基于改进MUSIC算法的宽带DOA估计

经典MUSIC算法的统计特性主要建立在阵元数固定且快拍数趋于无穷的情况下,在有限样本中,当快拍数无法满足远大于阵元数的条件时,DOA估计会产生偏差.对于宽带信号的DOA估计,利用相干信号子空间(Coherent Signal-subspace Method,CMS)方法,构造聚焦矩阵使不同频率的信号子空间映射到同一参考频率上,用聚焦后的频域窄带模型进行DOA估计,并针对在实际应用中,阵列的阵元数较大且快拍数受限时经典MUSIC算法估计精度不高的情况,利用改进后的MUSIC算法-Spike-MUSIC算法,提高DOA估计精度.在不同信噪比下,分别对DOA估计的误差进行了MonteCarlo仿真实验,仿真结果表明,相对于普通的CSM方法,基于Spike-MUSIC算法改进的CSM方法在宽带DOA估计中具有更高的精度.     

基于斜投影算子的混合信号DOA估计算法

为了提高混合信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计精度并降低其阵列孔径损失，提出一种基于斜投影算子的高精度DOA估计算法.所提算法将混合信号中独立信号与相干信号分两个阶段进行估计，首先利用ESPRIT(estimating signal parameter via rotational invariance techniques)算法处理阵元接收数据的协方差矩阵，得到混合信号中独立信号的DOA估计值；而后利用斜投影算子去除混合信号中独立信号的信息，得到新的协方差矩阵；利用新得到的协方差矩阵的信号子空间进行去相干处理；最后结合ESPRIT算法计算得到相干信号的DOA估计值.仿真结果表明，相较传统的混合信号DOA估计算法，所提算法在低信噪比情况下以及信号入射间隔较小的情况下有较高精度，有效地降低了阵列孔径的损失.在不同的采样快拍数下，本文算法也表现出更强的鲁棒性.     

二维快速子空间DOA估计算法

提出一种二维快速子空间DOA估计算法,该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵得到降维的信号子空间,不需估计整个阵列的协方差矩阵,也不需进行特征值分解,从而使得该方法具有运算量小、复杂度低和易于实时处理的特点,因而可以应用在小数据样本和快速时变的信号环境中.理论分析和计算机仿真结果表明:与MUSIC算法相比,该算法运算量最多为MUSIC算法的1/4,低信噪比条件下DOA估计性能损失并不大,当信噪比大于5dB时,性能与MUSIC算法相当.     

单快拍数据预处理的相干信号波达方向估计

针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

锥面共形阵列天线实值盲极化DOA估计方法

将快拍数据协方差矩阵分裂思想引入到锥面共形阵列天线的测向中，提出了一种高效的锥面共形阵列盲极化波达方向(DOA)估计方法。该方法将子空间估计过程进行了实值化处理，通过子阵分割解决了协方差矩阵分裂引起的“镜像模糊”问题，同时，对参数估计的理论性能界进行了分析，推导了实值盲极化DOA估计的克拉美-罗界，并讨论了算法复杂度改善情况，在保证DOA估计精度的前提下有效降低了算法复杂度。仿真实验表明，所提算法在信噪比为10 dB时，估计精度与已有盲极化复值算法基本一致，而运算量仅为原算法的60%～70%,证明了算法的有效性。     

利用单次快拍实现相干信源二维测向的新算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源二维波达方向的快速估计问题,根据垂直阵列系统特点,利用单次快拍数据在3个不同维度构造了数据矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法实现了二维DOA的快速估计. 该算法仅利用单次快拍数据,不需要进行协方差矩阵的计算,并将二维DOA估计问题转化为3个一维DOA估计,可同时在3个维度并行处理,因此运算量大大降低,利于工程实现. 针对算法存在阵列孔径损失和仅采用一次快拍数据量导致的估计误差偏大问题,利用非圆信号特征和同相位数据叠加,改善了算法的估计性能,提高了阵列自由度. 数值仿真验证了本文算法及提高估计精度对策的有效性.      

一种分布式阵列无模糊波达方向估计方法

为解决分布式阵列应用常规算法估计波达方向(DOA)时出现的角度模糊问题,提出一种基于压缩感知(CS)理论的无模糊DOA估计方法.利用新方法对分布式阵列的接收信号分别通过直接采样和随机矩阵两种压缩采样方式进行二次采样,将接收信号转换为CS理论所需的随机观测数据,并利用CS重构算法将目标DOA信息从观测数据中高概率、无模糊地获取.将新方法与多重信号分类法(MUSIC)和旋转不变子空间算法(ESPRIT)等经典常规DOA估计算法的运算量进行了详细对比,指出新方法的运算量更小.通过与现有分布式DOA估计方法的仿真实验对比,验证了新方法的有效性,并分析分布式阵列接收阵元数的改变对新方法 DOA估计精度的影响.     

