一种基于PCA分析的DoA估计算法

阵列信号处理中,MUSIC、ESPRIT等高分辨率DoA估计算法都要通过特征值分解来获得波达方向估计,然而矩阵特征值分解的计算量较大,不利于实时处理。提出使用PCA(principal component analysis)高效迭代算法,来逼近信号子空间矢量。该算法的计算过程相对简单,并具有自组织特性,适合于神经网络实现。仿真结果表明,所提算法的DoA估计性能与MUSIC算法相当。     

一种基于MUSIC算法的二次搜索解模糊方法

在基于阵列天线的DOA估计中,研究者采用了多种手段和方法用来提高测角精度,而往往测角精度越高,角度模糊越严重。针对测角精度和角度模糊是相互矛盾的问题,提出了一种基于MUSIC算法的二次搜索的解模糊方法。首先用MUSIC算法粗搜索出目标信号的低精度来向,然后根据阵列设置推导出第二次搜索的角度范围,最后在新的角度搜索范围内进行小步长的角度搜索,得到目标信号的高精度来向。计算机仿真结果表明,本方法可以更快速、准确地实现高精度无模糊测向。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

基于自适应LPFT的非平稳信号到达角估计

对非平稳阵列信号处理来说,通过时频分析预处理可以提高对不同信源到达角(direction of arrival, DOA)的分辨能力和估计精度。本文以提高在多信号分量环境下时频表示的能量聚集性为目标,提出一种自适应的局部多项式傅里叶变换(local polynomial Fourier transform, LPFT)方法,通过对信号瞬时频率曲线进行多项式拟合,确定LPFT的窗函数长度及各阶系数,以较小的计算量实现自适应时频分析。在此基础上,提出一种基于自适应LPFT的多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。仿真结果表明,与其他时频MUSIC算法相比,该方法对信号形式的适应能力强,在DOA估计精度、多信源角度分辨能力方面具有一定优势。     

基于非圆信号的波束域共轭MUSIC方法

针对非圆信号形式,对传统的波束域MUSIC方位估计方法进行重构,提出了波束域共轭MUSIC方法来进行相干信号的波达方向估计.该方法充分利用非圆信号的特性,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵,将其作为伪协方差矩阵,使用波束域MUSIC算法进行处理来得到目标的方位估计值.该方法可以避免常规波束域MUSIC方法使用空间平滑预处理后损失阵列孔径,而导致可测的信号源数减少的问题.仿真表明,该方法在较少快拍数下,无需空间平滑就可以检测多个相关信号,其性能优于使用空间平滑技术的常规波束域MUSIC方法.     

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

基于root-RARE算法的非同构分布式阵列高精度方向估计

针对非同构分布式阵列无法使用旋转不变子空间算法(estimation of signal parameters via rotation invariant technique algorithm, ESPRIT),同时为了提高非同构分布式阵列的角度估计精度,提出基于求根降秩算法(root rank reduction estimator, root-RARE)的目标波达方向估计方法。由于分布式阵列的基线长度远大于半波长,合成方向图出现栅瓣,导致测角模糊。算法以root-RARE与多重信号分类算法(multiple signal classification, MUSIC)联合解模糊,以root-RARE得到的粗估计为参考,解整个非同构分布式阵列MUSIC谱估计的模糊,从而得到高精度无模糊的估计。推导非同构分布式阵列方向估计的克拉美罗界,分析算法的波达方向估计性能,同时分析分布式阵列方向估计时的基线模糊门限与信噪比门限之间的关系。仿真结果验证所提算法方向估计的正确性及有效性。     

基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪问题, 提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set, RFS)描述状态过程的随机性, 并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次, 采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理, 得到伪协方差矩阵, 并进行奇异值分解。最后,用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明, 该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态, 且能准确估计信源个数。     

基于差集表遍历搜索的互素阵列DOA估计器

为降低波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计中阵元硬件成本和阵元间耦合,提出基于差集表遍历搜索的互素稀疏阵列DOA估计器。该估计器兼顾低复杂度和高精度的特点。其低复杂度在于:仅需依据互素稀疏阵列的阵元坐标即可构造出差集表,以该差集表为指导,可实现观测阵元的协方差矩阵到Nyquist虚拟阵列协方差矩阵的快速转换,进而借助多信号分类分解实现多目标DOA估计;其高精度在于:差集表遍历搜索措施可提升信号子空间的维度,进而提高了空间谱分辨率。鉴于高频段、低波长的阵列信号处理应用日益展开,该DOA估计器具有较为广阔的应用前景。     

基于声矢量传感器阵列的空速估计算法

研究了一种新型的空速测量方法。通过引入大气声学中的有效声速概念,建立了稳定气流作用下声矢量传感器阵列的近场输出模型,模型的阵列流形矢量中包含了待估计的空速信息。在此基础上提出了一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)的空速估计（airspeed estimation,ASE）算法,该算法可用于对空速的高精度估计。为了降低计算复杂度,进一步提出了一种快速的空速估计（fast airspeed estimation, FASE）算法,该算法虽然在ASE的精度上不如MUSIC ASE算法,但无需谱搜索,具有更强的实时性。最后,对算法的估计性能进行分析,推导了ASE的克拉美〖CD*2〗罗界表达式。仿真实验验证了算法的有效性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.