最佳三进制阵列偶性质研究

研究了最佳三进阵列偶的性质,分析了它的频谱特性及存在的必要条件,并提出了一种构造方法.根据这些性质和条件对小体积的最佳三进阵列偶进行搜索.搜索结果表明,最佳三进阵列偶的体积可以是奇数也可以是偶数,这克服了最佳二进阵列偶体积为偶数的限制,从而拓展了阵列偶的空间范围.     

几乎最佳周期互补二元序列偶族

为了提供数量更多且具有良好相关性的序列,在几乎最佳自相关序列偶的基础上,提出了一种新的二元序列族——几乎最佳周期互补二元序列偶族(APCSPF)。研究了APCSPF的性质,用Fourier变换对APCSPF进行了谱分析,并从这方面得到了APCSPF存在的必要条件。最后给出了一种基于特殊阵列构造APCSPF的方法。     

二元互补序列偶集理论

在非周期相关条件下提出了一种新型最佳离散信号形式--二元互补序列偶集。对其性质进行了研究,并提出多种二元互补序列偶集的构造方法,利用这些方法可以得到大量的二元互补序列偶集。与传统的序列形式相比,二元互补序列偶集既扩展了最佳离散信号的选择空间,又可作为多用户信号应用于实际工程中。     

跳频序列偶相关函数及其理论界研究

在通信系统的接收端采用与发送端不同的跳频序列,用户的地址码就是这两个序列组成的序列偶。在以跳频序列偶为地址码的跳频通信系统中,跳频序列偶的自相关函数和互相关函数满足的理论界是判断跳频序列偶和跳频序列偶集好坏的标准。提出了跳频序列偶和跳频序列偶的汉明相关函数的概念,给出了由跳频序列偶的汉明相关值、频隙个数、序列的长度、序列偶的个数构成的理论界。     

大型阵列结构电磁特性分析的特征基函数方法

运用基于矩量法的特征基函数方法分析了大型阵列结构的电磁辐射与散射特性。特征基函数方法首先对阵列结构进行分区,通过区间互耦构造高层级基函数,大大降低了生成的全局矩阵的尺度,能够对矩阵直接求解。将特征基函数方法运用于对大型阵列结构的分析中,通过深入的研究,给出了加速计算和节省内存的手段。数值结果表明方法的准确性和高效性。     

求解非线性互补问题的混合光滑型算法

光滑型算法已经成功地用来求解各种优化问题. 基于一类新的光滑函数族, 提出了一个带有混合线搜 索的光滑型算法求解非线性互补问题. 在适当的条件下, 证明了算法是适定的, 且保持全局 收敛性和局部超线性收敛性. 最后对提出的算法进行了数值计算. 数值结果显示出该算法的有效性.     

基于特殊阵列的相干信源二维测向新方法

基于特殊天线阵列,提出了一种有相干源存在情况下的二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用天线阵列结构的特点来构建一个特殊的协方差矩阵,再根据2-D ESPRIT方法实现二维DOA估计。该方法不需采用空间平滑技术,也不需谱峰搜索,而且参数可以实现自动配对。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于MATLAB的阵列信号处理仿真方法

介绍如何使用MATLAB构建阵列信号处理系统模型,包括相干信号模型,幅度和相位误差模型,针对不同模型,实现协方差矩阵产生方法,波达方向估计的子空间方法,自适应波束合成器的权值求解算法和方向图、阵列增益等系统参数的仿真.这些仿真模型和方法,对于各种复杂的阵列信号处理研究,具有重要的基础作用.     

周期为偶数的三值自相关四进序列偶

提出了一种新型的离散信号形式--三值自相关四进序列偶,对周期是偶数的这种信号作了重点研究,得到了周期为偶数的三值自相关四进序列偶的自相关函数值的最大副峰模值至少是2的自相关特性,并给出了一种使得到的四进序列偶的副峰值是{0,-2},满足这种自相关特性的四进序列偶的构造方法。当构造方法中所用的伪随机二进序列偶具有好的平衡性时,构造得到的四进序列偶不仅具有很好的相关性而且具有很好的平衡性。     

基于互补问题的混合交通信号配时优化模型

根据最优化原理与非线性互补理论,针对混合交通下单点交叉口信号优化配时问题,以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标,研究了城市交通控制的优化模型,提出了与之等价的基于绿灯时间的非线性互补问题,并给出了信号优化配时的牛顿算法.算例表明此方法可行有效,在道路等级相差悬殊及交通量相当的情况下,较蚂蚁算法,总延误有很大的减少;在各进口道饱和度较小的情况下,较仿真结果,性能指标有明显提高.为混合交通下单点交叉口信号优化配时研究提出一种新思路和新方法.     

一种高效的实值权均匀圆阵去相干波束形成算法

提出了一种未经相移只采用实值权的均匀圆阵的去相干波束形成算法.均匀圆阵在模式空间中被转换为一虚拟线阵,利用此虚拟线阵的特殊阵列模型结构可构造一特殊矩阵,使其秩只与信源个数有关.该特殊矩阵的虚部所张成的空间包含干扰信号子空间,所以得到干扰信号子空间的正交补空间.利用此干扰信号子空问的正交补空间可以构造出一实值权向量.该算法不需空间平滑就可以抑制相干干扰,较传统的空间平滑算法具有更小的计算量,且在小快拍数下就能收敛且性能稳定.仿真结果显示出算法的有效性.     

