独立源与相干源并存的信源数估计

大多数子空间类谱估计算法,需要预先估计信源个数,而且当信号源相干或强相关时,不能直接应用基于信息论的估计方法。针对接收信号为独立源与相干源并存的情况,提出一种新的基于矩阵重构的信源数估计算法。算法利用各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的互相关信息,构造一个Toeplitz等效协方差矩阵解相干。理论分析证明,相比于复信号解相干的常规Toeplitz矩阵重构方法,算法节省一半的阵列孔径,而且对噪声发散性有一定抑制作用。基于此构造矩阵采用特征子空间投影与特征值加权的方法构造判决函数来估计信源个数,仿真结果表明,算法在独立源和相干源并存的情况下,能准确估计出信源个数,性能优于空间平滑Akaike信息论准则法和空间平滑最小描述长度法。     

最优冗余线阵欠定信号双重构DOA估计方法

针对最小冗余线阵难以用于阵列设计的问题, 设计了一种性能相近的最优冗余线阵, 为实现相应阵列的欠定信号到达角(direction of arrival, DOA)估计, 又提出了一种基于两次重构的快速协方差向量稀疏表示方法。该方法利用凸优化中最优解条件, 实现了Toeplitz协方差矩阵的快速高精度重构, 进而基于构造的协方差向量稀疏表示模型, 实现了欠定信号DOA估计。仿真结果证明, 最优冗余线阵相较于其他稀疏线阵, 耦合影响更低, 测向精度更高, 所提算法较同类算法DOA估计精度更高。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

准循环LDPC好码设计

现有准循环(QC)LDPC码的设计未考虑避免短环问题与校验矩阵的行相关问题.第一个问题使准循环LDPC码的误码率性能远低于随机LDPC码,第二个问题使得构造生成矩阵非常困难.为解决第一个问题,提出避免短环的准循环LDPC码的设计约束条件,根据四、六环检验结果调整校验矩阵中循环子矩阵的维数和移位因子.为解决第二个问题,提出一种不规则准循环LDPC码的设计方法,该方法将校验矩阵中的特定位置的子矩阵用零矩阵和循环矩阵置换,获得一非奇异方阵,用于构造生成矩阵.虽然在校验矩阵中采用双对角线子矩阵可解决校验矩阵的行相关问题,但是会产生低码重的码字,导致误码率性能不能随码长增加而提高.计算机仿真结果表明,设计的准循环LDPC码具有良好的误码率性能.     

Toeplitz矩阵有限等距特性研究

在压缩感知热潮的影响下,观测矩阵的有限等距特性（restricted isometry property, RIP）也受到广泛关注。大多数理论研究表明高斯随机矩阵是满足RIP特性的,但由于其存储成本较高,物理实现较复杂,在实际使用中托普利兹（Toeplitz）随机矩阵由于可以使用快速离散傅里叶变换实现而受到青睐。该文将图论中点均匀着色定理和盖尔圆盘定理应用于压缩感知中,对托普利兹观测矩阵的RIP特性进行了证明,证明结果表明,由服从某种特定概率分布的项构造的Toeplitz矩阵以较大概率满足有限等距特性。最后,对最小二乘算法（least square,LS）、线性最小均方误差（linear minimum mean square error,LMMSE）算法和高斯观测矩阵的压缩感知算法以及Toeplitz观测矩阵的压缩感知算法进行了对比分析,Toeplitz观测矩阵的压缩感知算法在性能方面要优于高斯观测矩阵的压缩感知算法和传统算法,运算复杂度方面要优于高斯随机矩阵,为压缩感知实现无失真地重构原始信号提供了理论和应用参考。     

基于语言判断矩阵的一致性及其排序方法

研究语言判断矩阵的乘性一致性及方案排序问题.首先给出有关语言判断矩阵和互反判断矩阵的定义及其性质,提出语言判断矩阵一致性的定义;然后通过引进导出矩阵将语言判断矩阵转换为数值矩阵,得出语言判断矩阵具有完全一致性或弱一致性的充要条件是其转换后得到的导出矩阵也具有同样的结论.同时利用该转换公式,给出基于语言判断矩阵的方案排序方法.最后,通过一个算例说明文中提出的分析方法.     

