OTDR测试的幻峰干扰与理论分析

对光纤进行OTDR测试时,可能出现幻峰干扰。本文从理论上分析了产生幻峰现象的三种情形,所推导的计算公式能够准确地验证实测曲线上的幻峰位置。     

浅谈光纤测试中幻峰的影响及消除

OTDR对光纤进行测试时，可能出现幻峰干扰现象。本文主要对幻峰产生的原因进行分析，并简述幻峰对光纤测试的影响及消除方法。     

在OTDR测试中的幻峰现象及处理方法

本文介绍了使用光时域反射计进行光纤测试时所出现的幻峰现象，并分析了该现象发生的原因，对于该现象的判别以及消除和避免方法。     

OTDR和光源功率计测试光纤接头损耗

在实际光缆施工熔接中,通常采用OTDR测试光纤接头损耗,但OTDR单向损耗包含了被接续两根光纤的背向散射特性差异,并不代表光纤真实的熔接损耗,因此采用单向损耗作为熔接损耗的判断标准,通常会造成误解和不必要的返工。而光源功率计的测试原理相对简单,只需从一个方向进行测试。本文基于某移动干线在开盘检测过程中采用OTDR测试出现的熔接损耗"大正大负"现象,特设计实验,分别采用OTDR和光源光功率计测试了熔接点损耗和光缆链路损耗,验证OTDR双向平均值的结果和光源光功率计测试结果趋于一致,从而证明OTDR测试熔接损耗和链路损耗的正确方法是双向测试取平均值,单向熔接损耗不影响实际光纤的传输性能。     

基于最小二乘法的DLT摄像机定标法

摄像机定标是图象处理中的一个关键步骤。DLT（直接线性变换法）是一种简单快速的摄像机定标方法，可以应用在许多场合。文章叙述了DLT的原理，并给出了基于最小二乘法的计算过程。     

最小二乘法分离频率相近的正弦信号

传统的快速傅里叶变换(FFT)可以有效地对正弦信号进行分析,但对于分析频率相近的正弦信号却存在很大的误差。该文提出了采用最小二乘法来分析该问题。该算法在观测矩阵的基础上,利用2范数最小的终止准则,通过求解超定方程组,辨识频率相近信号组成的特征参数。仿真结果表明,该方法可以精确地分析频率相近信号各组成部分,有效地抑制噪声的干扰,具有较好的噪声稳定性和频域分析能力,从而提高信号处理的效率与精度。     

背向散射差异与光纤接头损耗的OTDR测试

本从OTDR测试原理出发，分析了OTDR测试光纤熔接损耗时背向散射差异的影响，通过实验分析了模场直径与背向散射差异的关系。根据模场直径分布，对光缆工程中OTDR单向测试结果进行了估计，并据此讨论了工程施工中熔接水平的简单判断方法。     

最小二乘法计算晶格参数

最小二乘法是求解精确晶格参数的基本方法.讨论了使用和不使用校正函数情形下的科恩最小二乘法,给出了所有晶系的法方程、晶格参数、误差估计的计算公式,以及计算晶格参数、校正函数参数的阻尼最小二乘迭代算法,该方法具有普适性,有大的收敛范围和快的收敛速度.作为应用例子,计算了数个不同晶系晶体的晶格参数,说明最小二乘法是获得高精度晶格参数的计算方法;用阻尼最小二乘法计算了ChuG校正函数的参数,表明该方法是获得校正函数参数的有效方法.     

递推最小二乘法在射表拟合中的应用

本文用以（距离、俯仰角）为自变量的有理分式函数对射表拟合，采用递推最小二乘法求取拟合函数的参数。以得到满足精度要求的射表拟合函数。     

约束的最小二乘方图像复原方法的改进

本文在脉冲响应函数和噪声的第二阶统计未知的条件下,假如预先知道信号的光滑性和支撑区域的信息,用改进的约束最小二乘方方法,复原信号明显地逼近原始信号,并且比一般的最小二乘方方法复原效果更佳。     

信号极点提取的最小二乘方法

本文系统地研究了信号极点提取的最小二乘法及其改善这类方法性能的重要手段－矩阵低秩逼近。同时，文中还提出一种提取信号极点的矩阵预测到最小二乘法。在此基础上，本文进一步给出了这类方法的一系列算法，并对诸算法作了计算机模拟和性能评价。     