基于ESPRIT的ULA波达方向估计改进算法

针对MUSIC(Multiple Signal Classification)算法和ESPRIT(Estimated Signal Parameters via Rotational -Invariance- Technique)算法不能有效估计相干信源波达方向的问题, 在修正MUSIC算法（Modified MUSIC）基础上, 通过引用变换矩阵, 在考虑阵列接收数据及其相应变换矩阵的自相关和互相关信息后, 结合总体最小二乘算法TLS-ESPRITS（Total Least-Squares ESPRIT）提出了能同时适应相干和非相干信号情况的波达方向估计的改进ESPRIT算法（IM-ESPRIT: Improved ESPRIT), 并在相干信号源来波角度间隔较小和低信噪比条件下, 同常规CC-ESPRIT(Cross ESPRIT)算法进行比较。结果表明, 当相干信源角度间隔为3°且信噪比为0时, 实现波达方向估计具有较好的估计精度和分辨率。     

基于修正传播算子的宽带相干源DOA估计

将数据共轭重构的修正托别列兹方法（MTOP）引伸到宽带传播算子算法中，提出了修正的宽带传播算子DOA估计算法，从理论上论证了这种引申的合理性．通过理论分析和数值仿真，证明该算法在快拍数有限和低信噪比的情况下，可明显提高信号DOA估计的性能．在不增加运算量的条件下，该算法性能优于OPM算法．     

基于引力搜索算法的相干信号源DOA估计方法

针对最大似然(ML)DOA估计方法存在着运算量高且容易收敛到局部极值的问题。结合引力搜索算法(GSA)与最大似然方法,提出了一种GSA-ML方法。将最大似然函数作为GSA算法的适应度函数,在遵循ML方法的主体思想同时,利用GSA算法运算量低和收敛速度快的优点,成功地找到似然函数的全局最优解;并保存了ML方法的优点。仿真结果表明,GSAML方法不仅能有效估计相干信号源;并且相比MUSIC、ESPRIT和TLS-ESPRIT算法,拥有更高的精度和估计成功概率。     

Weibull分布可靠性指标区间估计的两种新方法

文本利用刀切U—统计量极限分布的定理,提出了两种对于双参数Weibull分布的参数和各种可靠性指标进行点估计和区间估计的新方法。     

Bayes积分比估计与Bayes中值估计

本文从相对差损失函数与绝对差损失函数出发,导出了两种新的Bayes解—积分比估计与中值估计.     

相关性度量与估计效率

在这篇文章中我们给出了最小二乘拟合值与残差之间的相关性度量和最小二乘估计相对效率的关系     

软件可靠性评估的WD模型及其推广

介绍了软件可靠性评估的 WD 模型,探讨了 WD 模型的推广形式—W—NHPP 模型,并用两种参数估值方法:最大似然法和最小均方误差法对其参数进行了估值。     

多维自回归时间序列的极大似然估计

主要推广了ＡｎｄｅｒｓｏｎＴＷ关于自回归模型的结果。对多维自回归模型导出了一个简明的似然方程。     

危险天气下的终端区动态容量评估

危险天气对终端区容量分布有着显著影响,常导致其值沿不同方向增减水平迥异。以终端区内的航路汇聚点、机场和实时识别的飞行受限区为节点,可飞路径为弧建立网络,通过几何算法求出弧容量,利用最大流最小割定理找到网络最大流,最后通过改变网络收发点放置方式得到终端区容量沿各方向的分布。算例表明,方法自危险天气生成至消散一直能够连续有效地对终端区进行容量评估。     

基于导频的OFDM系统信道估计

本文介绍了基于导频的OFDM系统信道估计的基本方法,并给出在不同估计准则、不同导频图案下,信道估计性能的对比分析。采用广义平非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行仿真,得出不同算下信道估计的均方误差曲线。仿真结果表明：在快变信道中,梳状导频较块导频有更好的性能;基于MMSE准则的信道估计比基于LS准则的估计有更的性能,但前者复杂度较高。     

周期图法的功率谱估计

功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。对目前用得较多且最具代表性的周期图法进行研究,并针对它谱分辨率比较低等缺点,利用Matlab实现了几种改进的周期图法。     

正态总体标准差σ的区间估计方法

本文在总结现有的求正态总体标准差σ区间估计方法的基础上,提出了一种新的方法:最小长度置信区间法。这种方法,在相同的置信水平下其区间长度最短。已经设计了计算程序,并在附录中给出了置信区间系数表。     

质量损失的成因分析及估算

对引起产品质量损失的原因,－质量波动进行了分析。通过对质量损失函数中质量特性分布标准差σ的分析,表明标准差σ是影响质量损失的根本原因。