一种最平通带QMF滤波器组最小二乘设计方法

分析了ＱＭＦ滤波器组的工作原理和应满足的条件，提出了用半通带巴特沃期低通和高通滤波器来产生待设计的ＱＭＦ滤波器组的幅频特性对选定的巴特沃期滤波器幅度函数进行频率抽样，将抽样值代入ＦＩＲ滤波器结构公式中，用最小二乘法对抽样值所代表的滤波器幅频特性进行拟合，即可设计出一个所需的ＱＭＦ滤波器组，设计实例验证了该方法的合理性和有效性。     

一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

一种联合角度时延估计新方法

为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对,只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MUSIC,JADE-ESPRIT和SI-JADE算法相比,该算法具有较好的鲁棒性和较小的估计误差。仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种基于OFDM训练序列的精确时延估计方法

提出了一种适用于OFDM系统的基于训练序列的精确时延估计方法.该方法利用频域差分互相关法,精确提取小数时延;在频域补偿小数时延后,再将时域相关法与上升沿法相结合,得到整数时延.由复杂度分析结果可知,当搜索法中获取小数时延的搜索次数大于2时,该方法的小数时延估计计算复杂度与搜索法相比低很多.仿真结果显示,当采样频率为10 MHz、多普勒频移为222.22 Hz、子载波个数为1 024的情况下,根据该方法所实现的时延估计精度能够达到分米级,平均比搜索法高出10 dB;同时,在低信噪比时,该方法比传统的时域相关法具有更健壮的整数时延估计性能.     

基于遗传算法的最小一乘回归新算法

最小一乘在稳健性上比最小二乘好,使得最小一乘在工程中得到广泛的应用,但求解最小一乘的算法并不理想;本文根据最小一乘的性质,把最小一乘问题变为组合优化问题.将遗传算法用在最小一乘模型的求解上,在后面的仿真实验中得到了较好的效果.     

回归系数的一种有偏估计

在线性回归模型Y=Xβ＋ε；E（ε）=0；Cov（ε）=σ^2V，V〉0下，给出了一种新的有偏估计β^-（F（K））=（X′V^-1X＋TF（K）T′）^-1X′V^-1Y，讨论了这种有偏估计的优良性，推广了已有的相关结果．     

一种基于Huber函数的塔康方位稳健估计算法

为抑制峰值检测器提取的塔康峰值包络中野值的影响,提出了一种方位稳健估计算法。利用基于最大似然准则的Huber函数压缩大于门限的误差,减小野值在算法中的权重。并采用双重门限对Huber函数作了改进,消除较大野值的权重,对较小的野值进行压缩,给出了门限参数的选取依据。该方法不需要噪声的先验统计知识,能有效抑制野值的影响。仿真结果表明:所提算法的参数估计精度较传统的Huber估计器和最小二乘算法(Least Square)有明显提高,在3 dB功率信噪比环境下,估计误差小于0.5°,满足塔康系统要求。     

回归系统的一种有偏估计与广义最小二乘估计的相对效率

在均方误差矩阵准则下研究了线性回归系数的一种有偏估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题及其他统计性质,并导出了它们的相对效率的界.     

基于多群体遗传算法的非线性最小二乘估计

由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参数域,提高了遗传算法的性能及搜索到的解是全局最优解的可靠性.实验结果表明:新的算法是一种有效的非线性...     

一种基于状态空间实现的频率估计与频率时延联合估计算法的研究

提出了一种基于状态空间实现的正弦信号的频率、时延联合估计新方法,其频率估计由状态过渡矩阵的特征值获得,同时时延估计则由观测矩阵和估计的频率给出,用正弦信号验证了该方法的性能.     

基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计

为提高超分辨率时延估计的抗噪性能,提出了基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计算法.在陷波器设计方法基础上,设计出中心频点可精确控制的具有类点通传输特性的窄带滤波器,然后用该滤波器对存在时延关系的两路采样序列进行滤波处理,再依照传统相位差时延估计法,即可获得高精度时延估计.仿真实验表明:相比于基于信号重心插值的超分辨率时延估计法,该方法信噪比范围要高出10,dB,具有广阔的工程应用前景.     