最小二乘曲线拟合在SKE测向中的应用

本文介绍了最小二乘曲线拟合方法,阐述了位置保持设备(以下简称SKE)及其测向原理。根据SKE定向天线信号的特点,给出了利用最小二乘曲线拟合实现SKE测向的方法。     

一种最小二乘与自适应Kalman联合滤波算法

"当前统计模型"滤波算法中采用上一帧的加速度来预测当前时刻的目标位置,当目标做变加速度运动时,预测值不能反应本帧的加速度变化,目标跟踪精度难以保证.针对这个问题,本文提出了一种最小二乘和Kalman的联合滤波算法,在自适应Kalman滤波前,采用最小二乘算法对当前数据进行拟合,用拟合的位置、速度和加速度作为目标的预测位置送入Kalman滤波器进行滤波处理,克服了"当前统计模型"滤波中存在的问题,提高了跟踪精度.     

基于最小二乘估计和小波去噪的ATI-SAR自适应相位校正方法

ATI-SAR系统要求两个通道的相位特性准确匹配。该文分析了ATI-SAR系统相位误差的来源,建立了ATI-SAR系统相位误差的数学模型。提出了一种基于最小二乘估计和小波去噪的ATI-SAR自适应相位校正方法,给出了该相位校正方法的处理流程。计算机仿真证明在没有平台速度、偏航角等先验知识的情况下该方法仍可有效补偿ATI-SAR系统的相位误差,而且相位缠绕时,不需进行相位解缠。     

基于Sigmoid框架的非负最小均方算法

脉冲噪声会导致非负算法在迭代过程中存在过大的误差值,进而破坏算法的稳定性使其性能严重下降,对此该文提出一种基于Sigmoid框架的非负最小均方算法(SNNLMS)。该算法将传统的非负代价函数嵌入Sigmoid框架中得到新的代价函数,新的代价函数具有抑制脉冲噪声影响的特性。此外,为了增强SNNLMS算法在稀疏系统识别问题上的鲁棒性,该文还提出基于反比例函数的反比例Sigmoid非负最小均方算法(IP-SNNLMS)。仿真结果表明SNNLMS算法有效地解决了脉冲噪声造成的失调问题;IP-SNNLMS增强了算法鲁棒性,改进了算法在稀疏系统识别问题中收敛速率上的缺陷。

     

基于最小二乘的多特征概率数据关联EM方法

提出了一种多目标多特征信息的数据关联算法。在强噪声密集杂波环境下,针对传统PDA算法对多目标跟踪时出现精度较差的问题,在跟踪过程中融入目标的特征状态信息,利用期望极大化（EM）算法对目标状态估计的最小二乘（LS）误差函数迭代求最小,将目标运动状态和特征联合的关联概率作为估计参数不断修正,从而获得对目标状态的最优估计。仿真结果表明,该算法能够增强区分目标和杂波的能力,减小相近特征量测所引起的跟踪误导,弱化对检测概率的依赖性,显著并稳定地提高对目标的跟踪精度。      

一种新颖的UWB成形脉冲算法

超宽带（UWB）通信系统利用优化成形脉冲方法，可以产生符合美国联邦通信委员会（FCC）制订的辐射限值的发射信号。此方法在数学表达上简单、清晰。仿真结果表明，该方法可以使UWB成形脉冲的功率谱在高、低频带都能逼近FCC的标准辐射值，得到的组合系数表达简单。在硬件实现时能够减少寄存器数量和提高运算速度。     

基于信誉机制的分布式扩散最小均方算法

非安全环境中的无线传感器网络(WSN)可能存在恶意攻击节点,恶意节点将会篡改其观测数据以影响参数估计的准确性。为此,该文提出基于信誉机制的分布式扩散最小均方(R-dLMS)算法和扩散归一化最小均方(R-dNLMS)算法。该算法能够根据各节点对整个网络参数估计的贡献来设置相应的信誉值,从而减小恶意节点对网络攻击的影响。仿真结果表明,与无信誉值的算法相比,该算法的性能得到大幅度提高,且R-dNLMS算法在R-dLMS算法的基础上,算法性能得到进一步提升。     

微波网络S参数测试的神经网络实时处理方法

本文利用Hopfield神经网络完成了微波网络S参数测量中数据的实时处理,由于采用了多次测量值,从而也大大提高了传统测量线三点法的精度,为微波测量的数据处理提供了一种新方法。