实值闭式求根快速阵列测向算法

谱峰搜索类多重信号分类MUSIC(multiple signal classification,MUSIC)算法作为测向算法中的经典算法,由于具有良好的参数估计性能,因此被广泛使用.但由于庞大的计算量,提高了测向系统的复杂度以及研发成本.相比之下,利用多项式求根获取目标信源方位信息的求根MUSIC(root multiple signal classification,root-MUSIC)算法降低了测向的计算复杂度.但由于root-MUSIC算法涉及复系数多项式求根运算,因此其计算量依然很大.为进一步有效降低算法的计算量,本文基于空间谱函数的极值处导数为零这一性质,提出一种基于实系数多项式闭式求根的快速阵列测向算法.所提算法利用坐标映射关系,在新的坐标系u域内构造一个与传统z域root-MUSIC算法同阶次的实系数求根多项式.同时,由于多项式的根关于实轴对称,利用Bairstow算法进一步将该实系数多项式分解为若干个二次多项式,最后利用一元二次方程求根公式直接给出对目标信源方位信息的估计结果.理论分析和仿真实验表明:新算法相比于传统root-MUSIC算法极大降低了计算量,提高了测向速度,同时保持了相同的估计精度.     

酉求根MUSIC算法在双基地MIMO雷达中的应用

研究双基地多输入多输出(MIMO)雷达多目标波离角(DOD)和波达角(DOA)的联合估计问题,提出一种酉求根多重信号分类(MUSIC)算法。该算法在求根MUSIC算法基础上,利用协方差矩阵的中心Hermite对称性质,通过酉变换将协方差矩阵的复数运算转为实数,进行实值特征分解得到噪声子空间,对比原协方差矩阵和实值协方差矩阵的特征对应关系,得出酉求根MUSIC谱函数,分两步分别估计目标DOA和DOD,且计算结果自动配对。相对于传统求根MUSIC算法,该算法只进行协方差矩阵的实值特征分解而不需要进行复数运算,因此大大降低了计算量,而且在不降低阵列孔径的条件下无需空间平滑即具有解相干能力。计算机仿真证明了该算法的有效性。     

一种分布式MIMOOFDM系统的多参数估计方法

对分布式多输入多输出正交频分复用（MIMO OFDM）系统中的多频偏多信道估计问题进行研究,提出一种基于多项式求根和迭代干扰消除的多参数联合估计算法。该算法利用导频将多维搜索函数简化成多个一维搜索函数,通过泰勒级数将一维搜索函数转换成闭合的多项式形式,求多项式的根来获得频偏,利用迭代干扰消除进一步得到频偏和信道的迭代估计。仿真结果表明,提出算法适用于通信环境较为复杂的多径衰落信道和广泛应用的OFDM信号分析,与现有算法相比,估计精度高,性能较好,可以达到近似最大似然的最优解。     

一种改进的RootMUSIC快速算法

MUSIC算法是一种基于特征结构的子空间类超分辨算法,该算法性能优良,但需要估计协方差矩阵并进行特征分解和谱峰搜索,运算量较大。研究了波达方向估计问题并提出了一种改进的快速算法,该算法利用协方差矩阵的子矩阵得到信号子空间,无需特征分解,只需估计该子矩阵,然后用多项式求根的方法代替谱峰搜索,故该快速算法运算复杂度远低于MU-SIC算法,同时性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

基于压缩思想的低运算近场信号估计算法

针对近场源参数估计计算复杂度大的问题,提出了一种基于对称阵列结构的快速估计算法。首先通过对称阵列结构构造多项式,通过求解多项式的根得到近场源的角度信息;在距离估计的时候,结合压缩多重信号分类算法(Compressed multiple signal classification,C-MUSIC)的思想,将菲涅尔区域分为若干个子区域,通过构造噪声子空间簇的交集,得到新的谱函数,将原来整个区域搜索变换成小区域搜索,可节省运算时间。通过仿真试验验证了算法的有效性,证明该算法的运算复杂度与传统估计算法相比得到了很大改善。     

