一种自适应小波网络的构建及其学习算法

基于小波框架的时频局部化性质和自适应投影算法，提出了一个新的构造和训练小波网络的学习算法，精确地刻画了有限维Hilbert空间自适应投影算法的指数收敛性，该算法充分地利用了包含在训练数据中的时频信息，迭代地确定小波网络隐层结点的个数和网络的权系数，较好地解决了小波网络的结构优化问题，通过应用于信号的表示与去噪，进一步证明了该算法是简单和有效的。     

用于多天线通信系统的自适应波束形成与空时块码相结合方案

针对多天线通信系统,提出了一种将自适应波束形成(ABF)与空时块码(STBC)相结合的下行链路发射方案.首先基于STBC所产生的等效加权加性Gauss白噪声(AWGN)信道模型,求得接收平均信噪比(SNR)最大化条件下的发射端自适应波束形成权矢量.接着以常用的3大类调制方式下的误符号率(SER)上界为准则,设计出各个波束间的最优功率分配算法.该发射方案实际上是对应于信道自相关矩阵的特征波束形成,同时结合空时编码以获得分集增益,从而提高无线通信下行链路的性能.此外,基于矩生成函数(MGF)和Gauss-Chebyshev积分,还提出了一种简单而精确的数值计算方法,用来分析采用新方案的通信系统在常用调制方式下的性能.最后计算机仿真结果验证了新方案的性能优于常用的空时块码和现有相关文献上介绍的方法.     

方向EMD分解与其在纹理分割中的应用

提出了方向EMD(Directional Empirical Mode Decomposition，简写为DEMD)的定义和框架并用来进行纹理分割．EMD是由Huang等人提出的新的时频分析工具．这种工具使用筛法对信号分解，再对成分的瞬时频率进行分析．虽然已有文章讨论将一维EMD推广到二维情况，但有两个方面还没有考虑：一方面是从二维EMD中提取特征，另一方面是考虑图像固有的方向性在二维EMD分解中的作用．文中考虑到这两方面，提出了DEMD的方法．这种方法在分解框架中考虑了图像的方向性，并从分解的每个成分中对每个点提出三个特征以进行图像处理．使用DEMD分解提取的特征进行纹理分割的实验说明了这种方法对于纹理处理的有效性．此外，给出了关于DEMD区分纹理在视觉上的解释．     

基于满分集空时分组码的非相干空时码设计

基于满分集空时分组码，提出了一种可获得满代数分集的非酉非相干空时编码方案，通过将其“等效”为酉空时码，对该编码的误码性能进行了优化．同时，通过充分利用文中编码方案的结构，提出了复杂度较低的分组广义似然比检验GLRT（generalized likelihood ratio test）解码算法，与现有酉空时码相比，仿真实验表明，此方案虽在信噪比方面略有损失，但其频谱效率较高，且GLRT分组解码算法能够对复杂度和性能进行较好的折衷。     

早期裂纹故障预示中的高精度小波有限元算法

提出了任意尺度Daubechies小波一维、二维单元构造方法以及小波有限元自适应提升算法, 采用小波尺度函数作为插值函数, 利用小波多分辨分析了具有变尺度逐层逼近函数的特性, 获得了嵌套递进的多尺度有限元逼近空间.     

基于混沌理论和Volterra自适应滤波器的天然气负荷预测

天然气是一种重要的清洁能源,如何预知未来时刻的天然气负荷,对于燃气公司与上游气源及下游用户制定合适的商业计划具有重要的意义.针对天然气短期负荷预测问题,提出基于混沌理论和Volterra自适应滤波器的预测模型.首先,对天然气时负荷时间序列进行日相关性分析,然后采用互信息法和伪最近邻域法确定延迟时间和最佳嵌入维数;其次,在相空间重构的基础上,对天然气时负荷时间序列进行混沌特性分析;再次,针对现有预测模型多为主观预测模型的特点,将Volterra自适应滤波器预测模型引入到天然气时负荷预测中,降低了人为主观性;最后,给出预测算例,探讨不同Volterra自适应滤波器阶数对预测效果的影响及对比了Volterra自适应滤波器预测模型与人工神经网络(artificial neural network,ANN)、傅里叶级数预测模型的预测精度,验证二阶Volterra自适应滤波器预测模型在不同日时负荷的预测效果.结果表明:二阶Volterra自适应滤波器预测模型较ANN、傅里叶级数预测模型具有更高的预测精度,为天然气短期负荷的在线工程应用提供了有益参考.     

