基于多抽头频谱估计方法的频谱感知技术

认知无线电系统中,认知用户必须具备动态可靠感知与检测频谱空穴的能力。采用多载波调制可以作为认知用户频谱感知的有效实现方式。不同于传统正交频分复用OFDM（orthogonal frequency divisionmultiplex）多载波调制,提出了认知节点基于多抽头频谱估计方法的频谱感知新技术,它基于滤波器组进行实现。采用扁长型滤波器多带调制设计的多抽头频谱估计器,具有较高的频谱动态范围,可以比周期图频谱估计器更有效地估计干扰温度功率谱。通过干扰温度功率谱仿真分析,多抽头频谱估计器作为认知用户前端频谱分析器,可以准确估计干扰温度功率谱,进而实现对主用户接收机的干扰抑制。     

基于Kriging模型的地面气温空间插值研究

基于中国气象局提供的全国192个气象观测站的日均地面气温(SAT)数据,利用Kriging模型对研究区域内任意位置SAT进行插值评估.为了使应用于Kriging模型的试验数据满足弱平稳性,首先使用傅立叶级数拟合并去除原数据中的年趋势;并根据各位置的地理坐标,包括海拔和经纬度,拟合出研究区域的空间趋势.反距离加权(IDW)插值法作为比较对象也被应用于试验中.采用交叉验证的方式,将192个观测站依次作为目标点进行插值并与该站的实际数据比较,计算各站插值评估的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE),从而比较两种方法的精确度.结果表明Kriging模型在174个观测站得到的插值结果优于IDW插值法.并且,在Kriging过程中,去除时间趋势和空间趋势对准确获取研究区域内的空间相关性起到了重要作用.     

基于样本扩充和改进Lasso回归的视线估计

为了利用眼部特征进行准确的视线估计,提出了一种基于样本扩充和改进Lasso回归的方法,建立眼部特征与视线之间的映射关系.通过对小样本评分得到优质样本,进而完成样本扩充,利用改进的Lasso回归得到准确的视线估计模型.该方法对标定过程中的眨眼等干扰具有鲁棒性,受干扰后仍可保持相对较高的视线估计准确度.实验结果表明:标定过程无干扰,该方法视线估计准确度比传统方法提高11.25%;标定数据加入6.67%异常数据,该方法视线估计准确度比传统方法提高22.62%.      

Gabor变换估计运动模糊方向角

提出了一种新的估计运动方向角的方法,它从运动模糊图像的Fourier频谱出发,利用Gabor变换聚焦特征,运用适当的线检测方法估计出运动方向角.数值结果表明,该估计是十分有效的.在无噪声情形下,它提高了的估计精度,在小噪声干扰下,它也能得到较准确的结果.     

基于Kriging算法的电磁频谱地图构建技术研究

针对电磁频谱地图构建中感知节点分布不均匀、构建效率不高的难题,提出了一种基于Kriging算法的电磁频谱地图构建算法。该算法首先运用Kriging算法将感知数据构建成电磁频谱地图;其次利用K-means聚类算法实现感知区域多粒度划分,将整体区域划分为层次不同的多个局部区域,利用Kriging算法对局部区域进行电场强度插值估计,形成不同粒度下的多个电磁频谱地图;最后根据感知节点分布状况,基于Voronoi图计算不同粒度下局部区域的均匀度权重,对各粒度下的电磁频谱地图进行加权融合,生成电磁频谱地图。仿真结果表明：该算法将电磁频谱地图的构建误差降低了2%～5%,在噪声强度大于8 dBW时构建效率大幅高于原始算法,具有构建精度高、容错性强的特点。     

公路气候区划的DEM综合插值法

温度插值方法的精度对于公路气候区划有重要的影响,以新疆天山地区为例,利用天山及其周边地区共52个气象站点在1971~2000年间的气温数据,采用数理统计方法中的多元线性回归法分析了天山地区累年年平均气温与经度、纬度和海拔的相关关系,在基于DEM(数字高程模型)一般插值方法的基础上,引入残差提出了基于DEM的综合插值法,与反距离权重法、普通Kriging法以及基于DEM的一般插值方法进行了插值效果对比和精度比较,在此基础上对4种插值方法得到的温度分布进行了分区,并对分区结果进行了分析。研究结果表明:插值精度越高,插值得到的气温分布与实际气温分布越接近,温度区划结果就越精确;基于DEM的2种插值方法较反距离权重法、普通Kriging法精度提高了1倍,更适用于地形复杂地区的公路气候区划需求;基于DEM的综合插值法相较于基于DEM的一般插值法在计算精度上提高了10%以上,在公路气侯区划数据有限时具有一定的优越性。     

