复正弦波模型在声源方向和功率谱检测中的应用

提出应用复合复数正弦波模型（ＣＣＳＭ）法检测入射声波的方向和功率谱，线阵排列传感器的输出信号经离散傅里叶变换分离成各不相同的频率成分，由它们可构成空间序列，如果仅存在一个平面波时，序列构成一个空间复数正弦波，当有多个平面波存在时，序列为由这些平面波形成的空间复数正弦波之和，从相应正弦波求得的振幅和相位变化率可以检测平面波的入射方向和功率谱，当线阵的长度接近于入射波波时ＣＣＳＭ法所得到的指向性图没有     

基于最小冗余线阵的谱相关共轭循环MUSIC算法

本文提出了一种基于最小冗余线阵的谱相关共轭循环ＭＵＳＩＣ 算法。该算法构造了最小冗余线阵的伪数据矩阵并由此进行ＤＯＡ 估计。当采用Ｍ 阵元最小冗余线阵时,该算法的等效阵列孔径为２Ｎ－ １（Ｎ＞ Ｍ） 。理论和计算机仿真实验均表明：与基于均匀线阵的共轭循环ＭＵＳＩＣ 算法相比,该算法具有良好的ＤＯＡ 估计性能,扩展了阵列孔径,抗噪能力强,分辨率高,能用较少的阵元估计更多的信号源方向     

论偏最小二乘校正方法的稳定性

研究了多元校正方法－－偏最小二乘（ＰＬＳ）在波长色散Ｘ射线荧光光谱分析中的应用，并将该法与传统的经验系数法（ＥＣＭ）进行了比较，其考察对象为一组转炉渣文献数据，一组不锈钢样和一组锌精矿样。结果表明，ＰＬＳ比ＥＣＭ准确、稳定、经分析探讨，认为其主要原因是ＰＬＳ能滤除噪音，文中建立了描述浓度和强度本质的关系式。     

一种新型短波数传MODEM的设计与研制

运用透明带内导音（ＴＴＩＢ）和前馈信号再生（ＦＦＳＲ）技术，设计了一种新型高质量数传ＭＯＤＥＭ，采用高速数字信号处理芯片（ＤＳＰ）ＴＭＳ３２０完成了软硬件设计，实现ＴＴＢ与ＦＦＳＲ技术，使ＭＯＤＥＭ具有抗信道衰落及抑制收发频率漂移等性能，而且结构简单，与电台采用音频接口，极大地方便了数传ＭＯＤＥＭ的推广与应用。     

一种估计信号源方向的虚拟阵列方法

对估计未知噪声背景中信号源波达方向的ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法采用虚拟插值阵列技术进行扩展,选择两个虚拟阵分别与两个实阵保持相同的信号子空间旋转不变性,在采用正则相关分析估计两个实阵信号子空间及其基的基础上,采用ＶＩＡ－ＥＳＰＲＩＴ 技术实现了两个虚阵的信号子空间及其基的估计。简化了ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法所需的阵列结构,减少了原算法分辨信号源所需的最少传感器数。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ 仿真验证了该扩展算法的有效性。     

用DMSO／水复合溶剂制备PVA凝胶纺原液及其流变性能的研究

本工作以聚合度ＤＰ＝１７５０的市售聚乙烯醇（ＰＶＡ）为原料，以乙二醇（ＥＧ）及各混合比例的ＤＭ－ＳＯ／水的混合物为溶剂，措助于扫描电子显微镜（ＳＥＭ）和差热扫描量热法（ＤＳＣ）等手段，对溶解过程作了研究。研究表明：当ＤＭＳＯ／水的比例为７０／３０时，该混合溶剂的溶解性能最好。通过对ＰＶＡ－ＤＭＳＯ／水体系的流变研究发现，在８０～１００℃之间，深度为１４～１７．４％时，该溶液具有很好的流变性能。     

一种适用于MPEG分组视频的SAR－PDU格式

介绍了基于ＭＰＥＧ（ＭｏｔｉｏｎＰｉｃｔｕｒｅＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ）标准的分组视频编码器的组成，给出了分组视频数据流的层次结构，提出了一种适合于ＭＰＥＧ标准分组视频的拆装子层协议数据单元（ＳＡＲ－ＰＤＵ）格式。     

