任意阵列几种高分辨DOA估计算法的性能比较

许多优秀的高分辨算法只能用于均匀线列阵。在不规则阵列条件下，本文通过扇区内插法把实际阵列等效为虚拟的均匀线列阵，使高分辨阵处理算法能应用于任意阵列。以共形阵为例比较分析了改进的MFBLP、MFBLP、MUSIC、SSM和MSSM在少快拍时的方位估计性能，仿真结果表明这种等效虚拟的方法是可行的且改进的MFBLP在非相干与相干两种信号源情况下的估计性能都优于其它几种高分辨算法。因此，用等效虚拟的方法来实现改进的MFBLP对那些阵列不是均匀线列阵且实时性要求较高的阵处理是可行的。     

基于空间平滑处理的稳健宽带高分辨方位估计算法

实际系统中阵列误差导致的模型失配问题一直是高分辨方位估计技术走向实用化的一个瓶颈。相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样,通过建立宽带阵列信号误差模型,得出了基于空间平滑的稳健的宽带高分辨算法是一种抑制阵列误差的有效方法的结论,这种基于空间平滑的宽带高分辨算法,通过空间平滑后对各频率处不同子阵的互谱密度矩阵求和,一定程度上减弱了阵列误差的影响,具有较高的稳健性。本文结合消声水池试验,分析并验证了其效果。     

噪声方差匹配高分辨方位估计算法研究

与常用的基于信号空间分解的MUSIC算法相比,本文所用的噪声方差匹配波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法具有更高的分辨率和较低的旁瓣,且能分辨强目标附近的弱目标信号.     

一种高分辨力数字可调式直流电压源的设计

本文介绍一种高分辨力数字可设直流电压源的设计方案。该装置不仅可以作为直流电压源用于检定 ,而且可以通过改动部分电路及器件成为一个功能模块 ,应用到其他仪器的设计中去 ,使该装置得到更广泛的应用。     

水声信道多径参数的一种高分辨估计方法

水声信道多径参数的实时估计对于提高接收机性能有重要意义.本文提出了约束WRELAX算法,并结合最小e1范数系数分解方法,提出了一种新的高分辨信道多径参数估计方法.这种新方法不但能够分辨时延结构紧密的多径分量,而且能有效改善多径衰减参数的估计.本文利用这种新方法对浅海区实测数据进行分析,清晰地展示出了信道多径参数的稀疏结构,并准确地估计了信道的多径扩散,结论与声场计算的结果是吻合的.     

水声信道多径参数的一种高分辨估计方法

水声信道多径参数的实时估计对于提高接收机性能有重要意义.本文提出了约束WRELAX算法,并结合最小e1范数系数分解方法,提出了一种新的高分辨信道多径参数估计方法.这种新方法不但能够分辨时延结构紧密的多径分量,而且能有效改善多径衰减参数的估计.本文利用这种新方法对浅海区实测数据进行分析,清晰地展示出了信道多径参数的稀疏结构,并准确地估计了信道的多径扩散,结论与声场计算的结果是吻合的.     

一种具有多重稳健性的自适应波束形成算法

由于存在阵元幅相差、期望信号导向矢量误差和数据失配等问题,传统的自适应波束形成算法性能下降,针对这一问题,提出了一种新的对于上述多种误差同时具有稳健性的波束形成算法。该算法以最小二乘恒模算法为基础,结合最优对角加载和协方差矩阵锥消技术,使得算法适用于同时存在多种误差的情况。结果表明,与目前已有的同类算法相比,该算法克服了期望信号信噪比大时算法性能恶化的缺点,具有更好的输出信干噪比,并且通过计算机仿真验证了它的有效性和优越性。     

基于自适应子空间估计的DOA跟踪算法

运用特征子空间类高分辨方法的关键在于信号或噪声子空间的估计。实际上有些信号的统计特性通常随时间变化，为了得到参数的实时估计值，需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新?文中分析了一种自适应子空间估计算法，即MALASE(Maximum Likelihood Adaptive Subspaee Estimation)算法然后，把MALASE算法与最小范数(Mini—Norm)高分辨方位计算法相结合．并应用零点跟踪技术，提出了一种自适应Mini—Norm算法，可用于对时变的信号波达方向(DOA)进行跟踪估计。仿真结果验证了该算法具有较好的跟踪性能。     

可利用波束输出信息的高分辨方位估计算法

本文介绍一类可以利用波束输出信息实现高分辨方位估计的算法,这类算法由于所利用的波束输出比阵元个数少得多,计算量得以降低,计算机仿真结果表明,对常见声纳接收阵波束输出信息进行高分辨方位估计不仅是可行的,而且还可获得比常规阵元域高分辨算法更低的分辨信噪比门限。     

像素灰度值独立方程重构高分辨力图像

为了提高图像空间分辨力,提出一种基于像素灰度值独立方程重构高分辨力图像的技术.采用机械微扫描法获取序列低分辨力图像,分析半像素错位的序列低分辨力图像与高分辨力图像各像素灰度值的对应关系,建立了高分辨力图像的像素灰度值独立方程,并利用像素灰度值独立方程重构高分辨力图像.仿真结果表明,相比于反演解析法,基于像素灰度值独立方程的重构算法把重构时间从秒级提高到毫秒级,为重建高分辨力视频信号奠定了基础.     

