利用空间平滑差分算法进行DOA估计

针对色噪声背景下的相干信源波达方向估计问题,提出了一种空间平滑差分算法。该算法通过对空间平滑矩阵进行差分运算来对消色噪声,并采用PM算法进行方向估计。在去除噪声、减小计算量的同时,可估计较多的信源。由于算法对非相关信源和相关(或相干)信源同时估计,因此减小了算法实际实现的复杂度。计算机仿真结果证明了空间平滑差分算法理论的正确性和有效性。     

基于累积量的互耦误差下相干信号DOA估计

在高斯色噪声和阵列互耦误差背景下,针对相干信号源和非相干信号源并存的问题,提出了一种准确估计信号源到达角(DOA)的算法。首先,采用辅助阵元法将互耦误差从阵列流形中分离;然后结合空间平滑技术和四阶累积量构建平滑矩阵,实现对高斯噪声的抑制和对信号的解相干;最后使用ESPRIT算法获得信号源的来波方向。仿真结果表明,文中算法有效解决了阵列互耦和信源相干的影响,在高斯白噪声和高斯色噪声环境下均能精确地估计DOA。     

基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法

该文提出了一种基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法-CTSS算法.CTSS算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数.在色噪声环境下,该算法能够精确地估计空间相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,能实现信号三维参数的自动配对,并有效地解决了信源参数兼并问题.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

冲激噪声下相干信源的求根MUSIC算法

由于在冲激噪声背景下,MUSIC算法对信源波达方向估计将失去韧性,且无法解相干,运算量较大,为此对前后向平滑算法和修正的MUSIC算法进行了改进,提出相干信源波达方向估计新算法。简要分析了线阵模型以及共变,将阵列输出矩阵从二阶原点矩扩展到低阶矩,通过分析共变矩阵,得到基于共变矩阵的空间谱,再将谱峰搜索转变为多项式求根,最后可得相干信源波达方向估计。通过仿真,在冲激噪声或高斯噪声下,改进算法可以对相干信源的波达方向进行正确估计。算法性能分析表明改进算法具有良好的稳健性。     

色噪声环境下单基地MIMO雷达分布式目标角度估计

针对传统的二阶统计量角度估计算法在高斯色噪声环境下估计性能急剧下降甚至失效的问题,该文提出一种基于四阶累积量的单基地MIMO雷达相干分布式目标角度估计算法。首先建立单基地MIMO雷达的相干分布式目标信号模型,求取信号的四阶累积量矩阵;利用特征值分解分离出相互正交的信号子空间与噪声子空间,根据多重信号分类(MUSIC)算法原理,获得阵列的空间谱函数,通过谱峰搜索得到分布式目标的中心波达方向。该算法充分利用了四阶累积量对高斯过程的不敏感性,能够很好地抑制高斯色噪声对角度估计的影响。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

色噪声背景下相干信源DOA估计的空间差分平滑算法

文中提出了一种色噪声背景下相干信源波达方向(DOA)估计的新算法-空间差分平滑(SDS)算法.SDS算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性,差分平滑运算,将非相干信源与相关(或相干)信源分开分辨,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源.SDS算法可对消空间色噪声,适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境.相比常规谱估计算法,SDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力,利用少数阵元进行迭代空间平滑运算,还可明显减小SDS算法的计算量.计算机仿真结果证明了SDS算法理论的正确性和有效性.     

冲击噪声背景下相干信源DOA估计方法研究

研究了冲击噪声环境下相干信源波达方向(DOA)估计问题.在对称α稳定分布冲击噪声假设下,基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于相干信源DOA估计.本文首次将空间平滑思想应用于共变系数矩阵和分数低阶矩矩阵中,定义了新的前后向平滑共变系数矩阵和前后向平滑分数低阶矩矩阵,提出了两种新的适用于冲击噪声环境的相干信源DOA估计方法:基于前后向平滑共变系数矩阵的空间平滑(ROC-SS)算法和基于前后向平滑分数低阶矩矩阵的空间平滑(FLOM-SS)算法.理论分析表明,可以通过前后向平滑共变系数矩阵和前后向平滑分数低阶矩矩阵的特征分解来估计噪声子空间,从而实现对相干信源的DOA估计.论文还对提出的ROC-SS算法和FLOM-SS算法进行了性能对比分析.计算机仿真结果证明了ROC-SS算法和FLOM-SS算法的有效性和正确性.     