基于四元数理论的时延估计方法

针对同一信号到达两个传感器的时延问题,首先提出用两路传感器将接收到的信号构造一个四元数信号模型;接着,构造该四元数模型的自相关函数;之后,构造该四元数模型自相关函数的Toeplitz矩阵,并对其进行分析,提出估计时延的核心思想。最后利用四元数矩阵右特征值分解方法,构造基于四元数的噪声子空间,并在已知信号频率参量的基础上,用四元数MUSIC方法估计出两个传感器接收到的时延。仿真实验证明了方法的有效性。     

非均匀线阵的互耦自校正

针对非均匀线阵(non-uniform linear array,NULA)互耦问题进行了研究。与均匀线阵(uniform linear array,ULA)不同的是,NULA的互耦矩阵并不具有带状对称Toeplitz的特性,因而处理起来更为复杂。首先,根据阵列结构的特点,可将其互耦矩阵转换为两个具有Toeplitz特性矩阵相减的形式,从而方便实现角度和互耦系数的解耦合。而后结合子空间原理,同时估计信号的波达方向(direction of arrival, DOA)和互耦系数。算法无需额外的校正源,也不需要非线性的高维搜索和迭代过程,计算量小。仿真结果表明,所提算法能够很好地估计出信号角度和互耦误差系数,具有精度高、分辨力强的特点,可以有效地解决此类NULA的互耦问题。     

有约束多目标系统的模糊匈牙利决策及其应用

首先将指标值矩阵转化为模糊关系合成矩阵,再将模糊关系合成矩阵与解决指派问题的匈牙利方法结合起来,提出了有约束多目标系统的一种新决策方法——模糊匈牙利法,并建立其模型,该模型可用著名的匈牙利算法来求解。最后应用该法于文献［1～3］中的实例,通过比较,方法简便,效果很好     

基于改进遗传算法的正交匹配追踪信号重建方法

针对压缩传感现有重建算法的缺陷:重建速度慢,在给定迭代次数的条件下进行重建,缺乏自适应性等,提出了一种改进的遗传算法与正交匹配追踪算法相结合的方法来构造重建矩阵。首先采用改进的遗传算法从测量矩阵的列中以最优染色体的形式选出与当前冗余向量最大程度相关的列,然后从测量矩阵中减去最优染色体部分并反复迭代,直到满足重建精度。实验结果表明,与现有的重建算法相比,在满足相同的重建精度条件下,该方法所需要的重建时间减少了5 s左右,所需要的测量矩阵规模减小了约10%,而且能在待重建信号稀疏度未知时自适应地控制迭代停止时间。     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

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。     

Distributed quantized consensus for agents on directed networks

Communication bandwidth and network topology are two important factors that affect performance of distributed consensus in multi-agent systems. The available works about quantized average consensus assume that the adjacency matrices associated with the digraphs are doubly stochastic, which amounts to that the digital networks are balanced. However, this assumption may be unrealistic in practice. In this paper, without assuming double stochasticity, the authors revisit an existing quantized average consensus protocol with the logarithmic quantization scheme, and investigate the quantized consensus problem in general directed digital networks that are strongly connected but not necessarily balanced. The authors first derive an achievable upper bound of the quantization precision parameter to design suitable logarithmic quantizer, and this bound explicitly depends on network topology. Subsequently, by means of the matrix transformation and the Lyapunov techniques, the authors provide a testable condition under which the weighted average consensus can be achieved with the proposed quantized protocol.     

