基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计

在源信号个数未知条件下,提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点的密度参数,然后去掉低密度投影点,并从高密度投影点中选取初始聚类中心,最后对剩余投影点进行聚类,根据Davies-Bouldin指标估计源信号个数,并估计出混合矩阵。仿真结果表明,该方法的复杂度低,其运行时间仅为拉普拉斯势函数法的1%~3%;该方法的源信号个数估计正确率远高于鲁棒竞争聚类算法,当信噪比高于13 dB时,该方法源信号个数估计正确率大于96.6%,且混合矩阵估计误差较小。该方法在信噪比较高时,可降低对源信号稀疏度的要求。     

基于时变延迟混沌神经网络的H∞同步保密通信

针对一类含保密信息的时变延迟混沌神经网络,提出了同结构H_∞同步控制方案, 在实现同步后能有效恢复出隐藏的多路明文信号。利用线性矩阵不等式方法为同结构时变延迟混沌神经网络设计了H_∞同步控制器,在此基础上应用Lyapunov方法分析了同步误差的收敛性。当同步误差收敛时,可根据被动系统状态恢复出所传输的隐藏信号。仿真结果表明,该控制方案可以实现变时延混沌神经网络同步,并能恢复出多路明文信号。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

基于扩展Infomax算法的变步长在线盲分离

由于扩展的Infomax算法需要一定的样本长度来估计信号的峭度,所以常采用离线批处理的方式,但这种方法不能处理混合矩阵发生变化的情况。通过判断系统混合矩阵是否改变,改进了在线估计峭度的模型,同时为解决在线算法中收敛速度和稳态误差的矛盾,提出了一种新的步长更新算法,该算法根据信号的分离状态与峭度曲线收敛程度的关系,采用峭度方差为参数来控制步长的变化,使得步长的选择与分离状态相结合,减小了稳态误差,仿真结果证实了该算法的有效性。     

不确定线性描述系统的鲁棒H∞滤波器

研究了一类含有参数不确定性和未知扰动的线性描述系统的鲁棒H_∞滤波器设计问题。在容许、可观测的假设下,基于描述系统的有界实引理给出了鲁棒H_∞滤波器存在的充分条件。将滤波器存在条件转化为线性矩阵不等式的形式,可以利用线性矩阵不等式方法求解。推导了滤波器参数的等效形式,简化了滤波器系数矩阵的计算过程。最后,通过数值算例说明了所提出的方法的性能。     

基于矩阵束的多波段雷达信号高精度融合成像算法

多波段信号融合技术在信号层将多个不同子带融合成一个大带宽信号,因而能够有效提高雷达图像距离分辨率。目前,基于全极点模型的融合技术主要采用root-MUSIC(multiple signal classification)及其改进算法实现极点的估计,在较弱的噪声条件下这种方法得到了不错的融合效果。然而在低信噪比条件下root-MUSIC算法容易受到噪声干扰而难以实现正确极点获取,进而极大影响到最终信号融合效果。为减小噪声影响,提出用矩阵束算法实现多波段信号极点估计,在此基础上通过不同子带对应极点间的相位关系估计出相干参数,同时对融合结果以信号差的2范数最小为准则进行迭代,以减小融合信号的误差。最后采用加权寻优的方式进一步提高了信号的融合精度。仿真实验结果表明,提出的方法有效提高了低信噪比条件下的多波段信号融合效果。     

时频栅格误差条件下的双基地MIMO雷达角度估计

研究了时频栅格误差引起的匹配滤波器失配下双基地多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达的角度估计问题。首先,建立了存在时延和多普勒频率栅格误差条件下的双基地MIMO雷达信号模型;其次,推导了正交频分复用线性调频信号和相位编码信号的栅格误差失配矩阵,并分析了其对目标收发角度估计的影响;再次,针对正交频分复用线性调频信号,提出了平行因子和最小二乘相结合的发射角度估计算法,该方法能够有效减小栅格误差失配矩阵对发射角度估计的影响;最后,仿真实验表明,栅格误差失配矩阵对相位编码信号的角度估计影响较小,但对正交频分复用线性调频信号的发射角度估计则会产生较大的影响,从而进一步验证了理论分析的正确性。     

高频雷达中提取海洋回波信号的新方法

雷达信号经过海面反射时,由于电离层的作用和外部的干扰,必然会有一些噪声夹杂在海洋回波中。噪声是一些无规则的频谱,对分析有用信号是极其不利的,严重时甚至淹没有用的信号。将噪声中的信号提取出来成了一个很关键的问题。基于海洋回波信号是1/f类分形信号的特性,利用不同尺度下小波系数方差来估计噪声方差及分形信号参数,进而从白噪声背景下估计出海洋回波信号。实验结果表明:用新方法处理过的海洋回波的多普勒谱的信噪比提高了10-15 dB。     

