基于能量算子的单信道重叠信号盲分离方法

针对单个信道的多个时、频重叠信号分量的分离问题,提出一种能量分离方法对各个信号分量进行瞬时频率和幅度估计,从而进行多个信号分量的分离。基于能量算子的计算简单,以及很好的时域分辨率的特点,该方法可用于实时处理和实际工程应用。仿真结果验证了该算法的有效性。     

非平稳环境激励下模态参数识别的连续时间AR方法

针对受非平稳高斯随机激励下的线性时不变系统,基于连续时间AR模型,提出了一种时域模态识别的新方法,这种方法仅从响应数据就能够识别系统的物理参数．为了对参数进行估计,把结构动力学方程看作一个连续时间AR模型,并给出了它的状态空间形式,其中的状态方程就是一个随机微分方程;接着利用在非常短的时间段内均匀调制函数接近于一个常数矩阵的事实,得到均匀调制函数的估计;然后再利用Girsanov定理,得到物理参数的精确极大似然估计;最后进行特征分析,从而实现线性系统模态参数的识别     

利用AR模型参数和BP神经网络辨识微震信号

利用AR模型参数和BP神经网络,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了时不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,利用AR模型参数和BP神经网络能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理和微震预测.     

盲均衡和信道参数估计的一种ICA和进化计算方法

首先给出了一种盲均衡的新方法。该方法利用过程采样技术和一种新的独立分量分析神经网络，仅通过接收到的信号完成在线盲均衡，基于接收信号的四阶累积量和线性系统的特性，利用进化规划算法和均衡输出序列，估计信道参数。计算机仿真结果表明算法具有较好的性能。     

基于特征模型的再入飞行器自适应制导律设计

文中针对航天飞机类再入飞行器对参考阻力加速度曲线的跟踪问题，设计了基于特征模型的自适应制导律．首先将线性定常系统的特征建模方法推广到单输入单输出线性时变系统，从而建立了再入飞行器的特征模型，然后对特征模型提出一种新的非线性微分黄金分割自适应控制律．当特征模型的系数属于有界闭凸集，且系数的变化速率满足一定约束条件时，文中证明了非线性微分黄金分割自适应控制系统是一致渐近稳定的．在特征模型的基础上，通过结合使用跟踪控制律、非线性微分黄金分割控制律和改进的逻辑积分控制律，设计了再入飞行器基于特征模型的自适应制导律．它克服了反馈线性化方法要求精确获得对象模型的缺点．仿真结果表明，文中设计的自适应制导律对参考阻力加速度曲线的跟踪性能明显优于反馈线性化方法．     

两步EFOP参数估计的递推算法

经验频域最优参数（EFOP）估计方法是基于时域估计和频域估计的一种系统辨识方法．其优点在于能够降低噪声影响，对小样本数据的随机系统具有较好的辨识效果．利用松弛算法而建立的两步EFOP方法，可适用于ARMA和Box-Jenkins等模型．文中对受干扰的随机系统，推导出两步EFOP方法的递推算法．对新的递推算法进行了仿真，并利用实验结果分析和验证了该算法的有效性．     

GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法

将基于Bayes原理的参数估计与定阶方法应用于GTD模型，设计并实现了基于RJ-MCMC方法的GTD模型联合参数估计与定阶算法．该算法利用GTD模型的物理约束先验信息，提高了定阶准确率和参数估计精度，同时较好地解决了GTD模型中的混合参量估计问题．通过仿真数据和电磁散射数据对算法的性能进行分析验证，结果表明，该算法能够得到较好的参数估计和定阶结果，在低信噪比、邻近分量、短数据的情形下，优势更为明显．     

互耦条件下双基地MIMO雷达的收发角度估计

阵元互耦的存在会使双基地MIMO雷达多目标定位算法的性能恶化．利用发射和接收互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性质,提出了一种基于ESPRIT的双基地MIMO雷达收发角度算法,并针对现有参数配对算法中存在参量兼并的问题,给出了一种改进的自动配对算法．仿真结果表明：在存有相同发射角／接收角时,本文算法仍能有效实现多目标定位,无需进行谱峰搜索和额外的目标配对;本文算法对互耦系数自由度和扰动误差的稳健性优于MUSIC-like算法,并且具有更高的估计精度．此外,还推导了确定信号模型下收发角和互耦系数的CRB（Cramer—Raobound）．     