脉冲噪声滤波的无监督鲁棒递归最小二乘方法

在未知期望信号的条件下,提出一种能够抑制脉冲噪声的鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法.与传统最小二乘法的代价函数不同,通过引入饱和非线性约束,降低可能出现的脉冲噪声对滤波器权值更新的影响.此外,提出一种多步预测器来重构滤波器的输入信号,通过比较判断滤波器输入信号可能受到脉冲噪声干扰时,采用预测值来替代原始观测信号.实验结果表明,提出的无监督鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法在未受到脉冲噪声干扰时与传统的递归最小二乘法具有相近的收敛性能;在脉冲噪声条件下,传统递归最小二乘法和其他的无监督自适应滤波方法性能都变得很差,但本文提出的方法几乎未受到脉冲噪声的影响.     

差分空时块对角码

提出一种用于多入多出无线通信系统的新型差分空时编码——差分空时块对角码．利用这种编码所具有的块对角结构，能够设计出多种高性能差分空时块对角码，尤其适用于发射天线较多、传输速率较高的情况．在平坦衰落信道下，当传输速率高于1bps／Hz时，差分空时块对角码的性能优于传统的差分空时码，而且发射天线越多优势越明显；在频率选择性衰落信道下，采用此编码的多入多出正交频分复用系统能够同时获得很高的空间、时间和频率分集增益．由于具有特殊的正交结构，差分空时块对角码还具有简单的译码算法．另外，采用此编码还可以大幅度降低射频电路成本．     

基于分阶段学习的盲信号分离

首先定义了描述信号分离状态的信号相依性测度, 并利用此测度将传统算法中的学习速率参数推广至二维矩阵, 从而提出了一种基于分阶段学习的盲信号分离算法, 即整个信号分离过程被分成三个阶段进行: 初始阶段、捕捉阶段和跟踪阶段, 每个阶段的学习速率由信号的分离程度自适应选取. 理论分析表明, 该算法满足等变化性和分离矩阵的非奇异性条件. 仿真结果证实, 新算法具有比使用固定和其他自适应学习速率的算法更快的收敛速度、更好的稳态性能和更高的数值稳定性.     

基于时频特性的窄带高速自旋目标运动估计及成像算法

针对窄带观测高速自旋目标的逆合成孔径雷达成像,考虑径向运动未精确补偿情况下,利用回波时频特性对自旋目标的运动参数进行高精度估计,并提出了相干单距离Doppler干涉高分辨率二维成像方法.该算法利用相干积分的方法对目标的二维时频谱密度函数进行重构得到目标的二维分布,较原来的算法在分辨率方面有较大改进,在低信噪比条件下同样适用.仿真验证了算法的有效性和参数估计的高精度.     

基于MAPC-RISR的MIMO雷达距离——角度二维超分辨率成像算法

MIMO雷达作为一种新型的雷达体制,其成像兼具实时性和高分辨率的特点,为了充分发挥MIMO雷达在成像方面的优势,提出一种高分辨率的MIMO雷达成像算法.首先将MIMO雷达成像过程分为距离向脉冲压缩和方位向聚焦成像两个过程,采用多波形自适应脉冲压缩技术(MAPC)实现距离向脉冲压缩和发射波形分离,然后在MIMO雷达虚拟阵列端利用超分辨率空间谱估计方法(RISR)进行方位向聚焦成像,得到了观测区域的距离—角度二维高分辨率的成像结果.理论分析表明,与已有的MIMO雷达自适应成像算法相比,所提方法降低了算法复杂度,提高了运算效率.仿真实验验证了所提MIMO雷达成像算法的有效性与优越性.     

基于DSP和CPLD的电力数据远程通讯系统设计

本文根据电力数据的特点，提出了一种新的电力数据压缩处理方案。首先对电力数据进行预处理，然后再用自适应Huffman编码对实时采集的电力数据进行压缩。通过对比测试结果，本文给出了运用此处理方案的效果仿真图。最后提出了基于DSP和CPLD的电力数据远程通讯的设计方案，该方案简单易行，适合电力系统，为本算法的移植打下了基础。     

二维AR模型的改进及在钢板表面形貌仿真中的应用

二维ＡＲ模型的参数估计中,由于对应的二维Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程不具备唯一性和可辩识性,使得二维ＡＲ模型的定阶计算和参数估计一直是一个非常困难的问题。提出了一种二维ＡＲ模型的初步定阶方法,并在此基础上给出了一个ＡＲ模型参数估计的改进算法。利用所改进的参数估计算法对不同汽车钢板表面形貌进行了ＡＲ建模的仿真计算,并取得了较好的仿真结果。     

