独立分量分析联合小波变换的多分量信号调制识别研究

对复杂电磁环境下多分量信号进行调制识别,可通过准确估计接收信号的瞬时频率来分析其脉内细微特征。本文联合独立分量分析和小波变换技术,对多分量辐射源信号进行了盲源分离和调制识别的研究。在无先验信息条件下,采用Fast ICA对混叠信号分离,将时频混叠信号分解成一系列独立分量。对分离后的单分量信号分别做小波变换处理,由小波系数的局部模极大值提取其小波脊线。针对不同调制类型雷达信号,用最小二乘法对时频小波脊线进行直线拟合,获取特征参数,通过计算特征值判决出信号的调制类型。通过仿真实验表明,该方法可以分离混叠信号并有效提取信号小波脊和瞬时频率,进而识别出信号的调制类型,并在低信噪比情况下仍有较高的识别概率。     

线性等式约束的奇异线性模型的Liu型估计

考虑带等式约束的奇异线性模型的参数估计,为了克服复共线性问题,提出一个新的Liu型估计;同时给出这个估计的一些性质,并且得到了这个新的Liu型估计在均方误差矩阵准则(MSEM)下优于约束最小二乘估计的充要条件;得到在均方误差(MSE)准则下新估计优于约束最小二乘估计的充分条件.     

刻度平方误差损失下Pareto分布参数的Bayes估计

讨论了给定容量n的一个Pareto样本X1,X2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计,证明了这一估计是可容许的,并给出了Bayes的置信下限.     

带脊状结构的NACA0018翼型气动噪声特性

为了减少翼型的气动噪声,采用声类比的方法,以NACA0018翼型为研究对象,研究脊状结构对翼型远场噪声的影响。分别模拟来流速度为12 m/s和24 m/s,在6°攻角下布置脊状结构的翼型流场,对应的基于弦长雷诺数大约为1.6×105。通过FW-H方程计算大涡模拟提取的声源项,得到Riblet-Q和Riblet-H翼型的声场。非定常流场计算结果表明：6°攻角下Riblet-H翼型能够改善翼型边界层分离情况,抑制涡结构脱落,从而减小翼型表面压力脉动和接收点处声压波动。逆压梯度段脊状结构可以有效减小频率在0-3000Hz内的噪声。进一步研究表明,该状态下的噪声主要由边界层引起的涡脱落噪声所主导。可见,适当位置的脊状结构可以改善翼型的噪声情况。     

在一类加权损失函数类下某些离散分布均值参数的同时估计

本文考虑了在一类加权损失函数下,某些离散分布族(包括Poisson分布、负二项分布,多元负二项分布等)均值参数的同时估计问题,并给出了关于损失函数和样本分布族稳健的优于通常估计量的改进估计量。     

基于小波分析的方向滤波算法研究

针对采集到的指纹库中存在指纹过湿,以及存在高频噪声的问题,提出了一种基于小波分析的方向滤波算法。该算法在小波域利用低频系数图估计纹线方向,抑制了高频噪声的影响,实现了小波域低频图的方向滤波。最后利用小波逆变换实现方向滤波后的指纹图像的重构,试验表明,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显。     

两个不同损失函数下一类分布族参数的Minimax估计

在对数误差平方损失函数和熵损失函数下,得到了两个不同损失函数下一类分布族参数的Bayes估计和Minimax估计．     

一种面向应用的电动车窗防夹控制算法研究

为避免人和物在电动车窗玻璃上升过程中被夹伤,研究了一种面向工程应用的电动车窗防夹控制算法.首先应用滑模估计器对电动车窗不确定的外部扰动力矩进行估计,然后根据实验确定摩擦力矩的特性,并结合频谱分析结果,探讨了将摩擦力矩从估计出的外部扰动力矩中分离出来的方法,提高了对路面干扰力矩和障碍物阻挡力矩的估计精度,进而给出了一种新的车窗防夹算法.实验结果表明,该方法可行、有效,具有计算速度快、易于实现、占用内存少等优点,便于工程应用.     

一类双边截断分布族中的Bahadur有效性

讨论了一类双边截断分布族中的Bahadur渐近有效性问题.基于一定的光滑性假设,得到了这种双边截断分布族的Bahadur界,并因此给出了该分布族中相合估计为Bahadur渐近有效估计的定义.对于一类常用的非参数估计,讨论了它们的Bahadur渐近有效性问题,指出这些常用的估计在给出的定义意义下,皆不是Bahadur渐近有效估计.从而在一个侧面上说明了所讨论的分布族与文献中讨论的其他双边截断分布族有本质的不同.     

采样频率误差对OFDM系统的影响和估计方法

分析了正交频分多路(OFDM)系统中采样频率偏差对系统性能的影响,提出了一种基于导音的采样频率偏差估计方法．通过建立数学模型,推导出存在采样频率偏移时系统信噪比的近似计算公式,定量地估计采样频率误差对系统性能的影响．结果表明,输入信噪比相同时,采样频率增大将恶化系统性能,采样频率偏差一定时,随输入信噪比或系统子载波数目的增大,系统输出性能恶化进一步加剧．通过连续重发两个相同的OFDM符号,应用最大似然估计方法确定采样频率偏差．分析计算表明,该方法具有简单、精确的特点.