变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

CDMA系统中阵列天线权值的ε近似算法

利用二次规划问题的ε近似算法给出一种新的阵列天线权值调整方法,通过仿真结果可以看出,该算法可以很好的解决多址干扰和远近效应问题。     

广义Hamilton系统的观测器及基于观测器的H∞控制设计

研究广义Hamilton系统的观测器设计和应用问题. 首先, 根据广义Hamilton系统的结构特性, 提出一种新的观测器设计方法: 扩张+反馈法. 基于该方法, 文中设计了两种观测器, 一种是针对系统结构中不含参数摄动的情况而设计的; 另一种是自适应观测器, 则是针对系统结构中含参数摄动的情况而提出的. 然后, 运用所得到的观测器研究广义Hamilton系统的基于观测器的H∞控制设计问题, 给出一种新的设计方法. 最后, 把得到的结果应用于电力系统, 给出单机无穷大系统的状态观测器和基于观测器的H∞控制方案. 仿真结果表明, 所提出的方法是非常有效的.     

基于F-范数的小波自适应量化的语音伪装

提出一种小波域自适应量化的语音伪装算法.首先对语音信号进行小波变换,由混沌序列控制嵌入位置,并采用固定阶距量化实现秘密信息的隐藏.在此基础上通过F-范数自适应控制量化阶距的变化,实现了基于F-范数的语音伪装算法.仿真实验表明算法安全性高、透明性好,在多种干扰情况下均能盲提取出秘密信息.     

二维位势自适应边界元中的一种误差估计方法

在前期线弹性研究工作的基础上，针对二维位势问题，提出一种新的误差指示来探测位势边界元分析的误差分布。这种误差估计是超奇位势导数边界积分方程的一种残余的度量。数值算例表明本文提出的误差指示成功地跟踪描述了真实误差，进而有效地引导了一个h型网格优化过程。     

动节点对自适应接触边界元法

Kamiya提出的弹性接触问题边界元分离解法和申光宪、陈一鸣、刘德义等引入最优罚因子的边界元分离解法，关于计算中接触状态的判别比较模糊，所得接触区与真实接触区相差很大。对此，本文进行了严密的分析，提出一种新的动节点对自适应分离接触迭代判别方法及实现方案并详细描述了数据结构，同时，还编制了自适应动节点对分离接触迭代方法的边界元程序(2-DECPAOBEM)，证实了本文新方案、算法的有效性，从而获得更精确的真实接触区及边界元解。     

基于自适应神经模糊推理系统的企业市场预测

针对传统的市场预测方法几乎回避了市场信息具有模糊性的特点，出现的用神经网络进行市场预测又不能表达模糊语言的情况，分析了自适应神经模糊推理系统的结构机理，提出了用自适应神经模糊推理系统进行企业市场预测；仿真结果说明了该方法的有效性和可行性。     

Sigma点卡尔曼滤波及其应用

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)不易调整、难于应用、只对更新时间步长内局部线性假设成立的非线性系统适用等不足,近年来提出了一些卡尔曼滤波向非线性系统扩展的新方法。根据均值与协方差信息按非线性映射传播的特点,将它们归类为Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)方法。在简要说明加权统计线性回归技术的基础上,系统介绍了SPKF的形式及算法,对其应用情况进行了总结和展望,指出可采用SPKF替代EKF以获得更好的性能。     

一种稳健的自适应波束形成方法

基于线性约束最小方差(linearlyconstrainedminimumvariance,LCMV)波束形成原理,根据贝叶斯估计理论,提出了一种基于加权的波束形成方法。该波束形成方法能够很好地克服LCMV波束形成对期望信号DOA误差特别敏感的弱点。仿真试验表明,该方法性能稳定,对期望信号DOA误差具有很好的稳健性。     

宽带相控阵雷达的设计准则与发展方向

宽带相控阵雷达是一种新型的成像雷达,在弹道导弹防御(BMD)中有着重要的应用。首先回顾了国外宽带成像雷达的发展,分析了宽带相控阵雷达的波形选择、子阵的选择及自适应波束形成的实现结构,并给出了有源固态宽带相控阵雷达宽带线性调频Stretch处理的信号处理组成框图,提出了宽带相控阵雷达的未来发展方向。所提的设计准则与给出的发展方向对未来弹道导弹防御雷达的研制有一定的参考意义。