非均匀噪声背景下混合信号DOA估计算法

针对非均匀噪声背景下非相关信源与相干信源并存时波达方向(DOA)估计问题，提出了基于迭代最小二乘和空间差分平滑的混合信号DOA估计算法。首先，该算法利用迭代最小二乘方法得到噪声协方差矩阵估计，然后对数据协方差矩阵进行“去噪”处理，利用子空间旋转不变技术实现非相关信源DOA估计；其次，基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵进行前后向空间平滑，利用求根MUSIC算法估计相干信源DOA。相比于传统算法，该算法能估计更多的信源数，在低信噪比情况下DOA估计性能更优越。仿真实验结果验证了该算法的有效性。      

高斯色噪声背景下的单通道信源数目估计算法

目前信源数目估计算法大都是基于多通道接收模型且对高斯色噪声抑制能力较差,而实际应用中单通道接收模型及色噪声环境非常普遍,因此研究色噪声背景下的单通道信源数目估计算法意义重大。针对现有算法的缺陷提出了一种基于构建信号时间快拍和四阶累积量矩阵的单通道信源数目估计算法。首先通过构建信号时间快拍实现单通道接收信号的升维得到矢量化空间,然后以此组信号空间构造出四阶累积量矩阵,并从理论上验证了该四阶累积量矩阵能有效抑制高斯白噪声及高斯色噪声的影响,最后对该矩阵进行奇异值分解并通过信息论准则估计出信源个数。仿真实验和实际信号实验都表明本文算法能较好地解决单通道信源数目估计问题,且能有效抑制高斯色噪声。      

宽带非高斯信号的二维波达方向估计方法

该文提出了一种解决宽带非高斯信号二维波达方向估计的方法。该方法利用相干信号子空间方法把宽带的阵列频域数据四阶累积量聚焦到同一个参考频段下,然后利用基于信号空时特征结构的时空DOA 矩阵方法来进行二维DOA估计。理论上证明该方法在高斯噪声环境下对宽带非高斯信号都具有很好的估计性能,通过计算机仿真也验证了该方法的有效性。     

Solution Growth and Thermoelectric Properties of Single-Phase MnSi<Subscript>1.75−<Emphasis Type="Italic">x</Emphasis></Subscript>

We have investigated the crystal growth of single-phase MnSi_1.75−x by a temperature gradient solution growth (TGSG) method using Ga and Sn as solvents and MnSi_1.7 alloy as the solute, and measured the thermoelectric properties of the resulting crystals. Single-phase Mn₁₁Si₁₉ and Mn₄Si₇ crystals were grown successfully using Ga and Sn as solvents, respectively. The typical size of a grown ingot of Mn₁₁Si₁₉ was 2 mm to 4 mm in thickness and 12 mm in diameter, whereas Mn₄Si₇ had polyhedral shape with dimensions in the range of several millimeters. The single-phase Mn₁₁Si₁₉ has good electrical conduction (ρ = 0.89 × 10⁻³ Ω cm to 1.09 × 10⁻³ Ω cm) compared with melt-grown multiphase higher-manganese silicide (HMS) crystals. The Seebeck coefficient, power factor, and thermal conductivity were 77 μV K⁻¹ to 85 μV K⁻¹, 6.7 μW cm⁻¹ K⁻² to 7.2 μW cm⁻¹ K⁻², and 0.032 W cm⁻¹ K⁻¹, respectively, at 300 K.     

The self-consistent analysis of the on-set of strong inversion in an MOS transistor with double-layer substrate impurity profile

A unique criterion of the surface potential at the onset strong inversion case is obtained from the extension of the single layer case. The criterion is clearly defined by setting of the increasing rate of the total minority carrier concentration Q_n equal to the increasing rate of the total depletion impurity charge Q_B. The same criterion then applies to analyze the on-set strong inversion case for the double layer profile. The expression for the surface potential ψ_s has the form of $\text{(}\text{kT}\text{q}\text{) {l}{}_{\mathrm{n}}\text{(}\text{N}{}_1\text{N}{}_2\text{n}{}_{\mathrm{i}}{}^2$3 ? l_n[1 ? (q(N₁ ? n₂)$\text{W}\text{Q}{}_{\mathrm{B}}\text{)]}}$. The first term is the same as 3 the conventional expression; however, the second term is new. The expression is a continuous function of the width W of first N₁ layer, and gives a consistent prediction in the limiting case for a single N₁ layer. Therefore, the inconsistent prediction of a discontinuity in $\text{ψ}{}_{\mathrm{s}}\text{[=(}\text{kT}\text{q}\text{)l}{}_{\mathrm{n}}\text{(}\text{N}{}_1\text{N}{}_2$)] from the 3 conventional expression in the single layer limit is then removed. The corrected magnitude to the conventional expression increases with the product of N₁N₂, the ratio of ($\text{N}{}_1\text{N}{}_2$) and ($\text{W}\text{x}{}_{\mathrm{<mtext>d</mtext><mtext>1</mtext><mtext>max</mtext>}}$), and the correction will give a positive M (negative) value as N₁ > N₂(N₂ > N₁).