DOA估计算法的一种修正MUSIC算法的研究

传统改进 MUSIC 算法通过对接收信号协方差矩阵作预处理,使信号协方差矩阵分解得到信号子空间与噪声子空间正交,从而降低噪声的影响。但当信号间隔很小时,随着信噪比的降低,传统改进MUSIC算法已无法分辨出信号。基于此问题提出的修正MUSIC算法在使信号子空间与噪声子空间正交的基础上,充分利用了噪声子空间及其特征值对噪声子空间的修正,进而构造谱峰搜索函数估计出信号。通过仿真实验,证实了在信噪比很低的情况下,信号间隔很小且存在相关信号时,修正MUSIC算法能准确地估计出传统改进MUSIC算法不能估计的信号。     

二阶自适应陷波器频率估计方法统计性能分析

为对如何提高自适应陷波器频率估计精度提供参考,通过评估自适应陷波器频率估计方法性能,对基于均方误差函数的自适应陷波器频率估计方法进行了统计性能分析。首先,根据误差函数的不同,将自适应陷波器划分为自适应FIR陷波器和自适应IIR陷波器。然后,将自适应FIR陷波器看作自适应IIR陷波器的特例,重点分析了自适应陷波器的误差函数及稳态下的频率估计统计性能,讨论了自适应陷波器参数对正弦信号频率估计精度和收敛速度的影响。最后,给出正弦信号的频率估计计算结果。结果表明,实际计算结果同理论计算结果一致,证明了统计性能分析的正确性。      

常规数字通信信号信噪比估计综述

通信信号的信噪比值是反映其质量信息的一个重要指标,很多先进的通信信号处理方法都需要信噪比信息支持。本文由估计信号模型的差异,对常规数字通信信号（主要是MPSK和MQAM信号）的信噪比估计问题进行了综合描述与分类,并对所描述的两类信噪比估计问题的一致性进行了分析。本文还针对各类算法分别分析了当前的研究进展以及存在的主要研究障碍。最后根据前面综合分析的结果,总结了未来信噪比估计的重点研究方向和并给出了较为详细的解决思路。      

参数估计算法在汽车动态称重中的应用

介绍了PC机平台上汽车动态称重系统,主要使用数字滤波方法滤除干扰,对滤波后波形调整后使用参数估计算法进行信号处理,准确的提取出静态轴重信号。实测数据的处理结果证明了方法的有效性。     

基于多重分数阶傅里叶变换ISAR快速成像算法

关于机动目标的逆合成孔径雷达成像技术在诸多应用领域扮演着重要的角色,但其应用一直存在一个严重问题——时变多普勒频率,它会在信号回波中引入高阶相位项,如调频率项,如果不对其进行精确补偿,最终获得的ISAR图像质量会出现明显恶化。针对上述问题,大量算法相继被提出用以实现调频率的估计,但是这些算法往往存在运算量大以及传递误差影响等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于多重FRFT变换的ISAR快速成像算法。首先将ISAR回波信号用二次调频(QFM)信号模型进行建模,再利用相干积累广义立方相位函数(CIGCPF)对信号中的线性项与三次项进行估计补偿,随后提出了最小二乘分数阶傅里叶变换(LS-FRFT)的方法,通过多次LS-FRFT联合估计即可独立估计出调频项,这一处理能够有效降低运算量并消除传递误差的影响。考虑到测量误差以及低信噪比的影响可能降低误差的估计精度,在此前LS-FRFT的基础上,我们又提出了加权最小二乘分数阶傅里叶变换(WLS-FRFT)方法来进一步改善参数估计的精度与稳定性。最终通过实测数据验证了所提算法的有效性。     

融合差分进化算法的AEA算法及其在参数估计中的应用

着眼于AEA(Alopex-based evolutionary algorithm)算法本身的不足,构造出一种融合了差分进化算法和AEA的改进型算法--MAEA(modified AEA).MAEA算法将改进后的差分进化算法嵌入到AEA中,改进AEA算法中种群的生成方式,提高算法的寻优能力.改进的算法不仅拥有启发搜索和确定性搜索的优点,同时还增加了种群的多样性,使算法能够更好地进行全局和局部搜索.通过21个标准函数的测试结果表明,该算法较标准AEA算法、差分进化算法的性能有较大提升.进一步和当前具有代表性的先进算法(ISDEMS)的比较结果表明,MAEA算法有较高的精确度和稳定性.将算法用于发酵动力学模型参数的估计,通过优化得到了较好的结果,验证了本文提出的算法的可行性和有效性.     

连拱隧道初支结构稳定性评价及施工方法探讨

连拱隧道结构形式复杂,开挖与支护工序转换频繁,围岩受多次扰动,施工风险高,直接影响隧道围岩与支护结构体系的安全性。依托某浅埋偏压连拱隧道工程,采用数值分析方法评价了连拱隧道初期支护结构的安全性。结果表明,受地形偏压影响,左、右侧主洞初支结构内力和变形存在明显的不对称性,深埋侧主洞贯通而未施作二衬情况下开挖浅埋侧主洞,初支结构多个典型特征点处的安全系数均小于规范规定限值,是导致连拱隧道发生大型塌方的主要原因。浅埋偏压连拱隧道主洞开挖时应采取“先外后内”的施工工法,并保持合理的安全步距,相关结论可为相关工程提供参考。     

基于Bayes估计理论的数据融合方法

本文研究了多传感器数据融合技术的一种方法。融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真。这种数据融合方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果。具有较高的可靠性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。     

基于神经网络与加权融合的火灾火焰识别研究

以室内环境为应用背景,结合火灾火焰的静态和动态特征,采用了一种神经网络与加权融合的火灾火焰识别算法,对室内火灾火焰进行实时快速判决。对视频图像进行可疑运动检测,再对颜色特征进行提取,在HIS颜色空间中建立新的颜色判据,然后获取圆形度和尖峰数;研究了火焰频闪特性,将这些特征信息作为神经网络的输入端,最终利用加权融合的算法,判定区域是否为火焰。     

谱熵和谱减法在CMMB信道估计中的应用

基于谱熵和谱减法的信号检测方法在语音处理领域得到了广泛应用,但至今没有发现将这种方法应用于基于中国移动多媒体即CMMB（China Mobile Multimedia Broadcasting）标准的信道估计中。将这种方法用于基于CMMB标准的系统信道估计中;仿真结果表明,该方法在信噪比很低时,较传统的CMMB系统信道估计方法有较好的效果。