基于降维实值ESPRIT的多输入多输出雷达波达方向估计

为了提高多输入、多输出雷达目标角度估计的性能,同时尽可能减轻算法的计算负担,提出了一种用于单基地多输入、多输出雷达波达方向估计的降维实值ESPRIT算法。首先,通过降维变换将高维接收数据转换到低维空间;再利用反射信号的特性,将观测数据的实部和虚部拼接从而构造出元素加倍的实值观测数据矢量;然后,在降维空间中构建扩展导向矩阵的实值旋转不变关系;最后,通过求解实值旋转不变方程来获得目标方位的估计。与常规ESPRIT算法相比,该算法可以获得更好的角度估计性能,同时具有更低的运算复杂度。仿真结果证明了本文算法的有效性。     

单目标多阵列子空间数据融合定位算法

传统的多站角度定位系统需要各站先估计目标到达方向角(DOA),然后估计目标位置,在低信噪比时往往会导致角度估计误差太大而无法定位。提出了一种单目标多阵列子空间数据融合(SDF)直接定位算法。该算法首先通过传统方法对各阵列输出数据进行自相关运算和特征值分解,得到各站的噪声子空间数据,再在监测区域内用量子粒子群算法搜索在各噪声子空间投影的和最小的位置矢量,估计目标位置。仿真实验表明,这种算法在低信噪比下较传统的交叉定位算法有更好的性能。     

低复杂度MIMO雷达波达方向的估计方法研究

为了降低MIMO雷达的运算复杂度,研究了基于对回波信号降维处理算法和基于子空间重构的信号子空间重构（SsR）算法的两类波达方向（DOA）估计方法．通过对5种算法的对比和仿真分析可知：RD—ESPRIT算法相比其他空间谱搜索算法,对降维矩阵的选择较敏感,更强调降维后阵列流型的旋转不变性;RD-求根算法、RD—MUSIC算法和RD—Capon算法则有更好的角度估计性能;RD-ESPRIT算法和RD-求根算法运算量相比其他三种算法低一到两个数量级;RD—ESPRIT算法运算复杂度最小．     

求根MUSIC初值设置和更新算法

作为波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的重要方法之一,求根MUSIC(root-MUSIC)算法在实际工程中常需选择一定初值、进而借助迭代对多项式求根。为了提高求根的计算效率和正确性,必须研究适合root-MUSIC的初值设置和更新算法.致力于此,本文根据root-MUSIC多项式根的分布特点,提出了以迭代初值到单位圆平均距离最短(least average distance to unit circle,LADTUC)为准则的root-MUSIC迭代初值设置和更新算法.理论分析和实验结果表明,该算法能有效避免错误解和加速迭代收敛速度,从而为root-MUSIC算法的实际工程化提供理论参考.     

基于信号子空间的IPR改进算法

研究了到达角(DOA)估计问题中的改进多项式根(IPR)法.针对IPR算法在信号较少时,噪声特征向量构成的矩阵计算量较大的问题,改进算法从信号子空间出发求出构造多项式的系数,从而求得到达角.通过理论推导和计算机仿真实验证明了该方法的有效性,降低了运算的复杂度,并且具有比MUSIC算法更好的性能.     

多时段多用户次优拥挤定价模型

以城市道路系统的拥挤收费为研究对象,深入分析城市道路系统多时段、多用户一般路网的次优拥挤定价问题,建立了以社会福利最大化为上层规划目标,下层规划为多时段、多用户一般路网均衡模型的双层规划模型.设计了一典型路网、路段出行成本函数与多时段多用户需求函数及其相关参数,并通过模拟计算求解该次优拥挤定价模型的交通流量、拥挤费用与总体社会福利.结合用户时间价值差异对多时段、多用户次优拥挤定价政策影响进行了分析,证明了拥挤定价能有效地影响交通流量时空转移并改善系统社会福利.     

Adaptive leader follower control for multiple quadrotors via multiple surfaces control

Based on the multiple surface and fixed undirected communication topology, the adaptive leader follower control for multiple quadrotors is discussed. Our approach is based on leader follower architecture. Multiple surface control (MSC) is used to design consensus controller to make multiple quadrotors construct a formation during flying with the presence of uncertainty item caused by the ground effect during landing or taking off. Simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed controller.     