一种频分MIMO声呐的波达方向估计算法

为了使声呐阵列在有限的载体空间内获得较高的角度分辨率,设计了基于频率分集的多输入多输出（MultipleInput Multiple-Output,MIMO）声呐。该MIMO声呐采用N发M收的布阵方式,接收阵为M元均匀线阵,发射阵由N个阵元组成,且各发射阵元发射中心频率不同、包络相同的窄带信号。建立密集式频分MIMO声呐的回波模型,并以此模型为基础提出了波达方向估计算法方向-相位域多重信号分类（Direction and Phase Domain-Multiple Signal Classification,DPD-MUSIC）算法。仿真实验中以双频MIMO声呐为例,将频分MIMO声呐的DPD-MUSIC算法的估计性能与单输入多输出（Single-Input Multiple-Output,SIMO）声呐MUSIC算法的估计性能进行了对比。仿真结果表明,频分MIMO声呐利用DPD-MUSIC算法可以获得优于等接收阵元数SIMO声呐的角度分辨率和角度估计精度。     

时延差优选估计声源定向算法

基于时延差估计的定向方法因其抗干扰能力较强在被动声源探测中应用广泛。在此定向方法的基础上,结合实际应用中的实时性需要,通过对方位估计结果误差因素的定量分析,提出了一种时延差优选技术。该技术按照定向鲁棒性原则对时延差进行优选,然后利用优选的时延差估计结果完成声源定向,从而达到减少时延差估计数量且不降低定向精度的目的。计算机仿真结果表明：该方法运算量明显低于传统方法,且由于时延差选择合理,其定向精度也有一定的提高。     

基于波束域MUSIC方法的高分辨方位估计

现代声纳系统普遍采用水听器基阵和一定的信号处理来提高对目标的检测和定位能力，而基阵的波束形成则在其中起着核心作用。文中研究了窄带波束域高分辨方位估计技术，分析了波束域MUSIC方位估计的构造过程和具体实现方法。仿真计算表明，基于波束域MUSIC的方位估计算法是一种分辨空间小角域内多个目标的有效方法。     

基于喷射效应的太赫兹高分辨成像研究与进展

太赫兹(THz)成像技术,因其具有能量低、透射率高、波谱范围宽等独特的分析能力,已经在生物医学、安全检查、航空航天等领域展现出巨大的优势及潜在的应用价值,但是较低的空间分辨率制约了太赫兹成像技术的进一步应用。太赫兹波通过具有适当折射率的介质结构产生的“太喷射”效应调控亚波长尺寸太赫兹光场,突破衍射极限对显微系统空间分辨率的限制,同时不损失光场能量和光谱信息,实现高通量、超宽谱的远场太赫兹高分辨成像。本文首先介绍基于纳米喷射的微球透镜显微技术,接着介绍基于太喷射的太赫兹显微技术,最后对基于喷射效应的太赫兹高分辨成像技术的前景做了展望。     

稳健的稀疏信号单快拍波达方向估计

通过稀疏重构得到传感器阵列输出数据的稀疏表示模型,研究了单快拍采样情形下的信号到达角(Direction of Arrival, DOA)估计问题。提出了一种基于最小均方误差(Minimum Mean-Square Error, MMSE)准则迭代实现的单快拍到达角估计算法(Iterative Implementation of MMSE, II-MMSE)。该算法将原有的稀疏表示模型中稀疏信号矢量的求解问题,转化为迭代求解稀疏功率对角阵,进而估计多目标信号的DOA。给出了算法的完整实现流程,从理论上分析了II-MMSE算法的迭代收敛性和对阵列模型误差的鲁棒性。仿真结果表明,II-MMSE算法在低信噪比、相干背景、小样本、阵列未校准等条件下都具有良好的测向精度和多目标分辨能力。     

虚拟信源直接数据域高分辨算法

目标高分辨算法的性能优劣直接影响声纳、雷达的目标感知能力。考虑基于空间平滑思想的直接数据域算法,在干扰方向产生稳定的零陷。虚拟出期望信号并加入到接收数据中,将实际目标当作干扰,通过直接数据域自适应的方法在实际目标方向产生零陷：在波束图的左半部分适当位置虚拟一个期望信号,得到0°~90°的零陷分布图,在右半部分适当位置虚拟一个期望信号,得到90°~0°的零陷分布图,将这两部分零陷图组合后,取倒数得到实际功率谱图。该方法可以在单快拍、未知目标信号先验信息的情况下得到稳定、高分辨力的目标方位估计,并能够处理相干信号。仿真分析验证了算法的正确性和良好性能。     

一种改进的WSF算法在单矢量水听器多目标方位估计中的应用

文章针对单个矢量水听器的多目标方位估计,提出了一种基于加权子空间拟合(WSF)的算法,该算法首先对单个矢量水听器接收数据作一任意的时间延迟,而后仿照ESPRIT算法的思路求解阵列响应矩阵,从中抽取各目标的波达方位。该算法在保留WSF算法分辨力高、估计方差小的优点的同时,通过结合ESPRIT算法的思想,克服了WSF算法计算量大,需迭代求解的缺点。由于该算法和声源频率无关,因而可直接应用于宽带声源的测向,并避免了传统ESPRIT算法中因估计延时相位而导致的频率-方位模糊问题。文中通过数值仿真和推导Cramer-Rao下界,给出了该算法的性能评价,数值仿真和湖试实验结果也充分验证了该算法的有效性。     

A modified particle swarm optimisation algorithm to solve the part feeding problem at assembly lines

The Assembly Line Part Feeding Problem (ALPFP) is a complex combinatorial optimisation problem concerned with the delivery of the required parts to the assembly workstations in the right quantities at the right time. Solving the ALPFP includes simultaneously solving two sub-problems, namely tour scheduling and tow-train loading. In this article, we first define the problem and formulate it as a multi-objective mixed-integer linear programming model. Then, we carry out a complexity analysis, proving the ALPFP to be NP-complete. A modified particle swarm optimisation (MPSO) algorithm incorporating mutation as part of the position updating scheme is subsequently proposed. The MPSO is capable of finding very good solutions with small time requirements. Computational results are reported, demonstrating the efficiency and effectiveness of the proposed MPSO.