一种低复杂度的频率、时延联合估计新方法

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     

空间非平稳噪声环境下的自适应波束形成

提出了一种基于空间非平稳噪声环境下的自适应波束形成新算法。该算法通过估计噪声协方差矩阵,进行预白化处理,即可采用常规方法实现波束形成,克服了色噪声对波束形成的影响。计算机仿真结果证实了这一算法的有效性。     

基于数据共轭重排修正的传播算子DOA估计算法

将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子DOA估计算法。从理论上论证了这种引申的合理性,通过理论分析和数值仿真,证明该算法在快拍数有限的情况下,可明显提高信号DOA估计的性能。在不增加运算量的条件下算法性能优于MUSIC算法。     

基于累量域的近场源三维参数联合估计算法

提出了一种无须参数配对的近场源三维参数联合估计算法。通过对阵列输出信号的四阶累积量构造矩阵进行一定的变换构造处理得到一个新的矩阵,仅需一次特征分解并利用其相应的特征值及特征向量就能估计出距离、方位、频率等三维参数。该算法无须谱峰搜索,适于任意高斯噪声环境,参数估计结果能自动配对。并且该算法无须利用阵列的中心对称结构,因而有效地避免了阵列孔径损失。最后,计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

关于树的几何反比度的一个猜想

证明了张玉忠,周厚春文中的一个猜想,设Ｔ为ｎ个点的树,则Ｔ的几何反比度Ｒｃ（Ｔ）≤１／２（ｎ＋２√２－３）,ｎ≥３,且对于特殊情形,得到比猜想更好的结果,从而说明春猜想对于树是成立的。     

一类高度图的均匀色数

Ｗ．Ｍｅｙｅｒ猜想,设ｎ阶通图Ｇ的最大度为△（Ｇ）,且Ｇ不为完全图和奇圈,则图Ｇ的均匀着色数Ｘｅ（Ｇ）≤△（Ｇ）。本文证明了当△（Ｇ）≥ｎ－３时,此猜想成立。     

一种基于状态空间实现的频率估计与频率时延联合估计算法的研究

提出了一种基于状态空间实现的正弦信号的频率、时延联合估计新方法,其频率估计由状态过渡矩阵的特征值获得,同时时延估计则由观测矩阵和估计的频率给出,用正弦信号验证了该方法的性能.