一种基于高阶累积量的回波对消方法

提出一种基于高阶累积量的回波对消新方法,以期在信噪比较低的情况下,优于基于自适应滤波技术的回波对消方案。该方法的实质是高阶累积量能够自动抑制高斯有色或白色噪声,先用回波数据来计算其４阶累积量,再利用部分累积量估计回波通路的滤波器系数,最后利用可能得到的全部累积量来对滤波器系数进行细估计,在信噪比分别为２０、１５、１０、５ｄＢ的条件下,各进行１０次随机试验,仿真结果显示：在不高于１５ｄＢ的低信噪比情     

基于高阶累积量方法的非高斯非最小相位ARMA模型辨识

从利用高阶累积量对加性高斯噪声有色中非高斯过程辨识的基本理论出发,对近年来基于高阶统计量方法辨识非高斯、非最小相位ARMA模型的算法进行了分析和综述,阐明了借助高阶统计量方法可以克服传统的基于2阶统计量方法在解决此类问题中的缺陷,有效地解决非高斯、非最小相位系统的辨识问题。     

一种新的基于四阶累积量的DOA估计算法

提出了一种新的用于均匀线阵的四阶累积量DOA估计算法.针对传统MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵存在大量冗余信息的情况,本文算法提出了一种新的四阶累积量矩阵构造方法.用该方法构造的四阶累积量矩阵在保证阵列扩展性能的同时,去掉了MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵的冗余信息,降低了矩阵的阶数.与MUSIC-li...     

基于四阶累积量的时空阵列扩展

基于四阶累积量,本文提出了一种爆炸式时空阵列扩展方法,该方法将阵列孔径按实际阵元数成几倍、几十倍增长.这种阵列扩展方法既可以应用于循环平稳信号源,也可以应用于非循环平稳信号源.由于阵列扩展的规则性,2-DDOA估计可以采用ESPRIT算法,从而无须谱峰搜索.但该方法随着信号源数的增加,其计算量也会随着增加.最后的实验仿真验证了这种阵列扩展的有效性.     

一种基于四阶累积量的近场源二维参数估计方法

提出了一种基于四阶累积量和极化敏感阵列的近场源方位角、距离二维参数联合估计算法,其特点是采用非中心对称均匀线阵,无需参数配对,可直接计算出待估计参数的闭式解,具有较高的估计精度,可应用于加性高斯噪声环境,仿真试验证明了该算法是有效的.     

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的 针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计.方法 应用四阶累积量和修正MUSIC算法.结果 二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好.结论 利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法.     

基于四阶累积量的近场源三维参数联合估计

针对近场窄带信源仰角、方向角和距离三维参数的估计问题,提出了一种新的近场源三维参数的联合估计方法。该方法利用特征值及相应特征向量和四阶累积量估计信号参数,不需要进行谱峰搜索,只需一维参数匹配,计算量适中,并且适用于加性高斯噪声环境。仿真实验证明,当信噪比为0时,该方法仍能够正确估计信源的参数。     

基于四阶累积量的微弱激光回波信号检测

针对四阶累积量运算量大、运算复杂度高的问题,提出采用峰度与递推算法相结合的方法,降低运算量和硬件实时实现的难度.结合微弱脉冲激光回波信号检测的实际问题,仿真验证了算法的有效性.     

基于高阶累积量的格型结构及算法

为了解决格型结构对噪声敏感的问题,从基于高阶累积量的均方误差（ＣＭＳＥ）准则出发,提出了一种基于高阶累积量的格型（ＣＬ）结构,并讨论了该结构具有的一些重要性质。在此基础上进一步推证了系统参数辨识的基于高阶累积量的Ｂｕｒｇ算法（ＣＢｕｒｇ）,并给出了三阶ＣＢｕｒｇ算法的一种快速递归实现方案。仿真结果证明：就辨识结果的无偏性而言,这种ＣＢｕｒｇ算法的抗高斯噪声性能明显优于常规Ｂｕｒｇ算法而两种算法的运算量大体相当。     

