基于四元数矩阵的谐波信号多参量联合估计

针对许多应用场合中存在的谐波多参量联合估计,提出一种基于四元数理论的谐波多参量联合估计算法。该算法首先通过对原信号模型的变换构造一种新的四元数模型,同时构造该四元数模型自相关函数;然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,提出谐波信号多参量估计的核心是充分利用四元数建立信号各参量之间的相互约束,以提高参量估计效果;最后利用四元数右特征值分解方法,构造基于四元数的噪声子空间,用四元数MUSIC方法联合估计原信号的多参量。仿真实验说明该方法在信噪比较低时,较经典方法能更有效提取谐波的多个参量。     

基于快速逆QR分解的自适应波束形成方法

在实时自适应阵处理中 ,基于逆QR分解 (IQRD)的方法在求自适应权值时由于避免了三角方程回代运算而受到了很大的重视。但是和基本的QR分解 (QRD)一样 ,IQRD方法也存在着平方根运算。平方根的运算量相当大 ,因此成为并行实时处理的速度瓶颈。提出了一种快速的IQRD方法 ,该方法有效地消除了平方根运算 ,从而使基于IQRD的自适应波束形成法便于实时实现 ,更适合于实际应用。     

带旋转因子的多路回波消除自适应滤波算法简化

对带旋转因子的多路回波消除自适应滤波算法(NLMS RF)中的旋转因子的取值进行了分析,给出了NLMS RF算法及其扩展的带旋转因子的多路仿射投影算法(APA RF)的一种简化形式。这种简化是通过使算法中"预处理"后的输入向量相互正交而实现的。简化后的算法无需对旋转因子的取值进行选取,并降低了算法的计算复杂度。通过计算机数值模拟仿真实验表明了简化后的算法的有效性。     

基于空时约束的自适应迭代单脉冲估计方法

在机载雷达参数估计过程中, 在主瓣杂波区附近自适应和差波束会发生畸变, 角度和多普勒频率参数估计之间存在耦合, 导致传统和差单脉冲估计方法的参数估计性能严重下降。针对此问题,提出了一种基于空时约束的机载雷达自适应迭代单脉冲估计方法。该方法首先通过导数约束和零点约束确保所形成的差波束为最优差波束; 其次利用广义单脉冲法进行参数估计, 解决了多参数估计之间存在的相互耦合问题; 最后通过自适应迭代方式进一步提高目标参数的估计精度。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种自适应参数的卡通-纹理分解方法

Luminita A.Vese和Stanley J.Osher基于总变差最小化及Yves Meyer提出的振荡函数空间理论提出了卡通—纹理分解模型,在Vese和Osher的分解模型中参数选择为恒定值。本文提出了自适应参数的卡通—纹理分解方法,该方法是根据图像梯度的变化自适应地选取参数,能有效保护卡通图像的边缘,从而更好地提取纹理特征。     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

基于分解技术的动态多目标引力搜索算法

为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根据相邻子种群最优解的相似性与同一权重向量对应子种群最优解的相似性,提出一种新的对最优解的预测模型,以缩小环境变化后各子问题的搜索空间,提高算法的求解效率.最后与目前较先进的静态多目标算法和预测策略在四个测试问题上进行比较,实验结果表明,当待优化问题随时间变化时,本文方法能够取得收敛精度更高、解集分布性更好的最优解集.     

基于原子分解的多Chirp信号到达时差估计

针对多Chirp信号交叠的复杂环境下的到达时差估计问题,引入原子分解理论进行分析。首先对主站信号进行自适应Chirplet原子分解,获取交叠信号个数并分解得到相应的主要原子,然后利用获得的主站信号原子参数进一步估计和构建辅站转发信号的原子库,分别计算主辅站间各个对应原子的相关结果,利用相关峰值的位置可以估计出主辅站间各个Chirp信号的到达时差,从而进一步可以为实现同时对多Chirp辐射源的侦察定位提供依据,最后通过仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

自适应阈值多小波故障暂态信号去噪方法

在介绍多小波基本理论的基础上 ,探讨了基于多小波的信号去噪方法。针对目前多小波去噪方法的不足 ,提出一种基于自适应阈值的多小波去噪方法 ,应用于电力系统输电线故障暂态信号的去噪 ,并与基于传统阈值多小波和小波的去噪效果进行了比较。仿真结果表明 ,该方法可以根据实际信号自适应改变阈值大小 ,在去噪效果上优于传统多小波去噪方法。     

基于匹配Fourier变换的线性调频信号参数估计

正弦(简单脉冲,SP)信号基于重采样的匹配Fourier变换(MFT)谱的幅度最大值能够反映信号的频率.对SP信号的MFT幅度谱进行了分析后,提出了基于MFT的SP信号频率估计方法,完善了MFT理论;分析了线性调频(LFM)信号的MFT幅度谱与SP信号的相似性,提出了基于MFT的LFM信号参数估计方法;分析了MFT变换中改进谱特性时的窗函数应具有的特性,提出了低信噪比条件下提高参教估计精度加窗方法;最后进行了仿真试验.仿真结果表明了基于MFT的LFM信号参数估计算法的有效性.     