信源数目未知和动态变化时的盲信号分离

研究源信号数目未知与／或动态变化情况下的盲信号分离问题．首先证明若混合矩阵满列秩（观测信号的数目m不小于源信号的数目n），则互信息是盲信号分离的对比函数；在互信息的全局极小值点即分离点处，盲信号分离系统的输出除了零分量外，其他非零分量；黾希望提取的源信号．其次，利用混合矩阵的转置和m个观测信号向量构成的矩阵以概率1具有相同的零空间这一性质，只需少量观测样本就可以估计源信号的数目n，进而检测其动态变化情况．源信号数目未知且动态变化的盲信号分离计算机仿真验证了所提出理论和算法的有效性。     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号的检测和参数估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号的检测与参数估计的方法. 针对分数阶Fourier域上的优化搜索问题, 提出了基于拟Newton法的两级搜索算法, 在不影响估计精度的前提下, 降低了计算的复杂度. 对于多分量信号的检测, 提出了分数阶Fourier域上的信号分离技术, 有效地抑制了检测过程中强信号分量对弱信号分量的影响. 并给出了估计误差的统计分析, 使得这一方法在理论上更加趋于完善, 仿真结果也证明了其有效性.     

双星座空时调制

在下一代移动通信中，天线数和移动速度的增加都将导致实时信道估计难以实现．因而能避免信道估计的差分空时调制(DSTM)与酉空时调制(USTM)成为近两年通信领域的研究热点之一．提出一种提高频带利用率的调制信号设计的新思路，并从理论上导出一种新的调制方式一双星座空时调制(DCSTM)．DCSTM将USTM和DSTM有机地融合，融合后的调制可由查码表完成，复杂度低．作为DSTM和USTM的推广形式，DCSTM保持了USTM的传输可靠性和调制信号可被非相干解调的优点，并在频带利用率，调制解调复杂度，适用范围，对多速率信号的适应性等若干方面有明显提高．仿真结果证明理论分析和给出的设计是有效的．     

十字型阵列的互耦自校正算法

针对十字型阵列的互耦校正问题,提出一种信号源的二维角信息与互耦系数联合估计的互耦自校正算法,该方法对线阵内和线阵间的互耦同时进行校正.利用线阵内互耦矩阵及线阵间互耦矩阵的特性,构造重构矩阵,将耦合的二维角与互耦系数联合估计问题转化为级联估计问题,不需要校正源,避免了高维参数的非线性搜索.理论分析和仿真结果均表明,提出的方法可以很好地解决十字型阵列的互耦校正问题,信号的二维角和互耦系数的估计精度高,且计算量小.     

InSAR干涉相位图生成的图像配准自补偿方法

提出了一种基于局域斜平面地形模型的联合子空间投影方法来估计陡峭地形的InSAR干涉相位．该方法能够充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息，并且利用包含干涉相位的信号子空间的所有基矢量向噪声子空间投影来估计干涉相位，该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能，因而可以在SAR图像配准精度很差（可以允许达到一个分辨单元）的条件下准确地估计相应像素问的干涉相位．实测数据及仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性．     

基于安全域的电力系统有功和无功定价

提出了一种新颖的基于安全域的有功和无功定价模型及相应的求解算法．在该模型中无功功率的生产成本采用机会成本．利用割集功率空间上的静态电压稳定域（CVSR）和注入功率空间上的实用动态安全域（PDSR）表示电压稳定约束和暂态稳定约束，使优化中此类约束的计及变得十分简易．在所建议的算法中，采用了对有功生产成本和无功生产成本解耦优化一迭代的处理方法．根据K-T优化条件，求得节点有功和无功电价及其与各种安全约束相关的分量．所得的分量电价可以反映不同节点的功率注入对每一种安全约束的影响，从而可以通过节点电价激励市场参与者积极参与维护系统安全．该方法已在10机39节点系统上的得到了验证．     

基于稀疏表示的小波去噪

小波阈值去噪是信号与图像去噪中的有效方法,然而,该方法采用逐点处理的方式,未用到小波系数的整体结构特性。文中提出一种新的小波去噪方法,采用了新近发展起来的稀疏表示工具,通过在一定条件下最小化非零小波系数的个数对原小波系数进行估计,从而将去噪转化为一个最优化问题.证明了该优化问题的解可以惟一获得,并且该解是干净小波系数的一个无偏估计值。文中提出了一种求解该问题的方法,该方法至少能求得一个局部最优解.实验结果表明此方法对多数实际信号尤其是低信噪比信号是有效的。     

