直接数据特征值分解的相干源DOA估计

提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性.      

基于空间变化窗口的信息散度算法

为解决传统信息散度算法存在物体图像大小不一致以及非连续区域深度恢复精度低等问题,提出了一种新的基于空间变化窗口的信息散度算法.该算法计算两幅原散焦图像之间的单应矩阵,并利用单应矩阵重新矫正原图像以获得相同大小的散焦图像对,通过空间变化的窗口结构来估计不连续区域附近的深度.模拟实验和实际图像实验结果表明,文中改进算法可以...     

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.     

非圆信号扩展传播算子DOA估计求根算法

为有效降低非圆信号DOA估计算法的计算量,提出了一种非圆信号DOA估计快速算法。该算法运用扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先根据非圆信号特性构造出扩展阵列输出矩阵,并生成扩展协方差矩阵,然后不需要对协方差矩阵的特征分解,使用扩展传播算子方法得到估计的扩展噪声子空间,再利用均匀线阵的多项式求根方法快速求出目标的DOA估计值。对算法的性能仿真和计算复杂度分析结果表明,提出的算法不但其均方根误差性能与NC-root-MUSIC、NC-ESPRIT、NC-MSWF-MUSIC等快速算法相似,同时提出的算法还大大减小了非圆信号DOA估计MUSIC算法的计算复杂度,而且其计算复杂度小于上述提到的快速算法,实现了非圆信号DOA估计算法的快速估计。     

耕地后备资源匮乏区建设用地可扩展空间测度研究——以山东省为例

在耕地占补平衡政策下,科学测算耕地后备资源匮乏地区的建设用地可扩展空间,对于充分认识区域发展的资源约束性有着重要意义.本文以山东省为例,构建了耕地后备资源-耕地占补平衡-可扩展空间模型,测算了全省及各区域建设用地可扩展空间和可使用年限,划分了可扩展空间类型区,提出了差别化的土地利用优化措施.结果表明:1)山东省补充耕地能力和建设用地可扩展空间总量有限且分布不均,全省补充耕地总能力为18.67万hm~2,建设用地可扩展空间总量为27.19万hm~2.经济社会发达地区,补充耕地能力和可扩展空间分布较少;经济社会欠发达地区分布相对较多.2)全省各县(市、区)可使用年限差异较大,高度约束区仅可满足近期5年用地需求,中等约束区可满足中期5～15年用地需求,低度约束区可满足远期15年以上用地需求.研究结论:测算结果能够反映山东省土地资源利用的实际情况,可以为省域内占补平衡指标调剂、空间规划的编制及生态保护提供参考.     

基于大间隔编码的空间非负矩阵分解

虽然基于局部的表示方法在图像处理中具有很好的鲁棒性,但非负矩阵分解只有隐式局部约束,导致分解不唯一和基图像不够局部.另外,局部性与判别性作为样本表示的重要性质几乎没有在非负矩阵分解中被同时考虑过.为此,文中提出了基于大间隔编码的空间非负矩阵分解,将图像数据看作像素构成的二维网络,借鉴网络中的知识将空间信息嵌入基图像,不但施加了显式的局部约束,而且能够弥补数据向量化损失的空间信息.同时,利用大间隔约束学到的额外一维空间平衡重建误差和判别性约束对基图像的影响.在AR数据库和扩展的Yale B数据库上的人脸识别实验结果表明,相比于非负矩阵及其他几种典型的扩展方法,基于大间隔编码的空间非负矩阵分解更加鲁棒.     

岩土流变本构模型的可辨识研究

系统辨识的成功实施,应建立在系统的可控、可观测和可辨识性3个基本条件之上.通过构建新的状态空间变量,将岩土材料流变本构模型这种典型的SISO线性定常系统模型转换为状态空间描述,证明了该模型的可控性和可观测性矩阵均为满秩阵,因而是完全可控可测的.然后,利用CHNN的优化计算能力,探索了一种流变本构模型可辨识的新的有效途径,获得相关的辨识算法,并用Matlab软件开发了相应的辨识程序.有关考题验证表明,该辨识算法成功可行.表2,参9.     

一种改进的四阶累积量测向算法

针对降维的四阶累积量矩阵因采样快拍数有限而存在估计误差的问题,提出一种结合To-eplitz近似的四阶累积量旋转不变子空间(ESPRIT)测向算法(TFOC-ESPRIT).该算法在保持虚拟阵列有效孔径不变的同时,通过去除原始四阶累积量矩阵中的冗余元素,得到降维的四阶累积量矩阵,再对降维矩阵进行Toeplitz操作,恢复其Toeplitz结构,最后利用ESPRIT算法估计到达信号的方向.仿真实验表明:与MFOC-ESPRIT算法相比,TFOC-ESPRIT算法有效地提高了测向精度,不仅在少阵元数下能实现多信号的估计,而且当快拍数为400时,在空间白噪声和空间色噪声环境中其归一化成功概率也较高,分别达到了0.996和0.788.     

