相关噪声下基于对角加载的相干信源DOA估计算法

针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题,提出了一种对角加载的改进空间差分平滑（diagonal loading improved spatial smoothing difference, DL ISDS）算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运算对消相关噪声,将独立和相干信源分开分辨,重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源,相比常规谱估计算法,DL ISDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力;另外,该算法无需预知或专门估计相干信号源数及特征值分解,可明显减小算法的运算量和复杂度。计算机仿真结果证明了DL ISDS算法理论的正确性和有效性。     

基于前后向协方差矩阵投影的信源数估计算法

针对均匀线阵的信源数估计问题,提出了一种基于前向-后向采样协方差矩阵正交投影的多目标信源数快速估计算法。该算法将经过酉变换后的前向-后向采样协方差矩阵的列矢量做Gram-Schmidt (GS)正交化,并将正交化后矢量的模值与一个自适应判决门限做比较来估计信源个数。该判决门限根据阵列采样协方差矩阵估计误差的渐近分布特性推导得到。计算机仿真证明了该算法的正确性和有效性。     

基于特征子空间投影的信源数估计方法

为了适应实际测向系统的环境,针对常规信源数估计方法在色噪声背景下估计性能变差的问题,提出了基于特征子空间投影的信源数估计方法。首先对特征向量分组,获得只含有噪声部分和既含有噪声又含有信号部分的特征子空间。阵列的导向矢量阵与噪声子空间正交,而与信号子空间张成的是同一个空间。根据这个原理,将协方差矩阵在不同特征子空间上进行投影,得到存在差异的投影数据。最后对投影数据进行求方差处理,得到投影方差,将其作为信源数估计的依据,进而实现信源数估计。仿真实验和实测数据测试表明了该算法的正确性和有效性。     

盖氏圆准则信源数估计算法的分析与改进

为了减少盖氏圆准则信源数估计算法的运算量并且提高信源数估计的精度,根据噪声空间与阵列导向矩阵的正交性原理,设计了基于特征空间的信源数估计算法(Estimator Based on Eigenvectors,EBE).EBE构造时空相关矩阵,利用色噪声在时间上相关性比较弱的特点,实现对空间色噪声的抑制.在空间白噪声环境下和空间色噪声环境下测试了EBE信源数估计的性能并且与传统的盖氏圆准则和其它色噪声类信源数估计的一些算法比较,证明了EBE在空间白噪声和空间色噪声环境下的有效性.EBE不仅节省了盖氏圆准则信源数估计中一次特征分解的运算量,并且同时提高了信源数估计的性能.     

阵元间互耦与通道幅度不一致性条件下的信源数估计

基于信息论的MDL准则和AIC准则在均匀高斯白噪声背景下估计信源个数具有良好的性能,而当系统中存在阵元间互耦和通道幅度不一致性时,系统噪声变成非均匀色噪声,此时再使用MDL准则和AIC准则估计信源个数会完全失效.对此,分析了信息论方法与盖氏圆方法的内在联系,选择盖氏圆半径作为概率模型的参数,提出改进的GMDL准则和GAIC准则.仿真和实测数据实验结果表明,GMDL和GAIC准则在系统存在阵元间互耦和通道幅度不一致性条件下具有良好的估计性能.     

基于模糊聚类信源数估计算法的研究、仿真与应用

为了改善在小快拍情况下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了一种基于模糊聚类的信源数估计算法(Fuzzy Clustering Based Estimator-FCBE)。基于模糊聚类的信源数估计算法使用了待分类对象(特征向量)隶属于信号子空间的隶属函数值作为分类的特征,实际上引入了从对象参数到分类特征的一次映射,符合阵列信号处理中信源数估计的实际情况。通过仿真实验比较了基于模糊聚类的信源数估计算法和盖氏圆准则在小快拍下的估计性能,并且在浅水高分辨率测深侧扫声纳中的实际应用验证了基于模糊聚类的信源数估计算法的有效性。     

基于去特征处理的信源数估计算法

在实际测向系统中,由于阵列中各阵元的相互干扰,阵列接收的噪声为空域相关色噪声,由于系统热噪声和散弹噪声的存在,导致阵列接收的噪声同时包含空域相关色噪声与白噪声。传统针对空域相关色噪声的信源数估计算法在白噪声背景下的估计性能往往下降。针对这一问题,提出了一种基于去特征处理的信源数估计方法。该方法对数据协方差矩阵进行去特征处理,得到一组与特征值相对应的新数据协方差矩阵,利用新数据协方差矩阵在信号和噪声子空间上的投影矩阵构造判决函数,进而实现信源数估计。仿真实验及对比数据表明该方法在包含有白噪声成分的色噪声背景下能够有效进行信源数估计,其突出优势表现在小快拍数、低信噪比条件下仍能准确估计信源数,而没有明显增加算法的运算量。     

基于逆协方差矩阵估计的杂波抑制方法

分析了机载双基地雷达杂波分布的特点,并基于杂波逆协方差矩阵的特性提出了基于逆协方差矩阵估计的机载双基地雷达杂波抑制方法。首先利用常规方法估计得到邻近距离门的协方差矩阵;然后利用邻近距离门的逆协方差矩阵对待检测距离门的逆协方差矩阵进行估计;最后通过传统的空时自适应处理方法完成对杂波的有效抑制。仿真结果表明该方法可明显改善机载双基地雷达的杂波抑制性能。     

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。     

恒虚警检测信源数的方法

提出了一种恒虚警检测信源数的方法,该方法通过定义一个由观测协方差矩阵相邻特征值之差统计量构成的五维矢量序列,并利用K均值(K-means)聚类算法将所定义的五维矢量序列分成两类,且视为信号和噪声子空间.当将噪声予空间所对应的特征值序列描述成一个统计分布,并通过期望最大(expectation maximization,...     

