than an observed random threshold value. This article considers a partial linear model with current status data. A sieve least squares estimator is proposed to estimate both the regression parameters and the nonparametric function. This paper shows, under some mild condition, that the estimators are strong consistent. Moreover, the parameter estimators are normally distributed, while the nonparametric component achieves the optimal convergence rate. Simulation studies are carried out to investigate the performance of the proposed estimates. For illustration purposes, the method is applied to a real dataset from a study of the calcification of the hydrogel intraocular lenses, a complication of cataract treatment.     

空间遥操作预测仿真快速图形碰撞检测算法

高效实时的图形碰撞检测是实现空间遥操作三维图形预测仿真关键难点之一。在非结构化虚拟现实环境下由于无法预先构造层次包围盒,必须对大量三角形对进行相交测试,繁重的计算严重影响了碰撞检测的实时性。针对上述问题,提出了一种优化的快速三角形相交测试算法。通过引入计算坐标系,将可能的空间平面相交问题降维为平面坐标系下交线段与三角形的位置关系问题。通过重用三角形计算信息,大幅减少了多对三角形相交测试时的计算量。对比分析表明本算法具有更少的计算量和更短的计算时间。仿真对比实验验证了该算法的优越性。     

自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用

本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCER估计具有相同的渐近有效性.数值模拟表明,当误差为厚尾或非对称分布,所提出的WCER估计大大优于传统最小二乘估计.即使误差分布未知,依然可以得到像极大似然估计一样具有优良统计性质的WCER估计.应用所提出的方法分析恒生指数和标准普尔500指数,实证分析表明:所提出的WCER估计在有效性意义下非常具有竞争力.