用模糊自适应滤波算法估计时延

为了对系统中的时延进行估计,基于MRAS结构、最小均方算法和模糊理论,利用系统的输入和输出数据,提出了自适应模糊滤波AFLMS算法。该算法的运算量比通常具有IIR形式的系统辨识算法小得多,且收敛快,便于实时应用。在各种最小均方算法中,μ因子决定算法的收敛速度和稳定性,然而它是难以选择的。采用模糊技术来确定μ因子,克服了其困难。采用PRBS作为输入测试信号,利用计算机和采样电路,对带有时延的系统的仿真结果说明了该算法的有效性。     

基于时延估计的远场被动声源定位算法

现有的基于时延估计的声源定位算法大多假定声源是近场源,而在手机等手持式声源定位设备这种小尺度传声器阵列的应用场景中,声源主要为远场源。传统的基于时延估计的声源定位算法在处理远场源时,效果不佳。为了实现在该类情景中快速而准确地定位,提出一种适用于远场源的定位算法;同时提出一种用于计算广义互相关-相位变换(generalized cross correlation phase transformation, GCC-PHAT)时延估计结果置信度的算法,置信度用于估算时差(time difference of arrival, TDOA)协方差矩阵和选用传声器对。将传声器视为节点,用置信度表示节点间的距离。将传声器对的选用问题转化为图论中的路径规划问题,即寻找经过所有节点的最长路径。MATLAB仿真实验结果表明：当声源归为远场源时,与传统Chan算法相比,本文提出的远场定位算法在准确度和精度方面都有很大优势。采用基于路径规划的传声器对筛选算法后,远场定位算法将具有优异的抗干扰能力,在低信噪比或者高混响时间等恶劣声学环境下,也具有令人满意的定位效果。     

基于TDE技术的声源定位算法

针对基本互相关法在估计时延时没有明显的峰值及实际环境中的噪声会减损峰值,甚至出现伪峰的问题,提出了一种基于广义互相关的改进时延估计方法,并结合麦克风阵列结构,实现了基于两步定位的声源定位.通过仿真实验验证了该方法在有噪声的环境下能准确测量声源的位置,定位的平均距离误差和平均方向角误差都低于5%,且方向角在30°～150°、距离在1.1～2.3m时定位成功率达80%以上.     

相关时延估计方法DSP实现研究

基于相关分析的时延估计方法是一种重要的时间延迟估计算法.文章分析了基于相关分析的时延估计方法的信号模型,研究了利用DSP实现相关时间延迟估计的关键技术,以及实现中需要注意的问题和提高程序执行效率的方法.仿真结果表明,文中提出的方法能够检测序列的时延值.     

四元数在时延和方向角同时估计中的应用

针对阵列信号处理中时延、方向角的同时估计问题,提出了时延、方向角的四元数模型,使得估计时延、方向角二维问题类似于估计一维问题,从而避免了在经典的二维复数模型估计中直接或间接的配对问题.在分析四元数的定义的基础上,利用训练序列估计信道特性,通过傅立叶变换和反卷积对信道模型进行变换,得到信号的四元数模型.并通过构造类似一维ESPRIT(Estimating Signal Parameter via Rotational InvarianceTechniques)方法同时估计信号的时延和方向角.仿真实验表明,提出用一个四元数将时延、方向角二维信号参量"捆绑"在一起,可以摆脱二维信号参量的分维配对这一难题.     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .     

Seasonal Time Series Analysis Based on Genetic Algorithm

Pattern discovery from the seasonal time-series is of importance. Traditionally, most of the algorithms of pattern discovery in time series are similar. A novel mode of time series is proposed which integrates the Genetic Algorithm （GA） for the actual problem. The experiments on the electric power yield sequence models show that this algorithm is practicable and effective.     

基于结构化时延估计算法的声源定位研究

针对声源定位研究中无法实现三维空间内高的定位问题、俯仰角以及方位角无法达到360°空间体内系统精度一致性的问题,提出了一种基于结构化延时估计算法的声源定位研究。首先对采集的波形进行去混响滤波处理,提高采集声音信号的信噪比以后,依据空间内拾音器的安装位置以及单元划分,引入细胞单元的结构化模型,该算法首先要根据细胞单元元素位置坐标,在空间体内建立虚拟坐标参考系,依据参考系中方位角、俯仰角、半径,推算出声源发声体在空间中的位置,该算法经过数据采集分析验证具有精度高、定位灵活等特点,适用于生活环境中的大部分场合。     

声信号时延的倒谱相关分析

介绍了作者发明的一种新的广义相关算法，介绍了该算法引入的思路，分析了该算法优于传统相关算法的几个主要原因，该算法将相关分析和倒频技术有机地结合起来，融两种分析方法的优点于一身，使传统相关函数分析方法无法分辨的时延峰在该算法中也能清楚地呈现，实验和理论表明该算法有着广泛的应用前景。