基于对角线加载的极化域广义似然比检验算法

研究了在高斯干扰中极化自适应阵列信号检测问题。提出了一种基于对角线加载的极化域广义似然比检验算法,当干扰子空间维数较小时,解决了因辅助数据采样数不足引起的矩阵病态问题。研究表明,该算法相对于干扰协方差矩阵有恒虚警的性质。其检测性能优于极化域广义似然比检验算法,且受辅助数据量的影响很小     

Method for determining number of coherent signals in the presence of colored noise

The approach of estimating the number of signals based on information theoretic criteria has good performance in the assumption of white noise, but it always leads to false estimation of the coherent sources in colored noise. An approach combining the combined information theoretic criteria and eigenvalue correction, is presented to determine number of signals. The method uses maximum likelihood (ML) and information theoretic criteria to estimate coherent signals alternately, then eliminate the inequality o...     

色噪声背景下基于特征空间的信源估计新方法

准确估计信源数目是很多高分辨算法得以实现的前提条件。传统的信源估计方法大多是在白噪声背景下,以数据协方差矩阵的特征值序列作为研究对象,按照某种标准设定门限来进行判决估计信源数目。而在实际情况中白噪声很难满足,从降一维特征空间的投影矩阵角度出发,获得数据协方差矩阵的局部数据的投影差值序列,从而有效避开了噪声主要能量的影响,对空间色噪声也有一定的抑制效果。仿真结果表明在色噪声背景下,利用该方法可以在多信源情况下准确估计信源数目。     

基于正态分布区间数的逆向云新算法

云模型是用语言值表示的定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型, 逆向云发生器可以实现定量数值到定性语言值的转换. 在深入分析传统逆向云算法的基础上, 在“所有的模糊隶属函数曲线构成一个模糊隶属函数曲线簇, 模糊隶属函数曲线簇可以看作云的一个近似”这一思想的启发下, 提出了一种新的逆向云算法. 与传统的逆向云算法不同, 该算法能够处理代表某一定性概念的区间数并能避免参数求取过程中的重复计算. 实验分析表明: 该算法可以以较高的精度还原云模型的三个数字特征值, 具有较高的实用性.     

梯形模糊数判断矩阵的二元语义排序方法

二元语义能够很好地解决信息集结过程中的失真问题,根据二元语义与相应的梯形模糊数等价这一思想,针对群决策过程中梯形模糊数比较的不确定性问题,提出了梯形模糊数互补判断矩阵的一种二元语义的排序方法。讨论了梯形模糊数与二元语义之间的转化方法,建立了二者之间的关系;研究了梯形模糊数互补判断矩阵与二元语义语言判断矩阵之间的内在联系,提出了一种偏好形式为梯形模糊数判断矩阵的极大熵排序方法,给出了梯形模糊数判断矩阵的群集结步骤。算例分析表明所给的排序方法能够有效地避免梯形模糊数评价信息集结过程中信息的丢失与扭曲。     

The Research on the Decision-making Mechanism of China's Monetary Policy Regulation

The article adopts the quarterly data of the monetary and macroeconomics variables from 1978 ～ 1999, applies the asymmetrical information game analysis, the regression and cointegration errorcorrection model, to investigate on the decision-making mechanism of money supply and money regulation project. It suggests the regulation process which central bank controls with instruments of the monetary policy and the mode detail of its operation.     

小生境遗传算法修正三角模糊数互补判断矩阵一致性及排序

一致性检验、修正和权值排序作为一个整体处理,属于全局分析方法.采用遗传算法优化建立的一致性指标系数函数,引入小生境技术以保证在待优化参数较多时仍能找到最优解.分析了算法的时间复杂性和稳定性.并通过仿真对比验证了算法可在对初始判断矩阵做较小程度修正的基础上使修正后的判断矩阵具有更小的一致性指标系数.最后通过算例分析和该方法在舰船电力推进系统电磁兼容性评估中的应用,证明了该方法的可行性.该方法对克服复杂系统性能评估中人们认识的片面性具有促进意义.     

基于能力期权契约的双源应急物资采购模型

针对应急物资的采购和生产能力储备问题, 本文设计了一个基于能力期权契约的双源应急物资采购模型. 在存在一个能力有限的现货市场的前提下, 政府作为唯一的采购方, 期初向一个合约供应商采购实物储备量, 并向供应商购买一定量的生产能力期权, 一旦在期权执行期内有应急物资需求发生, 可立即将储备的生产能力转化为实物产量. 通过推导和算例模拟证明, 这样的采购机制可以在有效减少政府实物储备量的同时, 大大降低了缺货风险, 同时也合理补偿了灾后供应商因被安排突击生产而增加的成本, 有效实现了应急物资供应链的采购协调, 政府和供应商企业双方达到了双赢的效果.