MLNi_4Cr和MLNi_4Si贮氢电极的性能

利用交流阻抗、循环伏安及扫描电镜（ＳＥＭ）观察等方法，测定了ＭＬＮｉ４和ＭＬＮｉ４Ｓｉ（ＭＬ：富镧混合稀土金属）贮氢电极的性能，并对两电极性能差别的原因进行了分析和讨论．结果表明，ＭＬＮｉ４Ｃｒ电极比ＭＬＮｉ４Ｓｉ电极易活化、放电容量大、过电位小以及快速放电能力强；而ＭＬＮｉ４Ｓｉ电极具有较好的循环充放电特性．     

MLNi_4Cr和MLNi_4Si贮氢电极的性能

利用交流阻抗、循环伏安及扫描电镜（ＳＥＭ）观察等方法，测定了ＭＬＮｉ４和ＭＬＮｉ４Ｓｉ（ＭＬ：富镧混合稀土金属）贮氢电极的性能，并对两电极性能差别的原因进行了分析和讨论．结果表明，ＭＬＮｉ４Ｃｒ电极比ＭＬＮｉ４Ｓｉ电极易活化、放电容量大、过电位小以及快速放电能力强；而ＭＬＮｉ４Ｓｉ电极具有较好的循环充放电特性．     

碳酸钙的表面辐照处理──丙烯酰胺在碳酸钙粉末上的接枝聚合

本文采用电子束预辐照方法，将丙烯酰胶接枝到碳酸钙粉末填料上，用傅里叶红外光谱（ＦＴＩＲ）、顺磁共振（ＥＳＲ）、扫描电镜（ＳＥＭ）及接触角测定等手段对其表面结构和性质进行了研究．最后探讨了碳酸钙表面辐照接枝反应的机理．     

基于实值信号子空间的虚拟阵列解相干算法

针对存在相干信源时,传统的DOA估计算法失效问题,提出一种基于实值特征子空间的虚拟阵列解相干算法.该算法根据虚拟阵列变换的思想,利用阵列接收数据构造虚拟子阵,实现对信号的解相干处理,并将协方差矩阵从复数域变换为实数域,获得一个实值信号子空间,最后利用实数域ESPRIT (Unitary ESPRIT)估计信号波达方向.该方法避免了阵列孔径损失,保持了阵列的空间分辨率,估计精度高,利用个阵元可估计个信源,且引入实数域处理和无需空间谱搜索,运算量小.计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

高分辩DOA估计的子空间方法

首先对基阵所张成的空间、信号子空间和噪声子空间给出了定义.通过这些定义对用于高分辩DOA估计的子空间方法,阐述了一个较为系统的理论,并且应用这个理论,对几种典型的子空间方法进行了分析.指出了用子空间方法进行DOA估计的关键是:第一,如何将基阵张成的空间划分为信号子空间和噪声子空间;第二.如何利用信号子空间和(或)噪声子空间估计信号方向矢量.给出了在已知信号子空间和噪声子空间的条件下,满足方位估计唯一性的控制矢量条件,并且给出了证明.     

DOA Estimation Method Using Sparse Repres-entation with Orthogonal Projection

In order to reduce the effect of noises on DOA estimation, this paper proposes a direc-tion-of-arrival (DOA) estimation method using sparse representation with orthogonal projection (OPSR). The OPSR method obtains a new covariance matrix by projecting the covariance matrix of the array data to the signal subspace, leading to the elimination of the noise subspace. After-wards, based on the new covariance matrix after the orthogonal projection, a new sparse representa-tion model is established and employed for DOA estimation. Simulation results demonstrate that compared to other methods, the OPSR method has higher angle resolution and better DOA estima-tion performance in the cases of few snapshots and low SNRs.     