一种菱形结构的二维耦合振荡器阵列及其在有源天线阵中的应用

传统的二维互注入锁相耦合振荡器阵列采用矩形栅格结构，可以实现无移相器的波束形成和扫描．矩形结构阵列相邻阵元相位差限制在[-90°，90°]内，当阵元间距为半波长时，其水平和俯仰波束扫描范围限制在偏离法线方向30°以内，论文提出了一种菱形结构的二维耦合振荡器阵列，给出了其相位控制方法，并对相位控制误差进行了分析，在对菱形结构的耦合振荡器阵列的稳定性进行分析后，给出了稳定条件，对阵列的稳定过程和相位控制方法进行了计算机仿真，对理论分析结果进行了验证．该菱形结构耦合振荡器阵列，在水平和俯仰方向上相邻阵元的相位差可达[-180°，180°]，具有比矩形栅格结构更宽的波束扫描范围。     

双星座空时调制

在下一代移动通信中，天线数和移动速度的增加都将导致实时信道估计难以实现．因而能避免信道估计的差分空时调制(DSTM)与酉空时调制(USTM)成为近两年通信领域的研究热点之一．提出一种提高频带利用率的调制信号设计的新思路，并从理论上导出一种新的调制方式一双星座空时调制(DCSTM)．DCSTM将USTM和DSTM有机地融合，融合后的调制可由查码表完成，复杂度低．作为DSTM和USTM的推广形式，DCSTM保持了USTM的传输可靠性和调制信号可被非相干解调的优点，并在频带利用率，调制解调复杂度，适用范围，对多速率信号的适应性等若干方面有明显提高．仿真结果证明理论分析和给出的设计是有效的．     

基于合并网格路径构造的超正交空时网格码

研究了超正交空时网格码和超准正交空时网格码的网格图特性,提出了一种基于合并网格传输路径的超正交空时网格编码方法.新方法研究了2×2正交空时分组码和4×4准正交空时分组码之间的结构关系,并利用2-TCM编码器构造出可用于4发射天线条件下的满速率、超正交空时网格码;并将2×2正交空时分组码矩阵结合星座图旋转的方法,使得新方法在获得高的编码增益同时,获得满分集增益.实验结果表明,在相同的条件下,新方法获得的编码增益比现有的基于4发射天线的超准正交空时分组编码方法提高2dB以上.     

一种自适应小波网络的构造及其学习算法

基于小波框架的时频局部化性质和自适应投影算法,提出了一个新的构造和训练小波网络的学习算法,精确地刻画了有限维Hilbert空间自适应投影算法的指数收敛性.该算法充分地利用了包含在训练数据中的时频信息,迭代地确定小波网络隐层结点的个数和网络的权系数,较好地解决了小波网络的结构优化问题. 通过应用于信号的表示与去噪,进一步证实了该算法是简单和有效的.     

基于特征模型的再入飞行器自适应制导律设计

文中针对航天飞机类再入飞行器对参考阻力加速度曲线的跟踪问题，设计了基于特征模型的自适应制导律．首先将线性定常系统的特征建模方法推广到单输入单输出线性时变系统，从而建立了再入飞行器的特征模型，然后对特征模型提出一种新的非线性微分黄金分割自适应控制律．当特征模型的系数属于有界闭凸集，且系数的变化速率满足一定约束条件时，文中证明了非线性微分黄金分割自适应控制系统是一致渐近稳定的．在特征模型的基础上，通过结合使用跟踪控制律、非线性微分黄金分割控制律和改进的逻辑积分控制律，设计了再入飞行器基于特征模型的自适应制导律．它克服了反馈线性化方法要求精确获得对象模型的缺点．仿真结果表明，文中设计的自适应制导律对参考阻力加速度曲线的跟踪性能明显优于反馈线性化方法．     

一种基于改进 Surendra背景更新算法的运动目标检测

建立背景模型时,采用动态阈值的方法,以减少噪声和光照强度变化等外界环境的影响;在运动目标检测中,针对传统方法检测到的运动目标偏大的问题,提出一种改进的三帧差分检测方法.在形态学处理过程中,采用自适应方法选择结构元素的大小,对二值图像进行去噪处理,以得到平滑图像.实验证明,改进后的方法与传统背景模型建立方法相比,能更准确地检测到运动目标区域,并实时更新背景模型     

一种最优抗扰自适应控制

针对含未知干扰系统研究了具有最优抗扰性能的自适应控制问题.利用对象参数的先验知识和量测数据构成可实时更新的非空模型集合,以系统的整体性能指标为辨识准则,在模型集内优化选取最优标称模型,完成对象模型的在线最优辨识.然后根据-1优化设计方法以闭环系统整体性能为指标,在线设计最优闭环控制器.上述两方面结合起来给出了一种最优自适应控制策略.由于辨识准则与控制目标是一致的,文中的方法能够有效地解决自适应系统的性能优化问题和辨识与控制的相互配合等问题,且能给出可验算的性能指标.