结构扰动与粗差鲁棒的lp正交匹配追踪算法

针对压缩感知稀疏信号恢复,提出了一种对测量结构扰动和粗差同时鲁棒的l₁正交匹配追踪(structure perturbation and outlier robust l₁-orthogonal matching pursuit, l₁-SPOR-OMP)算法。该算法利用l₁范数对粗差的鲁棒性,分别约束信号和扰动的拟合误差,进而通过交替迭代使它们同时到达最小,从而同时实现对信号和扰动的有效鲁棒恢复;由于算法仅需求解支撑位置的有效扰动,因此极大地降低了算法的计算复杂度。此外,为了进一步提高算法的恢复效率,也提出了使用鲁棒OMP方法来估计有效扰动的l_1,2-SPOR-OMP算法。在证明了所提出算法收敛性的同时,分析了运算复杂度。数值仿真的结果验证了所提算法的有效性和优越性。     

线性不确定随机系统时滞相关的H∞滤波

研究了一类带有时变状态时滞和参数不确定性的连续时间线性随机系统的鲁棒H_∞滤波问题。目的是设计一个线性滤波器使滤波误差动态系统是指数均方稳定的,并满足给定的H_∞性能指标。应用描述符系统模型转换,建立了新的Lyapunov-Krasovskii 函数。通过引入自由加权矩阵,消除了Lyapunov矩阵和系统矩阵的乘积项,从而无需在滤波器设计过程中对Lyapunov矩阵作任何约束,这在很大程度上降低了滤波器设计的保守性。基于LMI方法,针对精确已知随机系统和带有结构不确定性的随机系统,分别提出了时滞相关的鲁棒H_∞滤波器存在的充分性条件。仿真结果表明所提出的设计方法是有效的。     

复杂信号环境中非圆信号的个数估计

针对阵列接收信号中可能同时包含有圆信号和非圆信号,因而很难直接分别估计两类信号源个数的情况,提出了一种基于阵列扩展协方差矩阵特征值分解的解决方法。该方法通过分析观测数据扩展协方差矩阵的结构,特别是其特征值的分布规律,直接得到了复杂信号环境中圆信号和非圆信号个数的估计结果。通过仿真实验验证了各种阵列参数变化时新方法的可靠性。     

一般性广义噪声协方差矩阵自适应迭代谱估计

分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘（weighted least square, WLS）,不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参数谱估计方法。该方法在每一次迭代时都利用上一次估计结果来逐步逼近真实的广义噪声协方差矩阵。分析和仿真表明,本文方法具有分辨率高,谱泄漏抑制好,并能增强信号协方差矩阵的可逆性和频谱范围选择的随意性等特点。     

无尺度网络平均路径长度的估计

无尺度网络的拓扑结构研究主要集中于聚类系数和平均路径长度的计算以及度分布分析. 在实际的无尺度网络中,表征网络拓扑结构的三个参数之间是互相联系的,其中一个参数均可近似用另外两个参数表示. 鉴于此,针对大规模无尺度网络的平均路径长度计算问题,基于树形结构模型给出了无尺度网络平均路径长度<l>_SF 的计算公式,并分析了网络规模和节点间连接方式对平均路径长度的影响. 分析结果表明,<l>_SF与无尺度网络的平均度数k、平均聚类系数C以及幂指数γ有关,从而将直接求解平均路径长度的复杂问题转化为间接求解,大大提高了分析无尺度网络拓扑结构的效率. 实验结果表明,提出的无尺度网络平均路径长度计算公式是有效的.     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

基于延迟相乘和能量累积的DSSS信号参数估计算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)信号截获和参数盲估计问题,提出了一种采用延迟相乘和能量累积实现DSSS信号参数估计的新方法。该算法采用延迟相乘估计伪随机码（pseudonoise,PN）周期,将延迟相乘序列分成连续的片断,通过累积能量最大值搜索估计信息码周期,实现了PN码序列和信息序列的估计。理论分析和仿真结果表明,在加性高斯白噪声条件下,对扩频增益为G_p dB的DSSS信号,在信噪比高于-G_p/2 dB的条件下,该算法能够实现稳定的参数提取。该算法不需要预先设定门限和参数,适合采用硬件设计实现。     

时变时滞不确定系统模糊自适应H∞控制

针对含非线性和干扰项的时变时滞系统鲁棒稳定问题,提出一种模糊自适应H_∞控制方法。采用T-S模糊系统对未知非线性函数向量进行逼近,设计自适应全调节律,即同时调整模糊参数矩阵和基函数参量。对于逼近产生的误差和外界干扰,引入H_∞控制。基于李亚普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式技术,在保证系统稳定的前提下,通过求解矩阵不等式得到满足设计要求的控制器。通过对已有算例和空天飞行器高超声速飞行控制系统的仿真验证了所提方案的有效性。     

一种非理想阵列的快速宽带信号方位估计算法

针对宽带信号方向估计算法需要进行初次估计和进行多次奇异值分解的问题,提出了在传感器阵列存在误差的情况下,基于Prony-Lanczos方法的快速宽带信号方位估计算法。方法将接收信号转换到频率域内,分离阵列流形中信号方向和阵列参数;其次,在考虑阵列互耦的情况下,采用快速奇异值分解的方法求取奇异向量,并利用奇异向量构造聚焦矩阵;最后,利用聚焦求和窄带方位估计对宽带信号进行方法估计。仿真试验表明,存在阵列误差的情况下,本算法具有较好的分辨率和较低的计算复杂度和鲁棒性。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。