矩阵束算法在信道参数提取中的应用

针对超宽带信号的频率依赖特性,首先分析了频率依赖性UWB信道模型的建立过程,提出采用矩阵束方法提取信道的3个参数:时延、频率依赖因子和幅度,给出了方法算例和仿真实例.为比较算法性能,还同时给出了扩展Prony方法的仿真结果.结果表明,采用矩阵束法可以较精确地估计出频率依赖性UWB信道参数,而且比扩展Prony法的估计误差要小得多,具有更高的抗噪性能.最后,还结合一个实际的井下频率依赖性UWB信道,利用矩阵束算法进行了信道重现.结果与原信道很接近,证明了方法的可行性.     

基于CHNN的自动化立体仓库货位优化研究

利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。文章通过设计CHNN的能量函数与立体仓库货位分配组合优化问题相对应,当CHNN的输出状态趋于平衡点时,能实现立体仓库货位分配组合优化问题的最优解。最后,通过MATLAB实验仿真验证算法的有效性。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

基于盖氏圆方法的宽带信源数目估计

针对低信噪比和小快拍数情况下宽带信号源数目较难精确估计的问题,提出了一种基于盖氏圆方法的宽带信号源数目估计算法(GDECSM)。盖氏圆方法通过利用盖氏半径对矩阵特征值范围的限定关系,能有效区分信号子空间与噪声子空间,在宽带信号源数目估计中能够产生良好的检测效果。仿真实验表明,与基于AIC准则的宽带信源数目估计算法(AICCSM)相比,GDECSM算法在低信噪比和小快拍数时都具有更高的检测概率,运算复杂度也有所降低。     

基于FSYAST子空间算法的盲自适应多用户检测

为解决传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,在分析基于信号子空间跟踪的最小均方误差(MMSE)多用户检测器(MUD)的基础上,提出了一种改进的信号子空间盲线性MMSE多用户检测器,并应用FSYAST子空间跟踪算法进行信号子空间跟踪.仿真结果表明,提出的盲自适应多用户检测器性能接近于奇异值分解(SVD)子空间多用户检测器性能.     

欠定条件下一种自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法

针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局 均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。     

基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法

提出了一种基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法。传统的基于子空间的多用户检测方法需要估计信号子空间的特征值和特征向量 ,收敛速度较慢。这种新方法通过信号子空间的奇异值和奇异向量得到 CDMA系统的线性最小均方误差 (MMSE)多用户检测器。论文采用FST算法跟踪信号子空间的奇异值和奇异向量 ,并通过信号能量和噪声能量比值来确定信号子空间的阶数 ,使得多用户检测器能够很快地收敛 ,多用户检测器的输出信噪比很高 ,达到很好的多用户检测效果。     

Blind Adaptive Multiuser Detection Based on FIAPI Algorithm

Multiuser detection technology is currently one of the effective ways to suppress multiple access interference and near-far effects. Firstly, through selecting a simple compensation matrix, fast improved approximation power iteration(FIAPI) subspace tracking optimization algorithm is proposed. Secondly, for the disadvantage of high computational complexity of Kalman filtering algorithm, Kalman for blind adaptive multiuser detector based on FIAPI subspace tracking algorithm is designed. The simulation experiments show that the convergence and anti-interference ability of the blind adaptive multiuser detector based on FIAPI algorithm is greatly improved, and the average signal-to-interference ratio of the FAPI algorithm is improved by about 0.7 dB, which is higher than the average signal-to-interference ratio of the orthogonal projection approximation subspace tracking(OPAST) algorithm 2 dB or so.     

用矩阵法处理非理想脉冲的应答曲线

由于化学反应器和传热传质设备的输出函数为输入函数与反应器特性函数的卷积,因此对于非理想脉冲输入,可用示踪剂注入点之后两个测点读得的应答数据,建立矩阵,求解反应器的特性函数。本文提出采用叠代法,可求解阶数很高的矩阵,但叠代初值须经特殊处理,经过10～20次的叠代就可得到足够精确的反应器特性函数的离散值。这方法也可用于一点注入、多点取样的实验系统,以求取反应器在任意两测点间的分段的特性函数。     

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

基于干扰子空间估计的跳频多址信号检测

通过对跳频多址信号的时频图案分析,建立了基于信号子空间的系统模型和跳频多址信号的解相关检测算法.该算法采用子空间跟踪的思想,将干扰子空间从检测信号空间上予以消除,克服了传统检测器需要知道系统中所有用户跳频图案的约束和串行干扰消除中的干扰扩散问题.与传统检测器相比,该算法具有更好的系统误码性能、较低的计算复杂度和很好的系统稳健性.MonteCarlo仿真结果表明,在同一个误码率条件下,基于子空间的盲多用户检测器比传统检测器的信噪比提高了2～4dB.