非理想载波同步下的OFDM快衰落信道估计

针对非理想载波同步下的正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)系统,提出一种快衰落信道估计算法.首先,提出一种紧凑型广义信道冲击响应(generalized channel impulse response,G-CIR)自相关矩阵的对角化方法,使其随机性仅体现在对角阵中;然后,提出一种紧凑型G-CIR矩阵的压缩表示方法及其等效信道模型,减少了待估计元素个数;最后,利用最小二乘(least square,LS)估计器估计出压缩后的信道,从而实现了非理想载波同步下的OFDM快衰落信道估计.仿真结果表明,该算法能对非理想载波同步下的快衰落信道进行有效估计,并且提高了误码率(bit error rate,BER)性能。     

一类具AR（2）扰动项的线性模型的参数估计

对于具ＡＲ（２）扰动项的线性模型，一般均在模型始于时刻－∞的假设下进行参数估计。此假设与实验计量经济问题相悖。本文在模型具有固定调查对象数据的条件下，就其始于任一有限时刻的情形讨论了参数估计问题。     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

基于MRAS的感应电机无速度传感器矢量控制

提出了一种基于模型参数自适应系统（MRAS）的感应电机转子速度估算方法,用电机状态方程构成全阶观测器观测定子电流和转子磁链,利用李雅普诺夫第二法推导出转速估算公式,并在理论上证明了系统的全局渐近稳定性．分析了定子电阻和转子电阻的变化对转速估算的影响,并对严重影响速度估算的定子电阻的变化进行了补偿,从而构成无速度传感器感应电机间接磁场定向控制系统．仿真结果表明,该系统在低速下具有较好的转矩转速特性以及良好的抗干扰性．     

累量域高分辨率二维波达方向估计算法

提出一种利用虚拟双线性平行阵进行累量域高分辩率二维波达方向估计的新算法。该算法将累量用于协方差的计算,构造了一个虚拟ＤＯＡ矩阵,并基于此矩阵进行波达方向估计。理论分析表明,对虚拟ＤＯＡ矩阵特征值分解,就可以得到源信号的二维ＤＯＡ估计。同时由于累量对高斯噪声的自然盲性,因而算法具有稳健性。该算法的另一特点是可以提供虚拟扩展孔径,提高了孔径的利用率。     

基于NAR模型的商品零售价格指数预测研究

基于样条估计理论,建立了我国商品零售价格指数的NAR预测模型.并应用此模型对我国2004-2007年的价格指数进行了预测分析,结果表明:相对于传统的ARMA模型而言,NAR模型能够更好地捕获我国社会商品零售价格指数的非线性特征,预测精度较高.     

水质水量相关法在非点源污染负荷估算中的应用

降雨径流是形成非点源污染的主要影响因素,据此,根据监测资料建立了水质水量相关关系,将年径流量分割为地表径流与枯季径流,并将水质不量相关关系应用于地表径流,从而提出了有限资料条件下估算降雨径流污染年负荷量的水质水量相关法。应用实例表明,这种方法是可行的。     

长垣西部地区不同开采方案地下水数值模拟

通过对长垣西部地区的水文地质条件综合分析 ,建立了地下水数值模拟模型 ,经对模型识别和校正后 ,按三种不同的方案开采地下水。未来预报对比表明 ,采用方案 A、B使漏斗范围内地下水位持续下降 ,而方案 C较为合理。最后通过模型控制水位变化来确定各水源地未来的合理开采量。     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中,时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下,基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题,提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution, WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下,信号间的相关计算会加大侧峰的峰值,极大程度地干扰对主峰峰值的搜索,无法准确估计时延,进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响,进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰,却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦,也会影响时延估计精度,因此,需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差,实验结果表明,所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外,实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.