基于ESPRIT法的UWB系统同步与信道联合估计

提出基于ESPRIT算法的超宽带系统同步-信道联合估计算法.首先对接收信号进行傅立叶变换,由傅立叶变换结果计算自相关函数,基于自相关函数的信号子空间构造矩阵束,把同步、多径时延估计转化成矩阵束的特征值求解问题.求解出时延后再进一步求解信道参数.     

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。     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.     

基于延时处理的对角加载信源数估计方法

为了解决在有色噪声背景下信息论准则算法估计信源数失效以及盖氏圆方法在低信噪比下性能下降的问题,提出了一种利用接收信号延时信息的协方差矩阵对角加载技术估计信源数的方法.首先构造接收信号的延时协方差矩阵,抑制色噪声的影响,然后对延时协方差矩阵做出变换处理,得到抑制噪声后的协方差矩阵特征值,最后对得到的特征值进行对角加载技术处理,利用信息论准则进行信号源数目的估计.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.     

直接数据特征值分解的相干源DOA估计

提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性.      

大规模MIMO系统中联合范数去噪与矩阵重构的DOA估计

为了解决移动通信环境中,在低信噪比、少快拍数情况下信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能差问题,提出一种联合范数去噪与Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法.首先根据阵列协方差矩阵的Hermitian特性,利用协方差矩阵范数估计其最大特征值,进而估计噪声功率,然后对阵列协方差矩阵主对角元素进行去噪,再对去噪后的协方差矩阵重排.仿真结果表明:可以有效提高子空间类算法在低信噪比、少快拍数条件下的性能.     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

基于空时矩阵的双基地MIMO雷达目标参数估计

建立了双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达信号模型,提出了一种目标发射角、接收角及多普勒频率联合估计方法。通过对接收数据协方差矩阵进行特征值分解估计目标个数,根据目标数构造空时矩阵,对所构造矩阵进行特征值分解,即可得到雷达目标多个参数的闭式解。该方法针对不同目标数的情况进行了讨论,所构造空时矩阵的维数较小,并且避免了多维非线性的谱峰搜索,还可实现自动配对,算法复杂度较低。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于伪数据相关矩阵二次重构的DOA估计新算法

针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.     

基于F-范数的变换域通信系统同步参数估计算法

在异步条件下应用特征值分解算法估计变换域通信系统基函数时,分段得到的特征向量存在模糊现象,此时将造成系统接收性能的下降。为了解决此问题,提出了基函数周期序列的同步算法。详细分析估计基函数的特征值分解算法,推导接收数据的采样延时与其自协方差矩阵特征值的关系式,得到同步参数的最大似然估计方法,依据范数的等价性原理,进一步将最大似然估计中的最大特征值求解问题转化为F-范数的求解以降低算法复杂度。仿真结果表明:相比最大特征值算法,采用F-范数的估计算法性能一致,但计算时间明显减少,算法的估计精度与接收信噪比成正比。异步条件下当估计的基函数存在模糊时,系统接收性能在同步之后能得到较好的改善。     

基于F-范数的变换域通信系统同步参数估计算法

在异步条件下应用特征值分解算法估计变换域通信系统基函数时,分段得到的特征向量存在模糊现象,此时将造成系统接收性能的下降。为了解决此问题,提出了基函数周期序列的同步算法。详细分析估计基函数的特征值分解算法,推导接收数据的采样延时与其自协方差矩阵特征值的关系式,得到同步参数的最大似然估计方法,依据范数的等价性原理,进一步将最大似然估计中的最大特征值求解问题转化为F-范数的求解以降低算法复杂度。仿真结果表明:相比最大特征值算法,采用F-范数的估计算法性能一致,但计算时间明显减少,算法的估计精度与接收信噪比成正比。异步条件下当估计的基函数存在模糊时,系统接收性能在同步之后能得到较好的改善。     

基于遗传算法的DOA估计

针对阵列天线上对多个远场信号源入射方向、功率估计问题 ,提出了一种基于实数遗传算法的解决方法 .通过增加合并算子 ,使遗传算法成为解决此类问题的有效方法之一 .仿真实验获得了良好的结果 .这一算法无需进行特征值分解 ,减小了计算量 .     

