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1.
针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。 相似文献
2.
邓于 《渝西学院学报(自然科学版)》2005,4(1):18-21
采用变分累计展开 (简称VCE)方法研究了量子Heisenberg薄膜 ,计算了内能和比热的累积展开 从三级累积展开的结果 ,发现在临界约化温度处内能不连续 ,一级除外 ;而比热到三级都是不连续的 . 相似文献
3.
基于一维距离像三阶累积量矩阵的奇异值分解 ,由非零奇异值构成奇异值矢量作为正则子空间法的输入 ,提出一种雷达目标一维距离像识别方法 ,对目标进行分类识别。该方法一方面利用三阶累积量提高了抗噪性能 ,同时又使用非零奇异值矢量减少了存储量与运算量。仿真实验结果表明 :在低信噪比 ,该方法的识别率高于特征子空间法 相似文献
4.
陈太红 《西南民族学院学报(自然科学版)》2005,31(6):880-884
采用半自洽场(semi-SCF)自由Ni^2+的3d轨道波函数、点电荷-偶极子模型和Ni^2+-6X-(X=F,Cl,Br,I)络合物的μ-κ-α模型,建立了结构参数与光谱、EPR谱之间的定量关系,利用完全对角化方法,由光谱和电子顺磁共振(EPR)谱,确定了CsMgCl3:Ni^2+和CsCdCl3:Ni^2+晶体在77K温度时的Ni^2+占位和局域结构参数,统一解释了CsMgCl3:Ni^2+和CsCdCl3:Ni^2+晶体的结构、光谱和EPR谱.此外,还讨论了高阶微扰方法、参量拟合方法等问题.所得理论结果与实验值符合得很好. 相似文献
5.
支承松动故障转子系统共振区动态特性分析 总被引:8,自引:1,他引:8
根据工程实际,建立了松动故障转子系统的非线性动力学模型,利用KBM法对模型进行分析,得到故障转子在共振区的动力学行为特征如共振区提前且持续区间较长,二倍频、三倍频等高次谐波明显以及故障转子系统具有"软式"非线性特性等;分析了支承刚度、转轴刚度等系统参数对松动故障转子系统非线性特性的影响·与已有文献的实验结果比较,结论与实验结果比较吻合·结果可为该类故障转子系统的监测和故障诊断提供参考· 相似文献
6.
一种基于径向基函数网络的盲波束形成方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对阵列信号处理的特点 ,提出了一种基于径向基函数网络 (RBFNN)的盲波束形成方法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来 ,利用高阶累积量估计阵列的导向矢量 ,引入径向基函数网络逼近波束形成的权矢量 ,实现盲波束形成。理论分析和仿真实验表明 ,提出的算法能有效地提高运行速度 ,对系统误差也具有很强的鲁棒性。 相似文献
7.
讨论和研究了累积量域自适应滤波原理及代价函数,给出了一个新的代价函数J3(n)及基于J3(n)的CSWLMS算法。CSWLMS算法的性能优于基于代价函数J1(n) 的CLMS算法和基于代价函数J2(n)的CRLS算法。另外,还对CLMS算法和CRLS算法进行了改进。对上述算法进行了计算机模拟仿真比较,仿真结果表明改进的算法及给出的CSWLMS算法收敛性能良好。 相似文献
8.
高阶发展方程的两类显式格式的稳定性分析 总被引:1,自引:2,他引:1
曾文平 《华侨大学学报(自然科学版)》1996,17(3):231-235
对高阶发展方程Эu/Эt=aЭ^2k+1u/Эx^2k+1给出了两类带参数a的三层显式差分格式,其截断误差均为O(ι+h)。稳定性分析指出:当k为偶数时,它们无条件不稳定;当k为奇数时,稳定条件为│R│≤f(k,a)是a(0≤a≤10)的上升函数,但为k的下降函数。例如,当k=1时,f(1,3)=0.987123,f(1,10)=2.150690;当k=3时,f(3,3)=0.109153,f(3 相似文献
9.
曾文平 《华侨大学学报(自然科学版)》1996,17(1):1-4
利用加耗散项的方法,构造了高阶schrodinger方程的无条件稳定的显式与半显式差分格式。 相似文献
10.
倒谱盲均衡算法的关键是建立信号的倒谱与信道参数之间的关系方程,然后以解方程的方式获得信道参数。阐述了基于倒谱盲均衡器的基本构成和工作原理,分析了其特点,推导了基于四阶倒谱盲均衡器的传输函数,给出了均衡器的结构形式。 相似文献