快速四阶累积量旋转不变子空间算法

针对空间谱估计算法同时分辨多目标需要较多阵元、测角精度低且运算量大的问题,提出一种快速四阶累积量旋转不变子空间(MFOC-E)算法.首先根据四阶累积量矩阵构成的规律,取出所有不重复的元素构成新矩阵,去除了原矩阵的数据冗余并降低了原矩阵维数,然后通过分析新虚拟阵列的阵元位置特性,找到与原真实阵列结构完全相同的新子阵,同时设定了适用于所有线阵的子阵划分方法,最后利用旋转不变子空间算法确定目标的来向.与传统的同类算法相比,MFOC-E算法具有不损失天线孔径、测角精度高且运算量小的特点.仿真实验表明,MFOC-E算法在阵元数极少时,仍可以快速准确地实现多目标的到达角估计,三元阵列时能节省30%的运算时间.     

基于旋转不变子空间原理的共形阵列DOA与极化状态联合估计

利用交叉电偶极子天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列,推导并建立了其快拍数据模型.在此基础上,利用锥面共形载体的单曲率特性构造满足旋转不变关系的成对子阵,根据旋转不变子空间思想提出一种信源方位和极化参数的联合估计算法.Monte Carlo仿真实验表明,该算法能够很好地解决锥面共形阵列应用中的多参数联合估计问题.
     

基于旋转不变子空间的垂直分层空时码

提出一种基于旋转不变子空间的垂直分层空时码及其直接信号检测算法。通过构造范得蒙分层空时码，可将阵列信号处理的思想应用到空时码中，利用空时相关阵的特征结构，从空时信号的旋转不变子空间中解得发射序列，实现了无需信道信息和导频的信号检测，有效地节约了估计信道时占用的频带资源。仿真结果表明，该算法在不知信道信息的情况下十分接近使用准确信道信息的相干检测器。     

基于声压振速联合处理的矢量阵旋转不变子空间方位估计方法

为提高声矢量阵旋转不变子空间法方位估计性能,提出一种基于声压振速联合处理的算法.该算法构造了声矢量阵声压和组合振速的互协方差矩阵,将均匀间隔引导角下的系列互协方差矩阵取均值,作为引导角未知的互协方差矩阵,然后进行旋转不变子空间(ESPRIT)方位估计.仿真和试验结果表明,在低信噪比时该算法比现有常规算法有更好的性能.该算法基于矢量传感器声压和振速的相干性原理,充分利用声压振速组合指向性抗干扰能力,可以更好地抑制各向同性干扰,提高阵列的处理增益,从而有更好的方位估计性能.     

类不变子空间与不变子空间的关系

给出了“类不变子空间”的定义,研究了可逆线性变换和一般线性变换的类不变子空间与不变子空间的关系:利用向量空间的理论,证明了对于可逆线性变换,类不变子空间与不变子空间是等价的;进一步证明对于非可逆的线性变换,类不变子空间是不变子空间,反之不成立.     

LTE系统中基于估计波束到达角的多用户调度算法

根据3GPP TR 25.996中描述的空间信道模型(SCM),提出了波束到达角估计算法和基于波束到达角的多用户调度算法.针对具有明显来波方向的无线通信系统,基站首先根据上行信道信息估计出每个用户的波束到达角,然后根据用户无线信道到达角将多用户进行分组,从每个分组中选择信道质量最好的用户,以实现多用户分集增益.相对于传统的波束到达角估计算法,该估计算法具有较低的复杂度.与基于信道容量的用户调度算法相比,该调度算法能够明显降低运算量,在系统中更容易实现.仿真结果表明,该调度算法可以在有效降低系统计算复杂度和反馈信息量的前提下,获得与传统方案相近的多用户调度性能增益,同时还能获得较好的公平性.     

不变子空间在周期解析信号中的应用

利用后移不变子空间,给出了周期解析信号与共轭周期解析信号的乘积仍为周期解析信号的充要条件。特别地,当周期解析信号对应的Z变换过圆周解析时,其对应的共轭周期解析信号为有理函数且有理函数的极点恰为周期解析信号对应的Z变换的零点。作为上述结论的应用,考虑了具有长度为n的Fourier级数的周期解析信号保持幅度不变的条件。     

宽带CDMA系统上行链路天线阵列信号到达角估计

在多径时变信道环境中研究宽带CDMA天线阵列接收机基础上，应用MUSIC和二阶ESPRIT算法进行阵列信号最强径到达角估计，同时，提出了一种基于阵列收敛条件的导频辅助到达角估计算法，该算法利用自适应阵列收敛条件下正确跟踪期望信号方向的特点，搜索信号最强接收方向，并可将结果直接应用于下行链路波束成形权重计算，仿真结果表明，提出的导频辅助到达角估计算法与MUSIC和二阶ESPRIT算法相比，估计精度有较为明显的提高。     

基于角信号子空间的波达方向估计方法

常规多信号分类(MUSIC)在估计信号或噪声子空间时未利用阵列的方向矢量信息.为改善波达方向(DOA)估计性能,提出一种新的角信号子空间概念.首先,由Gram行列式和超维空间中多面体体积公式,给出常规MUSIC方法的几何解释.其次,利用阵列响应矢量扩展观测数据矩阵,在每个搜索方向由增广数据矩阵的奇异值分解获得角信号子空间估计.理论分析表明,常规MUSIC零谱相当于超维空间中由阵列观测数据矢量和搜索方向矢量决定的多面体体积.仿真实验表明,利用角信号子空间能够较明显地改善DOA估计性能,特别是信号相关、信噪比较低以及快摄数较小的情况.     