基于Gauss径向基变换的非平稳空间结构估计

为克服空间变换的非参数化估计方法存在双射约束不严格和计算度高的缺点,提出在非平稳空间变异结构估计中,基于Gauss径向基变换的空间变异结构参数化估计算法。该算法通过参数限制保证了空间变换的双射特性,利用时间维的统计特性对变换参数进行降维,降低了运算复杂度。在火烧油层温度分布预测应用中,对比泛Kriging算法,采用该算法可获得更加精确的空间预测结果,可以在较低的运算代价下得到双射限制下的非平稳空间变异结构估计。     

丘陵地区植烟土壤有机质空间变异研究——以重庆市彭水县为例

以重庆市彭水县为例，采用传统统计学和地统计学方法研究了丘陵地区植烟土壤有机质的空间变异特征．传统统计分析结果表明：研究区域内土壤有机质含量平均为26．99g／kg，变异系数为0．33，属于中等变异强度．比较了不同趋势效应下普通Kriging法的插值误差，结果表明应考虑有机质分布的各向异性和二阶趋势效应．在此基础上采用普通Kriging插值法得到该区土壤有机质含量的变异特征，其变异主要发生在西南到东北方向，这与该地区的地形和人为活动有密切关系．     

基于FRESH滤波器的DSSS系统窄带干扰抑制技术

为了减小基于时域线性预测干扰估计的DSSS系统窄带干扰抑制技术对有用信号产生的损伤,根据干扰环境下接收信号的循环平稳特性,提出了一种利用频移滤波器对干扰进行估计并将干扰抵消的DSSS系统窄带干扰抑制方法.该方法在对干扰进行估计时,既利用了干扰的时域相关性,又利用了干扰的频域相关性.理论分析和仿真结果表明,在强干扰环境下,接收信号的循环平稳性主要由强干扰决定.与传统时域线性预测方法相比,该方法对干扰估计的时平均均方误差更小,能够更精确地估计和消除频谱相关的干扰,减轻对有用信号的损伤,进一步降低系统的误比特率,因而具有更加优良的干扰抑制性能,特别在干扰较强或干扰频带较宽时,优势更加明显.     

SSC移频算法的改进型间歇采样转发干扰

针对间歇采样转发干扰空间分布特性较差,而传统移频处理暴露干扰特征及无法应对调频斜率捷变的弱点,提出应用SSC移频算法改进的间歇采样转发干扰。首先从雷达模糊函数出发推导假目标表达式,分析该干扰方法存在假目标的空间分布缺陷,然后利用N阶频谱扩展-压缩盲移频算法,通过对信号及其延迟进行N倍和N-1倍频谱扩展,利用后者对前者频谱压缩从而得到前移假目标。经理论分析与仿真验证,这种改进方法能有效优化间歇采样转发干扰的欺骗干扰假目标空间分布,且相比直接移频处理,不需要雷达信号先验知识、不会暴露移频特征,可以有效对抗调频斜率捷变雷达。     

非平稳噪声背景下多径信号DOA估计方法

针对目标信号传输过程中的多径现象或电磁干扰引起的同时存在独立和相干信源(多径信号)的情况,提出了一种非平稳噪声背景下的混合信源DOA分步估计方法。该算法利用常规谱估计算法估计独立信源,在利用广义协方差差分方法排除掉非平稳噪声信息后,然后根据斜投影算子的性质排除独立信源,对剩余的相干信源则可采用修正空间平滑算法恢复为满秩,进而可以用MUSIC算法进行DOA估计。相比较传统的广义差分方法,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,避免了对独立信源的平滑运算,计算复杂度降低,并且适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

卫星干扰源定位系统中到达时差检测方法研究

为了进一步提高卫星干扰源测时差定位的性能,文章提出了一种基于小波变换和奈曼一皮尔逊准则的到达时间差参数估计方法.该方法利用小波去噪特性,在低信噪比环境下,能够准确估计接收信号的TDOA参数,为提高卫星干扰源定位性能提供了有效方法;通过选择最佳小波基函数对接收信号直接进行加权处理,减小了传统小波变换过程中的运算量,仿真结果验证了算法的可靠性和有效性.     

快速时变信道下的基扩展模型信道估计性能分析

针对快速时变信道,提出了一种基于复指数基扩展模型(CE-BEM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计方法,对信道估计的结果使用离散长椭球序列(DPSS)进行平滑处理,并相应提出了基于迭代的载波间干扰(ICI)消除信道均衡方法.仿真结果表明:在高多普勒信道场景下,该方法系统误码性能较传统信道估计方法有一定程度的提升.     