基于非圆信号的MIMO阵列方位估计方法

给出了多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）阵列的阵列信号模型。针对信号为非圆信号的形式,提出了一种在MIMO阵列中基于非圆信号的共轭多重信号分类方法（multiple-input multiple-output conjugate multiple signal classification, MIMO CMUSIC）。这种方法充分利用非圆信号的特点,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵得到伪协方差矩阵,然后用常规MUSIC方法进行处理。仿真结果表明,与常规MUSIC方法相比,在只需要一次或者少次快拍下,此方法在MIMO阵列中能够分辨多个目标,性能远优于常规的MIMO MUSIC方法。     

基于延时相关处理的ESPRIT算法

为了提高旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法的分辨力和测角精度,充分利用非零延迟相关函数中信号入射角度的信息,提出了基于延时相关处理的ESPRIT算法。根据所有阵列间延时相关信息,构造新的阵列输出矩阵,并且得到新的协方差矩阵。对新的协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量,通过将特征向量划分得到含有入射角度信息的子阵,最终求得信源的入射角度。仿真结果表明,该算法的分辨力和测角精度均优于原ESPRIT算法,并且在小角度间距情况下也有较好的分辨性能。     

一种基于四阶累积量的相干信号测向算法

利用四阶累积量估计相干信号的来波方向(DoA)需要获得修正阵列的方向矩阵。提出了一种估计修正阵列方向矩阵的改进算法,它减少了计算量,通过模式激励和空间平滑,实现均匀圆阵对来自不同独立信号源的相干信号的DoA估计,并利用虚拟阵列流形的中心对称性,将复矩阵的特征分解转换为实矩阵的特征分解,减少了计算量。相比基于自相关矩阵的算法,所提出方法提高了阵元利用率,有效地抑制了高斯噪声,不需要对模式激励后的数据进行白化处理,仿真结果表明,在低信噪比和多个独立信号源存在的条件下,有更明显的优势。     

Method for array gain and phase uncertainties calibration based on ISM and ESPRIT

A now method for array calibration of array gain and phase uncertainties, which severely degrade the performance of spatial spectrum estimation, is presented. The method is based on the idea of the instrumental sensors method (ISM), two well-calibrated sensors are added into the original array. By applying the principle of estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT), the direction-of-arrivals (DOAs) and uncertainties can be estimated simultaneously through eigen-decomposition. Compared with the conventional ones, this now method has less computational complexity while has higher estimation precision, what's more, it can overcome the problem of ambiguity. Both theoretical analysis and computer simulations show the effectiveness of the proposed method.     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

基于改进 HAF的线性调频雷达信号参数估计

针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。     

Product design on the basis of fuzzy quality function deployment

In the implementation of quality function deployment （QFD）, the determination of the target values of engineering characteristics is a complex decision process with multiple variables and multiple objectives that should trade off, and optimize all kinds of conflicts and constraints. A fuzzy linear programming model （FLP） is proposed. On the basis of the inherent fuzziness of QFD system, triangular fuzzy numbers are used to represent all the relationships and correlations, and then, the functional relationships between the customer needs and engineering characteristics and the functional correlations among the engineering characteristics are determined with the information in the house of quality （HoQ） fully used. The fuzzy linear programming （FLP） model aims to find the optimal target values of the engineering characteristics to maximize the customer satisfaction. Finally, the proposed method is illustrated by a numerical example.     

基于ESPRIT算法的柱面共形阵列天线DOA估计

由于共形天线阵列流形的多极化特性(polarization-diversity,PD),信源方位参数与极化状态的“耦合”是实现共形阵列天线波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计的主要难点。针对柱面共形阵列天线的特点,建立了柱面共形阵列天线的导向矢量模型;通过合理的阵元排列结构设计,结合ESPRIT (estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)算法参数估计的特点,实现了信源极化状态与方位参数的去耦合,推导了ESPRIT算法多参数估计的参数配对方法,最终提出了柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于模糊函数构型的动目标探测波形设计

针对工程中常规雷达波形存在距离旁瓣高、抗截获性差、多普勒容许性差等问题,本文借鉴噪声波形与线性调频(linear frequency modulation, LFM)波形联合思路来探测非合作动目标,即约束波形恒模条件下,利用相位尺度因子来考虑LFM波形与噪声波形的相位部分,构造恒模化的LFM-噪声复合波形;进而在模糊函数图及主优化算法(majorization-minimization, MM)体制下利用先验知识映射模板实现对特定距离-多普勒区间的波形优化,将该二维旁瓣抑制问题分步转化为多维求解问题,通过选取两次逼近函数来逼近原优化问题的解域,并在算法的每一次迭代中加入级联松弛-缩放步骤、相位校正步骤,使之加快算法迭代收敛效率,获得波形兼具低旁瓣、低截获及多普勒容许性。仿真表明:所提基于相位修正的松弛加权MM复合波形设计算法收敛迅速,相比常规算法具有明显的性能优势。