异步DS-CDMA系统中基于矩阵点除算法的DOA估计

针对异步DS-CDMA系统中的多用户环境,本文提出了一种低复杂度的DOA估计算法——矩阵点除算法。该算法通过对感兴趣信息的逐次分离,实现了DOA的逐路径估计。算法具有两方面显著优势:(1)克服了传统的DOA估计算法在路径总数大于天线阵元数时不能工作这一缺陷:(2)避免了计算复杂的特征值分解运算,大大降低了算法复杂度。仿真实验验证了算法的有效性。     

相干源二维波达方向估计

本文分析了平面阵接收信号的协方差矩阵，发现它可分解为一个广义对称矩阵与一个非广义对称矩阵之和，利用信号协方差矩阵的这一结构特征，重点研究了相干源二维波达方向（DOA）估计．该方法通过构造一个差矩阵，求出其本特征值对应的任一特征向量，利用谱函数估计相干源二维DOA．简要分析了二维DOA估计的分维处理。     

SVD分解提高地震资料的信噪比和分辨率

ＳＶＤ分解算法在处理地震数据时，利用地震数据存在较好的相关性这一特点，能有效地进行信号和噪声的分离。地震数据经ＳＶＤ分解后，按能量的大小分为若干个本征值，从理论上来说以信号为主的本征值的有效频宽相对于原始数据的有效频宽会得到不同程度的拓宽，因而根据能量分布对以信号为主的本征值进行相应的频率补偿，并剔除以噪声为主的本征值进行重建，重建后的地震数据的信噪比和分辨率均得到改善，将此法用于实际地震数据处理     

存在噪声和未建模动态系统传递函数的渐近无偏估计

存在未建模动态时，如何去除系统传递函数估计中噪声引起的偏差是系统辨识关心的重要问题。本文将我们已提出的ＢＥＬＳ方法进行推广得出：当系统未建模动态可用－ＦＩＲ模型描述时，应用本文的方法可得到系统传递函数的无偏辨识，而不需知道有关噪声和未建模动态概率分布函数的先验知识。     

去噪技术在新疆地震资料处理中的应用及效果

通过分析准噶尔盆地地震资料的噪声特点 ,针对地震资料存在的浅层多次折射、面波、多次波、工业干扰等噪声 ,提出使用视速度滤波、内切滤波、相关系数滤波、ZMU L T等处理方法衰减噪声 ,提高有效波的信噪比。叠前去噪是进行噪声压制的主要处理阶段 ,叠后去噪是对叠前去噪的补充 ,从而使地震资料信噪比明显提高 ,改善了剖面的成像效果     

分布式光纤喇曼放大技术及其在WDM系统中的应用

介绍了分布式光纤喇曼放大技术的原理、特点和应用 ,并从受此影响的 WDM传输系统的信噪比、噪声指数和品质因数三个方面讨论了光纤喇曼放大技术在提升光纤通信系统性能方面的重要作用。     

色散及光信噪比对DWDM组网的影响

介绍了色散受限距离及光信噪比对DWDM组网的影响，其中提出了网络设计时的应考虑的问题和减少影响的方法。     

复杂地区三维叠前时间偏移技术的应用

在常规地震数据处理过程中，反射波的偏移成像是基于地震数据的共深度点或共中心点叠加技术进行的，在地下地质构造相对复杂的地区，由于叠加过程的引入，导致了一些来自于大倾角地层或细微地质现象产生的地震反射信息的畸变或损失，而目前在算法上已经较为成熟的叠前偏移成像技术，便弥补了叠后偏移成像的不足，特别是在山前复杂构造区带，叠前偏移不仅能够使反射波准确成像，而且能够改善地震数据的信噪比和分辨率。     

一种在Kalman滤波中引入径向速度测量的新方法

研究在距离和径向速度测量噪声统计相关的情形下把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法。分析了径向速度测量噪声与位置测量更新后状态滤波误差的统计相关性,根据Gauss-Markov定理导出了对应于径向速度测量的滤波方程由此而得到一种序贯滤波算法。两个不同的蒙特卡罗仿真表明,通过采用这一新算法引人径向速度测量,不仅可以大大提高状态估计的精度,而且其估计性能和计算效率优于传统的EKF。     

Viscosity estimation for slags containing calcium fluoride

Based on recently published experimental data, the Riboud model was modified for viscosity estimation of the slags containing calcium fluoride. The estimated values were in good agreement with measured data. Reasonable estimation can be achieved using the modified Riboud model for mould fluxes and ESR (eletro slag remelting) slags. Especially for ESR slags, the modified Riboud model can provide much more precise values than the original Riboud model.