基于三阶累积量的闭环辨识

将高阶累积量对具有高斯分布特性的（白色或有色）随机噪声的强烈抑制特性,用于辨识开环条件下的干扰,一些文献中提出了基于高阶累积量的改进均方辨识准则（MSE）。针对三阶累积量的情形,探讨了该晨噪声上环辨识中的适用性。理论分析表明,扩展到闭环情形下的MSE辨识准则等价于无噪声干扰下对象处理开环情形时的均方误差辨识准则,该方法可获得处于闭环运行状态下对象的渐进无偏参数估计;当对象采用ARMA模型时,可获得相应的线性递推辨识算法,仿真实验证明了该算法的有效性。     

实系数有理分式函数的共轭复极点的留数

留数是复变函数中的一个极其重要的概念,其应用也非常广泛,本文证明了实系数有理分式函数的共轭复极点的留数也互成共轭。     

一个两对共轭指数的Hilbert型不等式

通过引入两对共轭指数（p,q)与(r,s), 对一个新的、 基本的Hilbert型不等式进行了具有最佳常数因子的推广, 并给出相应的等价形式.     

一种双小波基的构造方法

根据双尺度方程导出的尺度函数的Fourier变换无穷乘积公式,结合函数与函数的Hilbert变换之间的Fourier变换关系,提出了由2个共扼正交滤波器所构造的2个小波基是双小波基的一个条件,并通过满足该条件的例子来设计了满足该条件的具有最小长度的这种类型的2个滤波器的求解方法.     

用坐标变换设计高副机构的轮廓曲线

本文提出了用坐标变换求平面高副机构的轮郭曲线的两个公式，直接应用这两个公式即可求出高副机构轮廓曲线上任意点的坐标，该方法简单、有效、可行。     

基于高阶统计量的MIMO系统辨识与均衡算法

将高阶统计量与盲分离的移位阻断SHIBBS算法相结合, 利用高阶统计量能辨识非最小相位系统和SHIBBS算法分离效果与计算量适中的特点, 提出一种在频域内对MIMO系统进行辨识的方法; 针对在此解混后的信号存在排序不确定性的问题, 直接在频域上采用互四阶累计量, 从而很好地对信号进行了分离; 针对信号的比例模糊问题, 利用LMS自适应的恒模算法（CMA）对排序后信号均衡补偿, 仿真实验证明了此算法的有效性.     

MIMO系统的循环频率域分离辨识方法

针对多输入多输出(MIMO)线性时不变(LTI)系统提出了一种新颖的盲辨识方法。它利用了调制产生的二阶循环平稳性(MIC),在循环频率域对信号的统计量进行分离。再用简单的算法,就可以识别出不同的系统。文中还讨论了对算法进行的计算机模拟。     

基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法

提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法．该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程，消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失真，构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架．两则数据仿真表明，对于高度非线性系统，该算法可使系统估计的均方误差减少60％以上．     

基于三阶累积量一维切片的微地震信号时延估计

由于微地震有效信号易受环境噪声的干扰,严重影响时延估计值获取的准确性.基于此,提出了基于三阶累积量一维切片的方法进行微地震信号时延估计.首先计算信号的三阶自累积量和互累积量,为减少运算量满足野外实时要求取其一维切片,最终通过准则函数求取时延值.相对于传统的互相关方法,该方法对相关性未知的高斯噪声具有不敏感的特点,对相关高斯噪声有更强的抑制能力.仿真结果表明,在添加信噪比为-5~15dB的随机高斯噪声和相关高斯噪声时,其时延检测概率和均方根误差优于互相关方法.在实际资料应用中,对实际微地震噪声进行了概率分布统计分析,并且基于井地联合监测方式,选取井中信号作为参考道对地面资料进行时延值的求取.仿真和实际资料处理验证了该方法的有效性和实用性.     

基于共轭Lorenz系统的新四维超混沌系统研究

基于共轭Lorenz系统,运用反馈控制技术获得了有2个非线性项的新四维二次超混沌多项式系统;为了更好地理解此系统,研究了系统的局部动力学特性,包括系统耗散性、平衡点个数与稳定性、Lyapunov维数等,证明了系统存在Hopf分岔且给出了此分岔的发生条件;进一步利用系统的相图、Lyapunov指数、分岔等数值分析技术验证了新系统存在复杂动力学性态。