Distributed Nash equilibrium seeking design for energy consumption games of HVAC systems over digraphs

The energy consumption problem of heating, ventilation, and air conditioning systems over general directed graphs is investigated. The considered problem is firstly reformulated as a Nash equilibrium seeking problem, and a distributed consensus-based algorithm is then proposed to solve it. To address the challenge arising from general directed graphs, a distributed estimation algorithm is embedded such that the explicit dependence on the left eigenvector associated with the eigenvalue zero of the Laplacian matrix can be avoided. Then, the exponential convergence of the proposed distributed Nash equilibrium seeking algorithm is established under a standing assumption. A numerical example is finally provided to verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

TD-SCDMA系统中MUSIC算法的改进

针对MUSIC算法中直接用零特征值的个数不易确定信号空间维数的缺点，提出了利用信道冲激响应来限制信号的维数的方法。TDSCDMA系统本身需要利用信道冲激响应来进行联合检测，因此该改进方法并不增加系统的复杂度，具有良好的工程实现性。从MUSIC谱上比较不同算法的性能，用信道冲激响应估计信号源的路径以确定信号的维数的方法比直接用门限法有更好的分辨率，同时也比直接选取最大的信号维数的方法更精确。     

基于定时-相位联合估计的CPM并行同步算法

针对连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号非数据辅助算法同步精度差问题,提出了一种基于定时-相位联合估计的低复杂度并行同步算法.采用非数据辅助方法从离散域分解CPM信号,推导新的相位偏移误差估计公式,根据定时-相位联合似然函数,利用误差估计方法相似形式,设计了一种适用于CPM信号的并行同步方案.该方法在低信噪比条件时对似然函数进行近似,从而减少同步参数对同步性能影响,通过引入双同步精度源,迭代求取相偏估计最优解,提高非数据辅助算法同步增益.仿真结果表明,并行同步算法与直接联合算法相比,以较低系统复杂度代价获得同步性能提升,在低信噪比环境下,性能逼近修正克拉美罗限.     

TD-SCDMA系统中MUSIC算法的改进

针对MUSIC算法中直接用零特征值的个数不易确定信号空间维数的缺点,提出了利用信道冲激响应来限制信号的维数的方法.TD-SCDMA系统本身需要利用信道冲激响应来进行联合检测,因此该改进方法并不增加系统的复杂度,具有良好的工程实现性.从MUSIC谱上比较不同算法的性能,用信道冲激响应估计信号源的路径以确定信号的维数的方法比直接用门限法有更好的分辨率,同时也比直接选取最大的信号维数的方法更精确.     

一种快速二维到来方向估计算法

讨论了无线网络通信中多径窄带信号的二维到来方向估计算法的特点和性能,提出了一种基于双平行线阵列结构的二维到来方向估计的快速算法.与以前的工作相比,该算法在求解过程中只需要对较小维数的数据矩阵进行特征值分解,具有较低的计算复杂性,并且能够解决具有相近的方位角或仰角的入射波束问题.该算法利用特征值估计二维到来方向,利用特征向量的对应关系解决二维到来方向的配对问题.仿真试验表明提出的算法具有较小的估计误差,对信噪比的变化具有更好的鲁棒性等优点.     

Hamiltonian矩阵平方约化求解特征问题的辛算法

代数特征值问题的解法长期以来一直散发着一种特殊的魅力,因为它充分地显示出所谓经典数学与实用数值分析之间的差异。特征值问题具有貌似简单的提法,而且其基本理论多年来已为人们所熟知,然而欲求其精确解就会遇到各种挑战性问题。针对在动力天文学和控制论中,有着广泛应用前景的Hamiltonian矩阵特征问题,在Hamiltonian矩阵约化过程中,采用辛相似变换,利用平方约化法求解了Hamiltonian矩阵特征值问题,其Hamilton结构得到了保证,这样从根本上确保了特征值的正确性,方法简易可行,提供的辛方法具有较强的有效性和稳定性。     

基于多时间尺度锂电池在线参数辨识及 SOC 和 SOH 估计

电池的荷电状态和健康状态是衡量电池续航和寿命的重要指标,为解决电池参数的时变性问题,提高电池 SOC(State of Charge)估算精度,减少硬件计算量,提出一种多时间尺度在线参数辨识双扩展卡尔曼滤波联合算法。 以 18650 三元锂电池为研究对象,采用基于二阶 RC 等效电路模型的多时间尺度 DEKF 算法,针对电池参数的慢变 特性和状态的快变特性进行双时间尺度在线参数辨识和 SOC 估算;通过联邦城市驾驶计划 (FUDS) 测试验证,得 出多时间尺度 DEKF 算法和传统离线辨识 EKF 算法对 SOC 估计的平均绝对误差分别为 0. 97%和 2. 46%,均方根 误差为 1. 19%和 2. 69%,容量估计值对参考值最大误差仅为 0. 007 72 Ah;实验结果表明:所提出的多时间尺度 DEKF 算法,具有更好的鲁棒性和 SOC 估算精度并能实时反应 SOH 变化趋势。