基于多标准多目标线性DEA绩效评价研究

数据包络分析(DEA)是一种评价相对有效性的线性规划方法,在投入-产出效率分析中被广泛应用,尤其适用于具有多输入、多输出以及评价对象具有多元性特征的绩效评价中.但是传统的DEA方法用于绩效评价存在许多缺陷,如不能全面评价决策单元(DMU)的绩效水平,不能反映出决策者的目的和意图,而多标准多目标DEA方法的提出弥补了这些不足.根据对多标准多目标DEA基本理论与方法的研究,提出了改进多目标多标准线性DEA模型,通过实证分析说明改进模型的优越性,而且能够用于质量管理水平评价.     

基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度

提出了启发式A*算法度量任意多个图的相似度方法,该算法将多图表示多重序列,在多重序列的匹配点上计算多重序列的所有公共子序列数,得到的所有公共子序列数用来度量多图的相似度。该算法避免了在非匹配点上的冗余计算,最大化后缀序列的所有公共子序列数的启发函数值,将访问的节点限制在两个序列匹配的子集,减少了计算节点的个数。与现有度量图的相似度方法相比,该算法不仅可以度量任意多个图的相似度,而且计算过程简单,通过启发信息的引导能够快速地度量多图的相似度。     

卫星交换-码分多址技术

星上交换是我国下一代卫星通信发展的重要方向。文中研究了卫星交换/码分多址（SS/CDMA）技术，重点放在码分交换（CDS）技术的基本原理、性能特点和技术关键。SS/CDMA系统能为多波束对地静止卫星的固定业务提供多址和交换功能，该系统上行接入采用CDMA，下行采用码分复用，星上交换采用码分交换，整个系统采取按需分配控制。在码分交换中，需对解扩后的业务信号进行再扩频（respread）、过扩频（overspread)处理。CDS模块是一种无阻塞结构，在交换结点处不需要解调、信道解码/再编码、信源解码/再编码和数据缓存。文中提出了如何推进这一技术广泛应用的几点建议。     

多元线性回归的数学模型

给出了多元线性回归的数学模型，通过最小二乘法对回归系数进行无偏估计，得出其估值理论方程及其性质，理论上讨论分析了该模型的解及其优点．     

快速的多模式匹配算法

在基于有限状态自动机的多模式匹配算法(DFSA算法)基础上,结合Tuned BM算法的优点,提出一个快速的多模式字符串匹配算法,实现了多模式匹配过程中不匹配字符的连续跳跃.在此基础上进一步改进,得到一个最差时间复杂度为线性的匹配算法.分析指出算法实际比较的字符数随着模式串长度的增加而下降,并随模式集的增大有所增多.实验表明,在模式串较短时,算法需要的匹配时间仅为AC算法的1/2到1/3,AQR算法的9/10左右;在模式串较长时,所需时间为AC算法的1/4至1/8,AQR算法的3/4左右.     

关于求方阵高次幂问题

方阵求幂是高等代数常见问题,它贯穿于高等代数的始终,而求高次幂又是一个难点。本文对一些方阵高次幂计算问题给出了巧妙独特的求解方法,从而使一些原本复杂的问题简单化。     

CDMA的多址接入技术

CDMA作为一种多址接入技术在无线数据网络中已广为应用,文中在多码CDMA和单码CDMA研究的基础之上,建立了多码CDMA和单码CDMA在分组数据网络中的随机多址接入模型,并对其吞吐率特性和归一化时延续性进行了分析,在扩频码数目、长度均相等并且匹配滤波器分辨率为1 chip时二者具有相同的吞吐率和归一化时延特性。     

一种基于模糊积分的多分类器联合方法

多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。模糊积分是一种多分类器联合算法。但是在用模糊积分对多分类器联合建模时，模糊积分密度函数的选择对系统的性能有着很大的影响。提出一种基于模糊积分和贝叶斯联合的分类器集成方法，该方法利用贝叶斯方法的构造只分密度函数，再利用模糊积分把分类器输出信息联合起来。实验结果表明，该方法比其他方法能够得到更好的识别性能。