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.      

单位球上的H2 Toeplitz Corona问题

利用单位球上的Green形式将单位球上的问题转化到了单位球面上,利用单位球上的H2 Hardy空间定义出一个算子.在证明这样的算子有界的情况下,利用Hahn-Banach定理及Reize表示找到了(-6)方程的解,并且给出了此解的范数估计.     

调和Dirichlet空间上Toeplitz算子与Berezin型变换有关的一些性质（英文）

利用Berezin型变换讨论了单位圆盘上的调和Dirichlet空间h上Toeplitz算子的不变子空间问题、Riccati方程可解性;讨论了Toeplitz算子的Berezin型变换的渐进可乘性.利用Berezin变换得到了Toeplitz算子与小Hankel算子可逆的必要条件;对u,v∈L2,1,刻画了2Thuv-ThuThv-ThvThu的紧性.     

圆环的Dirichlet空间D^p上的Toeplitz算子

主要研究了圆环M的Dirichlet空间Dp（1〈p〈∞）上Toeplitz算子的有界性、紧性和Fredholm性质,计算了D^p（M）上Toeplitz算子的Fredholm指标,并刻画了D^p（M）上Hankel算子的紧性.     

调和 Dirichlet 空间上 Toeplitz 算子与 Berezin 型变换有关的一些性质

利用Berezin型变换讨论了单位圆盘上的调和Dirichlet空间D^h上Toeplitz算子的不变子空间问题、Riccati方程可解性;讨论了Toeplitz算子的Berezin型变换的渐进可乘性．利用Berezin变换得到了Toeplitz算子与小Hankel算予可逆的必要条件;对u,v∈L^2,1,刻画了2Tw^h-Tu^hTv^h-Tv^hTu^h的紧性．     

截断调和Hardy空间上的Toeplitz算子

引入截断调和Hardy空间hn2(T)=H2(T)⊕{ζ,ζ2,…,ζn}∨,并研究其上的Toeplitz算子的谱的性质和两个Toeplitz算子的半交换性问题;得到了谱包含定理与两个Toeplitz算子等于一个Toeplitz算子的充分必要条件;这些条件与经典Hardy空间上的Toeplitz算子的性质出现了差异.     

Banach代数B（H2（Γ））中算子Sφψ（T）的Fredholm性质

设H2(Γ)表示Hardy空间,在Banach代数B(H2(Γ))上定义初等算子Sφψ,利用Toeplitz算子Tφ的性质得到算子Sφψ的一些性质,并给出算子Sφψ(T)为Fredholm算子的充要条件.     

计算五对角Toeplitz矩阵行列式的基本算法

文章充分利用矩阵运算的性质,给出了计算五对角Toeplitz矩阵行列式的基本算法,它所用的时间复杂度为（4n＋6）.同时,文中还给出了当矩阵阶数n较大时改进的算法,其运算速度更快.     

基于神经网络的降质图像恢复

以基于离散Hopfield神经网络的图像恢复模型为基础,研究基于神经网络解决降质图像恢复问题. 从Toeplitz循环矩阵和模拟退火算法等二个方面对该算法进行改进,使时间复杂度和空间复杂度大大降低,同时提高了图像的恢复效果. 实验表明,改进算法对于降质图像恢复是有效的,比传统的逆滤波、维纳滤波方法具有更好的峰值信噪比.     

Novel method of ordinal bearing estimation for more sources based on oblique projector

A novel direction of arrival (DOA) estimation method is proposed when uncorrelated, correlated, and coherent sources coexist under color noise field. The uncorrelated and correlated sources are firstly estimated using the conventional spatial spectrum estimation method, then the noise and uncorrelated sources in Toeplitz structure are eliminated using differencing, finally by exploiting the property of oblique projection, the contributions of correlated sources are then eliminated from the covariance matrix and only the coherent sources remain. So the coherent sources can be estimated by the technique of modified spatial smoothing. The number of sources resolved by this approach can exceed the number of array elements without repeatedly estimating correlated sources. Simulation results demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed method.