基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

时滞离散广义大系统的稳定性分析

从时滞离散广义大系统的满足容许条件的孤立子系统出发,利用李雅普诺夫方法,通过对关联矩阵、输入矩阵和非线性项加上范数有界约束条件,分别研究了时滞离散广义大系统的线性情形和非线性情形的稳定性问题。给出了时滞离散广义大系统的线性情形和非线性情形的稳定性判据,并且得到了关联稳定参数域。最后用数值例子说明所得稳定性判据的实用性和有效性。     

空间相关信号源高分辨处理的Toep-MUSIC改进算法

针对空间信号源相关时波达角(direction of arrival,DOA)估计算法对信源的分辨力随信源间相关性增加而降低的问题,提出了基于Toeplitz矩阵的多重信号分类算法(Toep-MUSIC)的改进算法。改进算法利用信源间相关性和信噪比对子空间类DOA估计算法分辨力的影响,在Toep-MUSIC算法基础上,通过对Toeplitz重构矩阵的处理,改变了等效信源的相关系数和信噪比,从而使DOA估计分辨力得到提高。通过仿真实验证明了算法的有效性。     

基于区间数决策矩阵的评判专家水平的研究

针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关区间数、专家群体判断区间数决策矩阵的定义及其决策矩阵的规范化方法。通过定义专家给出的决策矩阵中各个元素与综合评价矩阵中对应元素之间的相对偏差,给出了基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家评判水平的分析方法。同时,利用数理统计方法,给出了专家评判水平分类的判别方法。通过一个算例说明给出的分析方法。     

基于序列线性规划的雷达低峰均比估计波形设计

在信号相关杂波背景下,现有方法大部分均基于频域进行雷达估计波形设计,这将引起相位信息的缺失从而导致波形变换到时域后性能降低。针对上述问题,同时兼顾放大器的非线性特性,提出了一种基于时域的低峰均比(peak to average power ratio, PAR)估计波形设计方法。首先,根据最大互信息准则在时域上构建了优化问题模型;然后,基于序列线性规划思想,将非凸的优化问题松弛为凸问题,并求得波形矩阵的近似解;最后,对该波形矩阵解进行逼近,使得新的波形矩阵满足Toeplitz结构,进而提取出波形向量解。仿真结果表明,与现有方法相比,本文方法在不增加运算量的前提下具有更好的估计性能。     

基于区间数群决策矩阵的专家权重确定方法及其算法实现

针对专家偏好信息为区间数群决策矩阵的多属性群决策问题,提出了一种专家权重确定方法并利用自适应迭代算法实现。首先,给出了区间数和专家群决策矩阵的定义。然后,使用加权几何系数法计算专家综合权重,并通过比较专家个体与专家群体决策矩阵的偏差距离计算出专家的客观权重,经过多次迭代后得到稳定的专家客观权重与专家综合权重。最后,实例验证了该算法的可行性与有效性。     

互补判断矩阵的两种排序方法——权的最小平方法及特征向量法

根据互反判断矩阵和互补判断矩阵的转换公式 ,给出了互补判断矩阵的转换矩阵 .从最优化角度提出了互补判断矩阵排序的权的最小平方法 ,并给出了严格的理论证明 .而且 ,基于转换矩阵 ,提出了互补判断矩阵排序的特征向量法 (CEM) ,给出了其相应的迭代算法及互补判断矩阵的一致性检验方法 .最后进行了算例分析.     

部分转移概率未知的Markov跳变系统鲁棒故障检测

针对部分转移概率未知的Markov跳变系统,研究了其鲁棒故障检测问题,设计了该系统的线性全阶鲁棒故障检测观测器。将自由连接权矩阵引入鲁棒故障检测观测器系统进行证明推导,极大地降低了固定连接权矩阵带来的保守性。通过构造Lyapunov函数,推导得出一系列线性矩阵不等式以确保鲁棒故障检测观测器系统随机渐近稳定。在此基础上,证明并给出了观测器存在的充分条件。进一步,优化所设计的观测器。数值仿真表明,所设计的鲁棒故障检测观测器不仅对故障具有较高的灵敏度,而且能确保对未知干扰输入有较强的鲁棒性。