轮廓似然函数在水文气象极值推断不确定性分析中的应用

将轮廓似然函数弓I入到水文气象极值推断的不确定性分析中,阐述了对极值分布关键参数及分位数置信区间进行轮廓似然估计的原理．利用GEV分布拟合长江宜昌水文站年最大1日洪水流量样本系列,利用GP分布拟合广州等十个典型大城市的极值降雨样本系列,通过极大似然法估计模型参数,采用概率图、分位数图、重现水平图、密度函数图等4种直观的诊断图形检验极值分布的拟合效果,并借助轮廓似然函数估计不同重现期水文气象极值的重现水平及其置信区间．分析结果表明：轮廓似然函数曲线的不对称性随着重现期的增加而增加,可以反映样本系列长短和重现期长短对水文气象极值置信区间的影响．轮廓似然函数是极值分布关键参数及分位数置信区间估计的一种有效工具,充分体现了极值降雨和洪水取大值时的不确定性大于取小值时的不确定性的特点,能更精确地估计水文气象极值的置信区间,是水文气象极值推断不确定性分析中行之有效的一种方法．     

无线传感器网络中一种高效的距离差估计方法

RIPS系统通过测量干涉信号的相位提供了一种精度高、设备简单的无线传感器网络定位方法.但利用相位进行测距和定位的方法不可避免地存在相位模糊问题,RIPS系统采取的方式是在多个频率下对某一距离差进行相位测量,根据各相位测量值来搜索实际距离差.为了避免RIPS系统中这种繁复的搜索过程,文中提出了一种高效的距离差估计方法.该方法基于中国余数定理(CRT)通过闭式一次直接计算得出距离估计值,从而避免了搜索过程,极大地降低了节点运算能耗并且提高了定位系统的实时性.同时,为了克服传统CRT算法对噪声敏感的缺点,利用算法中加权系数具有的一些性质来减小噪声对估计结果的影响,提高了算法的鲁棒性.仿真结果表明该方法鲁棒性好,估计精度高,在无线传感器网络中具有良好的可行性.     

突破正交约束的调制技术研究

由于正交约束的限制，传统调制方法的符号速率不可能超过Nyquist速率．针对这一限制，文中提出了非正交调制技术（NMT），其突破了正交约束，具有比传统方法更高的频带利用率．首先，利用信号估计理论推导NMT误码率公式，再讨论其频带利用率与信噪比关系，最后给出NMT的一个实例，并进行了数值实验．该研究对调制方法进行了新的探索，为调制的理论发展和技术应用指出了更宽的方向。     

基于D-S理论的分布交互式多传感器联合概率数据互联算法

为了解决杂波环境下利用分布式多传感器系统跟踪多机动目标的问题，提出了一种分布交互式多传感器联合概率数据互联算法,该算法对每个传感器应用交互式联合概率数据互联法滤波，并将模型概率、状态估计等滤波结果送至融合中心．融合中心首先对各目标进行航迹相关判别并应用D-S证据理论对不同传感器关于同一目标的各模型概率进行融合，然后依此模型概率计算各目标状态估计并反馈至各传感器．最后给出了该算法的分析，仿真结果表明本算法能够很好地解决杂波环境下多传感器多机动目标的跟踪问题．     

正则扰动下周期时变系数矩阵Sylvester表示的振荡器相位噪声分析方法

振荡器的相位噪声分析是通过扰动自激大信号状态方程, 导出周期时变小信号状态方程进行的. 在振荡器的时域稳态解上应用传统的正则扰动方法, 对周期时变系数Jacobi矩阵按照Sylvester定理进行分解, 在它的周期向量构成的空间上, 分析振荡器在扰动下能保持周期稳态的条件; 注入表示白噪声的频域伪正弦信号和时域δ相关信号, 应用随机微分方法, 揭示相位噪声的产生过程, 计算相位抖动; 应用调频的原理分析幂律谱和Lorentz谱的形成以及它们之间的关系, 并获得包含谐波的Lorentz功率谱. 以周期系数Jacobi矩阵为基础, 构造简单的计算Floquet指数和相位噪声的算法流程并给出简单实例. 最后指出振荡器相位噪声分析的难点和发展方向.