加权信号张量子空间拟合算法

提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法. 首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模, 并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间, 从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计. 由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声, 并且体现了多维数据之间的关联关系, 因此具有更高的方位估计精度. 理论和仿真结果表明: 该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性, 工程应用价值较高.     

一种快速的相干信源超分辨方法

提出一种快速的相干信源超分辨方法,信号子空间由空间平滑的Lanczos算法的若干步递推得到．由于该方法只利用到某一信源的训练信号就可实现对所有信号的DOA进行快速估计,不需要对协方差矩阵作特征值分解和多级维纳滤波器的后向递推,所以该方法具有低复杂度和小运算量的特点,更适合实时处理的要求．计算机仿真表明,在低信噪比和小样本的情况下明显优于常规的EPSRIT方法,在高信噪比和大样本的情况下具有和常规ESPRIT方法同样的估计精度．     

采用联合熵矩阵的子空间聚类算法

为了解决现有子空间聚类算法时间复杂度偏高和对输入参数敏感的问题,提出了一种基于联合熵矩阵的子空间聚类算法. 通过计算每个属性实例分布的熵降维,计算任意两个维度的联合熵,形成联合熵矩阵,在联合熵矩阵中搜索最高阶全1子矩阵作为兴趣子空间,最后在兴趣子空间完成聚类. 在人工数据集和公开数据集上的实验表明,与传统子空间聚类算法相比,新算法能以较低的开销识别维度更高的兴趣度子空间.     

利用数据最小冗余拟合的信源数估计方法

针对低信噪比和小样本条件下难以正确估计信源数目问题,提出利用数据最小冗余拟合检测的信源数估计新方法．该方法首先采用子空间跟踪算法估计训练样本集的一维噪声子空间,然后根据对噪声子空间的谱峰搜索结果构造出信号的冗余阵列流形,最后通过检测该流形对阵列数据的最小冗余表示来估计信源数．仿真试验检验了所提方法的有效性．     

二维面阵子空间重构快速估计方法

针对当前进行二维面阵高精度波达方向估计时计算复杂度较高的问题,提出了一种适用于二维面阵的高精度低计算复杂度的快速估计方法。这种方法首先利用面阵子阵间的旋转不变关系完成二维角度预估;然后将预估角度作为先验信息,利用子阵的信号子空间重构面阵的信号子空间,并进行梯度搜索,实现对二维角度的精确估计。其中,利用子阵的信号子空间对面阵的信号子空间进行重构,有效地降低了进行子空间估计时的计算复杂度;采用梯度搜索的办法进行局部搜索,使得搜索时的计算复杂度大幅下降,获得了与经典二维MUSIC算法一致的估计精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

DOA Estimation Based on Subspace Compensa-tion for Unfolded Coprime Array

Direction of arrival (DOA) estimation for unfolded coprime array (UFCA) is discussed, and a method based on subspace compensation is proposed. Conventional DOA estimation meth-ods partition the UFCA into two subarrays for separate estimations, which are then combined for unique DOA determination. However, the DOA estimation performance loss is caused as only the partial array aperture is exploited. We use the estimations from one subarray as initial estimations, and then enhance the estimation results via a compensation based on the whole array, which is im-plemented via a simple least squares (LS) operation constructed from the initial estimation and first-order Taylor expansion. Compared to conventional methods, the DOA estimation performance is improved while the computational complexity is in the same level. Multiple simulations are con-ducted to verify the efficiency of the proposed approach.     

基于奇异值分解的频率估计新算法

为了提高信号频率估计的精确度，提出了一种新的自适应滑动窗奇异值算法（sliding window adaptive SVD, SWASVD）.该算法基于奇异值算法将包含信号信息的矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的时频子空间中，从而分离信号信息与其他噪声信息的特点，推导了连续奇异值算法，产生两个辅助矩阵，在行列式处理中，采用减少秩的方法消除噪声，推导出的近似矩阵减少了复杂计算，使用matlab进行仿真，与多重信号分类谱估计法（MUSIC）进行了比较.结果表明，该新算法使用了滑动窗的概念，对陡峭信号变化有很好的鲁棒性，应用该方法可以在频率估计方面获得更准确的结果.