基于限定PSO初始化空间的随机最大似然算法

针对随机最大似然算法（SML）在波达方位（DOA）估计中由于多维非线性优化导致计算复杂度大的问题，提出一种限定粒子群（PSO）算法搜索空间的SML算法。该算法克服了一个缺陷，即在采用ESPRIT算法限定PSO初始化空间时，在阵列结构是非均匀线性阵列而且信号是相干信号时ESPRIT算法不能直接处理信号，且需要采用一组预处理技术，这增加了算法计算的复杂度。提出的算法的关键之处在于采用假设技术确定初始化点来代替ESPRIT算法的解，结合克拉美罗界（CRB）确定PSO算法的初始化解空间。这一方法不必再采用预处理技术，且利用限定PSO初始化空间的算法大大降低了SML算法的计算复杂度。实验结果表明，提出的算法为相干情况和非相干情况都提供了相当好的初始值。最后，将该算法与许多现有算法进行比较，验证提出算法的有效性和准确性。     

一种混合多边缘型LDPC码密度进化算法

在二进制输入加性高斯白噪声信道下，研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码（Multi-edge Low Density Parity Check，MET-LDPC）的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题，提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上，将全密度进化与高斯近似算法结合，通过设置切换限制条件，弥补早期迭代的不准确，提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比，所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性，对LDPC编码的设计有一定的参考价值。     

基于优势学习的深度Q网络

强化学习问题中，同一状态下不同动作所对应的状态-动作值存在差距过小的现象，Q-Learning算法采用MAX进行动作选择时会出现过估计问题，且结合了Q-Learning的深度Q网络（Deep Q Net）同样存在过估计问题。为了缓解深度Q网络中存在的过估计问题，提出一种基于优势学习的深度Q网络，通过优势学习的方法构造一个更正项，利用目标值网络对更正项进行建模，同时与深度Q网络的评估函数进行求和作为新的评估函数。当选择的动作是最优动作时，更正项为零，不对评估函数的值进行改动，当选择的动作不是最优动作时，更正项的值为负，降低了非最优动作的评估值。和传统的深度Q网络相比，基于优势学习的深度Q网络在Playing Atari 2600的控制问题breakout、seaquest、phoenix、amidar中取得了更高的平均奖赏值，在krull、seaquest中取得了更加稳定的策略。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

单比特相关器在超声测距中的应用研究

针对超声传感器在测距系统应用中,提高分辨率与降低运算复杂度不可兼得的问题,基于互相关测量时的分辨率依赖于发射信号的模糊度函数的理论,使用互相关算法对进行测量时的距离分辨率进行了分析,仿真结果说明利用单比特相关器的测量方法适用于测量系统。使用单比特相关运算可以有效改善测量误差和减小运算复杂度。     

单曲柄双摇杆无相差扑翼驱动机构的设计与仿真

在具有二级减速齿轮的单曲柄双摇杆机构上,通过加入Watt直线机构,建立三维扑翼飞行器模型,保证了左右拍动完全对称,提高了扑动的紧凑性和稳定性。Adams仿真分析表明左右扑翼角度和角速度完全一致,提高了运动对称性,验证了该优化方法的正确性和可行性。