基于信号时频表示的宽带源波达方向估计

提出一种时频域宽带源波达方向(DOA：Direction of Arrival)估计算法。该算法通过计算参考阵元和其它阵元的互Wigner-Ville分布，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计。该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，不但实现了非平稳信号时频域的分离，还有效地提高了信噪比，增强了算法对噪声的稳健性。仿真结果验证了新方法的有效性。     

基于共轭梯度的宽带相关处理快速算法

宽带主动信号处理是以宽带相关计算为基础的,通常采用目标尺度-时延二维搜索的计算结构。要达到较高的参数估计精度,处理结构就必须采用高密度搜索,但这同时会带来系统难以承受的大运算量。提出了基于共轭梯度的宽带相关处理快速算法,通过以较大的时延-尺度扫描间隔对目标参数进行粗略估计,得到参数估计的初值,并采用共轭梯度法构造一组共轭方向,由初值出发作迭代运算实现对峰值的搜索。仿真计算表明：基于共轭梯度的宽带相关处理快速算法能以较小的运算量得到对参数的精确估计,并具有较高的参数估计精度。参数估计误差的方差接近宽带相关处理的克拉美-罗下限（Crame-Rao low bound, CRLB）。     

基于U-D分解的最优定界椭球状态估计

将平方根U-D分解理论引入集员辩识框架下的最优定界椭球(OBE)状态估计当中,一定程度上减小了数值计算过程中的舍入误差带来的影响,改善了算法的稳定性,提高了算法的精确度。与现有的OBE算法相比,基于U-D分解的OBE算法能提供更精确的估计结果。仿真结果表明了该算法的有效性,以及计算数值鲁棒性。     

基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计

在存在多通道信号干扰及背景噪声的情况下，本文提出了一种基于四阶累积量的自适应参数型时间延时估计方法。该方法准确地进行多径传输情况下的时间延时估计，有效地抑制相关高斯噪声的影响，仿真结果说明了方法的有效性。该时间延时估计方法可用于声纳及雷达系统的目标定位。     

A Modified Root-MUSIC Algorithm for Signal DOA Estimation

1.INTRODUCTIONRoot-MUSICalgorithmandspectralMUSICalgorithmbothbelongtoeigendecompositionmethodforsignalDOA(DirectionofArrival)estimation.ButtheirexactcomputingproceduresofdeterminingthesignalDOAanglesaredifferentslightly,theformerisbasedontherootslocatedontheunitcircleofhigh-orderpolynomialwhichcomesfromnoisesubspace,thelatteristhroughsearchingthespatialspectrumconstructedbynoisesubspaceandfindingoutthepeaks.Furthermore,Root-MUSICalgorithmonlycanbeapplicabletouniformlineararray[1…     

模糊逻辑系统的一种自适应参数学习算法

根据自适应模糊逻辑理论以及基于导数的参数优化方法,分析了模糊逻辑系统常规参数优化算法存在的不足,从改善模糊系统的参数训练步长的角度着手,对其常规的最速下降算法进行了改进,提出了一种新的自适应模糊逻辑系统参数学习算法,并对该算法的推导过程进行了具体的分析和描述。最后,针对一非线性函数逼近问题,对该算法进行了验证,仿真的逼近精度和收敛速度都获得了提高,表明本文提出的模糊逻辑系统自适应参数学习算法是可行和有效性的,且能够克服常规参数优化算法中存在的某些不足。     

基于EM算法的水下目标辐射噪声模型参数估计

对水下目标辐射噪声的混合高斯模型进行参数估计时,针对极大似然函数很难求解的问题,研究了一种使用海洋环境噪声统计信息的期望值最大算法(EM算法).在对Bouvet和Schwartz水下目标辐射噪声信号和海洋环境噪声模型研究的基础上,修正了传统的EM统计算法,以降低计算的复杂度,提高迭代收敛速度.仿真结果和实船信号实验数据的一致性,表明基于EM算法的混合模型参数估计方法,使得参数估计复杂度降低,运算量明显减少,估计性能较好,具有很好的应用价值.     

自适应空域矩阵滤波器设计和目标方位估计

针对在强干扰背景中检测弱目标信号时被动声信号处理技术的性能会严重降低的问题,提出了一种自适应空域矩阵滤波器的设计方法。该方法是在保证滤波器通带响应与期望响应误差和阻带响应低于某设定值的条件下,最小化滤波后基阵的输出功率,使得滤波器能尽量保证让通带扇面的信号无失真通过,同时抑制阻带扇面的干扰和噪声。将滤波器的优化设计问题表达成二阶锥规划的形式,利用已有的内点方求出其数值解。最后将设计的自适应空域矩阵滤波器用于强干扰背景中弱目标信号的方位估计。计算机仿真结果说明,所提方法能在干扰方位形成零陷,有效地抑制阻带区域的强干扰,提高了后续方位估计方法的性能。     

改进的直扩序列估计算法仿真研究

针对通信侦察中直扩信号伪随机（PN）序列估计的实际应用,对基带数据采用子空间分解的方法求得相互正交的特征向量;根据PN码序列自相关函数旁瓣能量低的原理,提出旁瓣能量检测系数,确定该对向量的相对相位,实现直扩序列波形的重构。该仿真算法克服了单纯子空间分解法中求解的部分数据段反相的缺点。仿真实验给出了不同信噪比下和不同数据长度时算法的性能仿真分析,表明该算法对PN序列的估计是十分有效和可靠的。