汾渭平原SO2与气温的函数型空间自回归分析

面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系。收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO_2浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO_2浓度与气温之间的关系时不丢失重要信息,首先通过函数型数据分析方法,对逐时气温数据进行函数化,并对气温曲线进行动态分析;其次,由于月均SO_2浓度数据存在空间相关性,故在气温曲线和月均SO_2浓度之间建立函数型空间自回归模型(functional spatial autoregressive model, FSAR)。通过函数型主成分基展开的方法对气温曲线进行降维,采用极大似然估计方法对FSAR模型中的参数进行估计。通过与函数型线性模型(functional linear model, FLM)对比,结果表明:FLM模型的均方误差远大于FSAR模型的均方误差。可见用FSAR模型处理SO_2浓度与气温数据的拟合效果更好。     

V-BLAST OFDM系统的信道估计方法

下一代宽带无线通信系统的核心技术MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)能显著提高系统的容量,但要获得该技术所带来的性能优势,快速、准确的信道估计是关键。为降低V-BLAST OFDM(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统中信道估计的运算复杂度和提高估计精度,提出了一种基于CAZAC(Constant Amplitude ZeroAuto Correlation)序列的信道估计方法。该方法避免了矩阵求逆运算,利用该序列良好的自相关性,通过相关运算可消除多发送天线信号间及多径信号间的相互干扰,并且明显抑制了噪声对估计性能的影响,使信道估计的性能得以显著提高。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法无需多径时延估计,较已知功率时延谱与未知功率时延谱的传统信道估计算法,可分别获得约1 dB和2 dB的性能增益。     

基于导频的FBMC/OQAM系统的信道估计方法

与正交频分复用(OFDM)技术相比,滤波器组多载波技术(FBMC)拥有更高的频谱利用率以及更容易实现的脉冲整形,被看成潜在的替代OFDM作为未来5G物理层的备选技术方案.然而,在实际应用中,由于FBMC/OQAM系统中滤波器仅仅在实数域满足正交,在虚数域存在固有干扰,所以经典的OFDM信道估计的方法不能直接应用于FBMC/OQAM系统的信道估计中.针对这个问题,给出了一种新的基于离散导频的信道估计方法,该方法将对导频造成干扰的数据块进行分区域处理,在不同区域分别使用不同的干扰消除方案,分步消除固有干扰.通过仿真表明,所提出的方法使得信道估计性能得到了明显改善,提高了FBMC/OQAM系统的性能.     

基于热网络模型和参数估计的感应电机定子绕组温升测试方法

对感应电机定子绕组进行直流温升测试,可以在避免转子温度干扰的条件下,有效分析和验证定子的散热能力。然而,定子绕组温升实验存在耗时长和难以获得绕组最高运行温度的问题,而利用热模型计算所得的绕组温升精度又较难保障。为此,提出一种基于热网络模型和参数估计的感应电机定子绕组温升测试方法。该方法通过热网络模型描述定子绕组温度的变化,再利用定子绕组温升实验的若干样本数据,结合参数估计原理,准确获得热网络模型参数,从而对定子绕组的整个温升过程进行有效估计。结果表明:在完成参数估计后,定子绕组热网络模型可准确获得不同电流条件下的定子绕组温升过程。因此,所提温升测试方法不仅可节约温升测试的实验时间,还可获得实验中无法测量得到的定子绕组最高运行温度,为电机定子绕组后续设计与改进提供一定依据。     

TD-SCDMA系统中一种改进的子块处理信道估计方法

在快衰落信道环境下,TD-SCDMA系统中一种常用的信道估计方法是子块处理法,该方法能准确地跟踪信道的快速变化.然而这种方法并没有考虑子块之间由多径引起的干扰.本文提出一种改进的信道估计方法,首先利用传统子块处理法进行信道估计,然后构造出相邻子块之间的干扰,从接收数据里去掉这些干扰,最后重新进行信道估计.仿真结果表明,本文提出的方法比文献[4]不进行干扰消除的子块处理法在同一误码率(BER)下,平均所需信噪比(SNR)降低1～2 dB.     

基于Grid-PARAFAC毫米波大规模多输入多输出系统联合信道估计算法

针对在毫米波大规模多输入多输出系统中超密集组网存在干扰的问题,提出了基于Grid-PARAFAC（grid-parallel factor analysis）联合信道估计方法。首先,将大规模天线的高维接收信号映射到大尺度张量空间,利用Grid-PARAFAC张量分解将其分解为子张量接收信号,然后对子张量接收信号并行张量分解得到符号、接收天线和子载波的子投影矩阵,最后,通过交替最小二乘准确求得隐藏高维接收信号中的信道信息。通过Grid-PARAFAC张量分解能够在保留原始空间信息的条件下深度挖掘数据隐藏因子,并对其处理而不是整个数据张量,降低了接收信号维度,同时又保留着高维接收信号的空间结构互相关信息;仿真结果表明,所提算法减少了超密集组网所存在高维度信道干扰,降低了计算复杂度,提高了系统性能。