均匀离散线阵幅相误差快速校准方法研究

针对实践中声基阵校准问题,分别研究了远场和近场条件下均匀离散线阵幅相误差快速校准方法.远场时,采用单声源且不需要精确已知声源方位,只需精确水平旋转基阵1次,对接收数据的协方差矩阵进行特征子空间分解,再根据推导的公式可快速计算出幅相误差矩阵.近场时,波阵面为球面,不能采用现有的校准方法,因此提出了一种最多只需精确水平旋转基阵3次,通过转动前后的几何关系建立方程组求解各参量,通过公式可把球面波补偿为平面波,然后采用单辅助源法可快速计算出幅相误差矩阵.仿真实验验证了两种校准方法的有效性,并详细分析了各种因素对幅相误差矩阵估计及声源方位估计精度的影响.两种校准方法计算简单且精度较高,操作简单易于工程实用.     

基于线性预测和最小二乘估计的缺陷阵波束形成

针对阵元失效时缺陷阵的波束形成问题,采用线性预测和最小二乘估计两种方法对失效阵元的输出进行预测.通过对缺陷阵输出响应进行重构,从而有效地抑制由于阵元失效而产生的旁瓣级提高以及基阵指向性的下降.仿真试验结果表明了方法的有效性.     

广义线性模型的贝叶斯分析及稳健参数设计应用

讨论了非正态响应稳健参数设计中应用最为广泛的广义线性模型.针对广义线性模型在稳健参数设计中普遍存在的估计性问题,对广义线性模型的参数采用相对客观的Jeffreys先验分布,运用基于ARMS抽样算法的MCMC方法动态模拟出各参数后验分布的马尔科夫链,并给出了广义线性模型参数的估计值和显著性因子.根据实际工业试验数据,利用SAS软件对广义线性模型进行了贝叶斯分析,结果表明贝叶斯广义线性模型在参数估计的稳健性和显著性因子识别方面比一般的广义线性模型更加可靠和有效.     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

利用对称阵实现宽带线性调频信号DoA估计

提出了一种利用对称阵实现宽带线性调频(LFM)信号DoA估计的新方法。该方法通过计算对称阵元偶之间的互Wigner Ville分布,建立时频域的阵列信号模型,并用修正的总体最小二乘 相干信号子空间方法(MTLS CSM)获得DoA估计。该方法由于充分利用了Wigner Ville分布的时频滤波特性,因此能有效实现多个线性调频信号的DoA估计,在低信噪比情况下仍有较高的估计精度。同时该方法还具有DoA不受扇区限制,计算简单等优点。计算机仿真证实了方法的有效性。     

A NEW TEST PROCEDURE FOR NEW BETTER THAN USED IN INCREASING CONVEX ORDERING

A new nonparametric procedure is developed to test the exponentiality against the strict NBUC property of a life distribution. The exact null distribution is derived by the theory of sample spacings, and the asymptotic normality is also established by the large sample theory of L-statistics. Finally, the lower and upper tailed probability of the exact null distribution and some numerical simulation results are presented as well.     

ASYMPTOTIC NORMALITY OF SOME ESTIMATORS IN A FIXED-DESIGN SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH LINEAR TIME SERIES ERRORS

Consider a semiparametric regression model with linear time series errors Yk = x'kβ g(tk) εk, 1 < k < n, where Yk's are responses, xk = (xk1,xk2,..... ,xkp)' and tk ∈T ∪R are fixed design points, β= (β1, β2, ....., βp)' is an unknown parameter vector, g(.) is an unknown bounded real-valued function defined on a compact subset T of the real line R, and εk is a linear process given by εk = ∑j=0∞j(?)ek-j,(?)= 1, where , are i.i.d. random variables. In this paper we establish the asymptotic normality of the least squares estimator of β, a smooth estimator of g(.), and estimators of the autocovariance and autocorrelation functions of the linear process εk.     

双基阵纯方位水下被动目标跟踪性能仿真分析

研究了基于纯方位信息的双基阵声纳信息融合的跟踪性能，并进行了详细的仿真实验。仿真结果表明，在平台—目标相遇这种较为常见的态势下应用扩展卡尔曼滤波可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计，同时还揭示了平台与目标运动的几何态势对跟踪性能的影响，为工程应用提供了参考。     

SUMPLE算法的合成权值相位性能分析与仿真

SUMPLE算法是深空网天线组阵中信号合成的最重要方法之一。研究了合成权值的补偿相位估计性能,从参数估计角度分析了该算法具有较好的合成性能原因。同时,进一步利用SUMPLE算法合成权值之间相位差实现多天线信号间的相位差估计,并推导了估计算法的理论性能以及分析了天线数对算法性能的影响。理论分析与仿真结果表明,天线数越多,相位差估计性能越接近估计下界,较适合于低信噪比下多天线信号间的相位差估计。     

Skyline查询应用扩展及其优化算法

Skyline查询处理是近年来信息管理和数据库交叉学科的一个研究重点和热点, 其广泛应用于多标准决策支持系统、城市导航系统、数据挖掘和可视化以及信息推荐系统等领域. 然而, 在实际的联机查询应用中, skyline查询的结果具有固定和多用户共享特性, 因此, 随着时间的推进, 查询结果的可选择性逐步降低, 从而最终导致查询结果无法满足用户的需求. 为此, 提出k-quasi skyline查询, 来丰富传统skyline查询的结果集, 并与目前主流关系数据库产品无缝集成.为了提高任意维空间上k-quasi skyline查询的效率, 设计了基于正规格索引的计算方法EARG (efficient algorithm based on regular grid).EARG算法通过格之间的支配关系来缩减对象间的比较次数, 从而显著降低k-quasi skyline计算的时间开销.理论分析和实验结果表明, EARG算法具有有效性和实用性.