基于改进不确定集的稳健波束形成算法

基于不确定集约束的稳健MVDR波束形成算法在一定程度上依赖于期望信号导向矢量误差的先验知识,且当导向矢量失配较严重时干扰抑制性能也有所下降。为此,提出了一种基于投影变换的改进算法。该方法将约束方向矢量向信号干扰子空间投影,并作为新的约束方向矢量,从而等效于减小了期望信号导向矢量误差。这样,误差不确定参数只需设置为一较小的实数即可在任意导向矢量失配时获得最优的输出性能。计算机仿真结果证明了所提波束形成器具有较强的稳健性能。     

最小方差控制中的参数递推辨识

从系统辨识的角度研究最小方差控制中的参数递推辨识问题.对于最小方差闭环控制中的ARMAX模型未知参数矢量,采用多新息递推最小二乘辨识和分离迭代的递推最小二乘辨识法在线辨识和估计ARMAX模型中的未知参数矢量.在白噪声干扰下,两种辨识方法都能得到未知参数矢量的无偏估计;而在有色噪声干扰下,仅分离迭代的递推最小二乘辨识法才能给出参数的无偏估计值.最后用仿真算例验证了方法的有效性和可行性.     

基于最小方差无偏估计的目标定位算法研究

广义互相关时延估计方法（GCC）由于具有计算简单和易于实现的特点,因此在实际的被动声源定位系统中得到了广泛应用。随后出现了不同加权函数的GCC定位算法,但是在不同环境中各个加权函数的选择不同,时延估计误差不同。提出了基于最小方差无偏估计（MVU）的时延估计算法,对多种加权函数下的时延估计建立数学模型,然后用最小方差估计出最优的时延估计值。仿真实验表明,这种方法使估计精度明显提高。     

基于预失真编码激励与最小方差波束形成的超声成像算法

为了提高医学超声成像的轴向分辨力,文中提出一种基于预失真编码激励与改进最小方差自适应波束相结合的成像方法。该方法一方面对编码激励信号进行预失真和旁瓣抑制处理,补偿探头对信号的影响,提高发射端的分辨率与成像对比度;另一方面对接收数据采用改进的最小方差波束形成,有效提高了医学超声成像过程中的分辨率并改善自适应算法的鲁棒性。仿真结果表明,相对于恒包络信号与传统的延时叠加波束形成算法,文中算法从信号源和接收数据两方面提高了成像的对比度和分辨力,为实现高质量的超声成像系统提供了理论依据。     

机载GNSS-R最小方差风速估计器

针对全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)海面风速反演问题,提出一种基于多特征参数的风速反演方法,即机载最小方差风速估计器.现已有研究建立了星载估计器,根据星载估计器所用特征参数建立机载风速估计器,估计器风速反演精度为1.225m/s、相关性为0.4077,场景不同特征参数对风速的敏感度不同,导致该机载风速估计器性能...     

基于相关域的二维自适应波束形成算法

 该文针对使用最小方差无失真响应算法进行2维波束形成时需要大量采样数据和庞大计算复杂度这一问题,提出一种基于相关域的2维自适应波束形成算法。通过将高维权向量分解成两个低维权向量的Kronecker积形式,使用双迭代算法利用相关域信息求解出两个低维权向量,从而降低了估计采样相关矩阵所需的采样数据和计算量。实验仿真表明,所提算法具有良好的收敛性能,在采样数较小的情况下,能够更好地抑制干扰信号。     

智能天线中新的波束形成方法

提出了智能天线中三种利用估计得到的信号导向向量直接形成波束的新方法.根据CDMA信号模型和多径信道模型,用码滤波法估计得到用户最强信号(主径)的导向向量,利用这些导向向量形成恢复期望信号,抑制干扰的制约条件.根据制约条件可直接得到最小二乘(LS)波束形成方法;按照制约条件使输出能量最小得到广义最小方差无失真响应(GMVDR)波束形成方法;在GMVDR方法的基础上引入虚拟信号来进一步抑制旁瓣得到扩展最小方差无失真响应(EMVDR)波束形成方法.模拟表明这三种方法都能很好的恢复期望信号、抑制干扰和噪声,但通过比较看出EMVDR方法形成的波束最好.     

MIMO阵列波束形成方法研究

相控阵雷达无法分辨一个波束宽度内的2个目标,多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)雷达阵列各阵元发射正交信号,提高了阵列系统的自由度,改善了雷达阵列系统分辨性能。文中给出了MIMO阵列相关滤波器组分离目标回波信号的原理框图,并进行了MIMO阵列常规波束形成器和最小方差无失真响应(MVDR)波束形成器理论分析和仿真实验。仿真结果表明,MIMO阵列比常规相控阵列具有更高的角度分辨率。     

基于宽带MVDR波束形成的弱信号检测研究

在复杂电磁环境中,常规波束形成的性能下降会使检测弱信号变得十分困难。若空间存在相干干扰时,常规阵列信号处理方法大都无法区分干扰与目标信号。针对宽频带、强干扰以及信号相干的问题,研究了可以抑制干扰的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,并讨论了宽带MVDR的几种实现方式,即非相干最小方差(IC-MV)、空间重采样最小方差(SRMV)和指向最小方差(STMV),通过仿真比较了上述算法的弱信号检测性能。     

