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101.
针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。 相似文献
102.
103.
104.
基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性估计与检验 总被引:2,自引:0,他引:2
将小波引入到LMSV模型波动长记忆性的估计与检验中,提出了基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性的伪极大似然估计法和波动长记忆性的检验方法,用不同参数值和样本容量的数据进行了模拟实验.又用该方法对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的LMSV模型的波动长记忆性进行了检验和估计,结果表明该方法是有效且可行的. 相似文献
105.
基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计 总被引:5,自引:0,他引:5
基于广义最小二乘模型,建立了一种带滑动窗的动态OD矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD数据.对模型中关键的交通分配矩阵,给出了解析的计算公式.算法是一种递推的估计过程,仅需较少的先验信息,且估计过程不会发散;滑动窗的引入可充分利用量测信息,抑制量测噪声. 相似文献
106.
107.
实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警,有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理,在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法(BSLM),并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现:相对于传统严格局部鞅判别方法,BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势,并且能更早地事前预警泡沫;在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中,新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间,发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。 相似文献
108.
利用对称阵实现宽带线性调频信号DoA估计 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种利用对称阵实现宽带线性调频(LFM)信号DoA估计的新方法。该方法通过计算对称阵元偶之间的互Wigner Ville分布,建立时频域的阵列信号模型,并用修正的总体最小二乘 相干信号子空间方法(MTLS CSM)获得DoA估计。该方法由于充分利用了Wigner Ville分布的时频滤波特性,因此能有效实现多个线性调频信号的DoA估计,在低信噪比情况下仍有较高的估计精度。同时该方法还具有DoA不受扇区限制,计算简单等优点。计算机仿真证实了方法的有效性。 相似文献
109.
针对宽带分布源到达角估计问题,提出了一类快速的估计算法,即中频法、中值法和均值法。该类算法首先将阵列接收的宽带信号变换到频率域,然后对于每个频率形成阵列接收信号协方差阵,最后由该协方差阵的次对角线元素估计宽带分布源的到达角,其主要特点是避免了相位展开。仿真结果表明,在高信噪比和分布角不大时,中频法和中值法的性能几利相同;但在低信噪比时,中值法优于中频法。此外,均值法对分布角不敏感,且性能较优。 相似文献
110.
提出了一种基于子空间的正弦信号的频率、时延联合估计快速算法。首先给出一个PM(propagatormethod)算子 ,再由其分块矩阵构造一特殊的矩阵。由该矩阵的特征分解所得的特征矢量给出频率估计 ,而由其特征值及估计的频率得到时延估计。与现有的方法相比 ,由于该算法减少了一次特征分解 ,因而具有较低的计算复杂度。最后 ,用正弦信号及实测语音数据验证了该方法的性能 相似文献