差分方程的不变子空间

研究了差分方程的不变子空间,讨论了多项式形式的子空间及三角函数型的子空间,并将这两类不变子空间运用到了拟线性演化方程和方程组。得到了以下结果:若已有的微分算子允许某一类不变子空间,则对应的差分方程也允许相应的不变子空间,且其系数满足一样的动力系统。     

基于信号到达时间的UWB定位算法

首先分析讨论了两种基于信号到达时间的超宽带定位方法--最小二乘法和DFP算法,最小二乘定位方法计算简单,但在存在测距误差的情况下定位精度较低;DFP算法的定位结果通常与初值有关,还易陷入局部最优点.因此,作者提出了基于遗传算法的UWB(超宽带)定位方法,通过与前两种算法进行仿真分析和比较,表明该方法能有效提高定位精度.     

ZP-OFDM系统中基于信号子空间迭代拟合的盲信道估计

介绍了一种用于ZP-OFDM系统的基于子空间拟合的盲信道估计算法,该算法采用信号子空间迭代拟合技术代替了传统的噪声子空间信道估计中奇异值分解获取子空间进行估计信道。仿真表明,在低信噪比下该算法获得了比传统的噪声子空间信道更优的估计性能,更接近ZP-OFDM盲信道估计的CRB（Cram6r-Raobound）。     

基于旋转天线的二维高分辨成像算法

受涡旋电磁波产生方法和自旋目标成像方法的启发,提出了基于旋转天线的二维高分辨成像方法。首先构造了基于旋转天线的雷达观测模型;利用距离向傅里叶变换获取目标的距离仿真,推导出了包含目标方位角信息的多普勒效应的正弦表达式;最后将正交匹配追踪算法应用到该正弦信号中,重构出目标的方位角,有效提升了雷达波束范围内的方位角分辨能力。仿真实验证明,该算法对雷达性能要求较低,克服了成像质量对纯净的高模态涡旋电磁波的依赖,实现了对静止目标的二维高分辨成像。     

广义信号子空间拟合角度-极化联合估计

针对相干信号波达方向(DOA)和极化参数的同时估计问题,提出了适用于任意结构极化敏感阵列和完全/部分极化信号源的广义信号子空间拟合方法.该方法利用空间相位矩阵和信号极化矢量之间的线性关系,借助信号子空间旋转矩阵的适当分离实现了角度和极化参数的解耦,使得DOA估计和极化参数估计可分别通过唯角度和唯极化搜索获得.与传统子阵平滑信号解相干方法不同,广义信号子空间拟合方法对阵列结构无特殊要求,且不存在孔径损失问题.仿真结果表明,广义信号子空间拟合方法在低信噪比和短快拍数条件下性能均要优于空间平滑和极化平滑两种传统方法.     

线性广义系统的不变子空间

讨论了线性定常奇次广义系统在平衡态附近不变子空间问题,发现了稳定子空间、不稳定子空间、中心子空间的存在性     

关于压缩算子的不变子空间

Nagy和Foiac曾经给出完全非酉压缩算子的特征函数的正则分解和算子的不变子空间之间的关系.本文进一步讨论一般压缩算子的不变子空间和它的特征函数按本文定义的正则分解的关系,从而取消了对压缩算子的完全非酉性的限制.     

基于交叉协方差子空间估计的前景检测方法

提出了一种基于交叉协方差子空间估计的背景建模方法,用以实现复杂场景下的前景检测.基于交叉协方差的主成分分析方法可以保留更多的图像协方差信息,因此非常适合用于背景模型的构建.本文首次将基于交叉协方差的二维主成分分析方法引入至背景建模领域,并且提出了相应的增量更新算法来实现背景的自适应估计.此外,本文考虑了前景的稀疏性及连续性,并将其合理应用于前景检测过程中.定量实验和定性分析表明,本文提出的方法具有较强的鲁棒性,可以实现复杂场景下的准确背景建模.      

矩阵恢复的协方差矩阵估计算法

研究受高斯噪声干扰的低秩矩阵恢复。根据高斯噪声的统计性质,引入了协方差矩阵估计模型,构造出针对高斯噪声模型的低秩矩阵恢复算法。该算法基于最小化协方差矩阵核范数求解低秩矩阵,利用奇异值分解理论推导出模型的最优解。该模型结合高斯混合模型能够达到非常好的估计效果。仿真实验表明,该模型具有更快的收敛速度和更好的估计结果。     

一类具有不变子空间的算子

在本文中,我们进一步讨论了在文[1]中讨论的伪移位算子的性质。在给出,Hilbert空间H上有界线性算子存在非平凡不变子空间的一个充要条件后,我们引入了S可分解算子类的概念,它具有非平凡的不变子空间。最后,在我们获得的伪移位算子性质的基础上,给出了S可分解算子类的一些具体算子。继[2]、[3]、[4]、[5]等文,本文又补充了一些具有非平凡不变子空间的算子。这些可能对研究不变子空间问题是有益的。     

关于不变子空间的矩阵求法

给出了求不变子空间的一个实用方法──矩阵方法。