一种降维的MIMO雷达MVDR波束形成算法

深入研究了多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）雷达的波束形成问题,针对MIMO雷达直接运用常规的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成算法时所需的训练样本数大和运算复杂度高的不足,提出了一种降维的MVDR波束形成算法。该算法首先将1个 维（ 分别为发射和接收阵元数）的权矢量分解成两个低维（1个 维和1个 维）权矢量的Kronecker积,然后分别利用MVDR算法求得分解后的两个权矢量,最后再合成原始的最佳权矢量。该算法通过将一个高维权矢量的求解问题转换成两个低维权矢量的分别求解问题,在保证波束形成器性能的基础上有效地降低了运算复杂度,减少了所需的训练样本数,因此本文算法更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。      

基于稀疏近似最小方差的宽带DOA估计算法

提出了一种基于稀疏近似最小方差的宽带波达方向(DOA)估计算法,有效解决当前宽带波达方向估计方法分辨率较低、相干干扰条件下DOA估计误差大等问题。该算法在空域稀疏模型的基础上利用宽带相干信号子空间算法,将宽带信号聚焦到固定频点处,再以近似最小方差准则进行迭代,实现高分辨DOA估计。该算法得到的空间谱具有稀疏度高和副瓣低的特点,且与CSM算法相比无需任何先验信息。通过仿真计算表明,该算法的方位分辨能力较宽带传统DOA估计算法提升30% ,并具有分辨相干信号能力。通过某海试实测数据处理得到的时间历程图有效验证该算法性能。     

低信噪比中MUSIC算法研究

MUSIC（Multiple Signal ClaSSification）是一种超分辨率的DOA（Direction of hrrival）估计算法,其分辨率随着天线接收信号的信噪比的增大而增大。在低信噪比条件TMUSIC算法的分辨率快速下降,为解决此问题提出了一种改进的MUSIC算法,使它在低信噪比条件下有较高的分辨率。通过计算机仿真验证了改进后的算法在低信噪比条件下具有很高的分辨率,在信噪比高的条件下其分辨率也大于基本的MUSIC算法。     

基于类内方差最小化及模糊控制算法的 小波边缘检测技术

 应用传统的小波技术对图像进行边缘检测时,需要采用阈值对模非极大值抑制后的候选边缘点进行筛选,求取边缘.但是,目前阈值的求取是凭借人们的经验人为的设定,需要反复的试凑比较才能得出最后结果,另外,当前的单阈值自动求取方法还无法实现精确的边缘检测,这些缺陷限制了小波边缘检测技术在实际中的应用.针对这一问题,提出基于类内方差最小化原理自适应的求取双阈值的算法,不需要人为的设定任何系数和参数.采用模糊控制技术连接边缘像素,理论推导和实验结果证明了该算法的正确性和有效性.     

基于MUSIC 算法的圆阵 DOA 估计技术及改进方法

介绍了基于MUSIC算法的圆阵到达方向（DOA）估计技术,即将均匀圆阵接收数据的协方差矩阵进行特征分解,把观测数据划分为信号子空间与噪声子空间,并利用2个空间的正交性构造出＂针状＂空间谱峰,进行信号源DOA估计;针对小信噪比和小快拍数情况下,常规 M USIC算法对入射角度相近的信号源的分辨率严重下降的问题,利用谱函数极大值点对方位角和仰角的二阶导数小于零的特性,通过对方位角和俯仰角求二阶偏导数,提出了新的空间谱函数的方法。     

宽带源DOA快速估计方法

提出了一种新的聚焦矩阵的计算方法,该方法不需要进行角度预估计,也不需要进行任何矩阵特征值分解,对信号方向不敏感,运算量小。利用多级维纳滤波算法,求出聚焦后的空间协方差矩阵在Krylov子空间的一组正交基,在满足一定的条件下,该正交基张成的空间等价于信号子空间,从而可求得宽带信号的空间谱。整个过程避免了矩阵特征值分解,因而运算量降低。计算机仿真验证了方法的有效性。     

Response Time in Data Broadcast Systems: Mean,Variance and Tradeoff

Data broadcast has been suggested as a promising method of information dissemination [2,33]. In such an environment, the information server cannot afford to serve the requests from a large population of users individually. Instead, the server uses a broadcast channel to deliver information to all users. A single transmission of a data item satisfies all pending requests for that item. The response time of a request depends on the broadcast time of the desired data item, which is scheduled by the server according to the overall demands for various data items. Therefore, the response time may vary in a large range. We argue that, in addition to mean response time, the variance of response time should also be taken into account by the broadcast scheduler. In this paper, we address the issue of variance optimization in regard to response time. Building on our previous research on mean response time optimization, we propose an algorithm which can minimize the variance of response time. Furthermore, we evaluate an algorithm that facilitates a tradeoff between the mean and variance of response time. Numerical examples that illustrate the performance of our algorithms are also presented.     

基于改进的循环互相关MUSIC算法的波达方向估计

给出了基于循环互相关运算的信号模型，根据该信号模型，运用改进的循环互相MUSIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法——ICCC-MUSIC算法；定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力，为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。     

欠估计下相干信号的修正MUSIC算法

针对基本MUSIC算法是在信源正确估计的条件下才能应用的情况,论述了一种在欠估计的情形下改进的MUSIC算法,并将此改进算法成功地用于相干信号中,扩展了改进算法的适用范围。仿真结果证明了这种扩展的有效性。     

基于G-S正交的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法

提出基于G-S（Gram-Schmidt）正交算法的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法。该算法基于G-S正交方法,求得矩阵的信号子空间,并利用局域子空间投影算法（LSP）,构造宽带信号子空间最佳聚焦矩阵。分析表明,该算法不需矩阵特征分解,运算量小于双边变换（TCT）方法,性能优于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。