一种估计多用户多径信号DOA的改进方法

Cardoso于1989年提出了一种盲源分离方法。本文将这种方法加以推广， 使其可以适用于阵元数多于用户数的情况。同时，本文还根据推广的Cardoso方法计算出的方向矢量，利用前后向线性预测方法估计信号的到达角。该方法不但可以估计独立信号的到达角，而且可以对多径信号进行处理。此方法所能估计的信号个数要远远多于MUSIC算法，计算量较MUSIC算法少，而且本方法可以在较低的信噪比下估计出正确的结果。     

宽带信号DOA估计自回归迭代算法

基于最小均方误差(MMSE)准则提出一种宽带信号波达方向(DOA)估计算法。将宽带信号通过窄带滤波器组转化为窄带信号,采用自回归迭代方法恢复窄带信号的稀疏表示,根据稀疏表示得到信号源个数和DOA估计。该算法不仅有超分辨率能力,而且不必预先知道信号源个数。此外,本算法能对相干信号源进行DOA估计而不需要解相关预处理。仿真结果验证了该算法的有效性。     

改进粒子群算法在DOA估计中的应用

针对均匀线性阵列的相干信号波达方向（DOA）估计问题,提出了一种结合粒子群优化（PSO）算法和最大似然函数的解相干算法。算法充分利用了PSO算法解决优化问题的优势和最大似然测向的优点,对独立信号、相干信号或二者的混合信号的DOA都能进行有效的估计。为了提高估计性能,对标准PSO算法的惯性权重、最大速度和搜索机制进行了改进。仿真结果证明了改进算法的有效性。     

基于FRFT的多分量LFM信号DOA估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号波达方向估计算法。观测信号经滤波和解线调处理,变换为一系列单频平稳信号。在分数阶Fourier域结合传统的MUSIC算法,从而实现了LFM信号的方向估计。给出了估计误差的统计分析,使得这一方法在理论上趋于完备,仿真试验验证了算法的有效性。     

DOA估计在MIMO雷达中的应用

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output多输入多输出)雷达的灵感来自于通信系统中的MIMO技术,即在信号发射端和信号接收端均使用发射正交信号的阵列天线,其空间分集和信号分集特有利于提高雷达在目标特性分析及目标参数估计性能,能极好的解决传统雷达在目标探测上的局限性。DOA(Direction of Arrival)波达方向估计作为阵列信号处理领域的重要的研究方向,其目的就是用于估计信号的空域参数及信源位置。本文MIMO雷达为基点,对DOA估计在MIMO雷达中的应用进行了深入系统的研究,对经典算法进行了仿真。     

高效相干源DOA估计的ESPRIT新方法*

ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法,但它不能解相干。针对此缺陷,提出了一种新的高效相干源DOA估计的改进ESPRTIT方法,新方法对数据协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量按一定方式进行重排处理,以此来重构需要解相干矩阵。它不仅解决了常规ESPRIT算法不能解相干的问题,同时相对常规ESPRIT算法计算过程大大简化。计算机仿真实验证明了该方法在解相干方面的良好性能,为解相干的ESPRIT算法在阵列信号处理的超高分辨领域开辟了新的途径。     

MIMO阵列中基于PM和降维变换的高效DOA估计算法

在这篇论文中,我们讨论MIMO阵列中的高效DOA估计方法。由于PM算法不需要对互相关矩阵进行特征值分解,也不需要对接收的数据进行奇异值分解,因此它的计算量可以显著的变小。因此MIMO阵列中基于PM算法和降维变换的DOA估计方法被提出了,而且这种提出的算法比PM算法有更低的计算复杂度。这种算法在没有频谱搜索的情况下效果很好。此外,它比PM算法的角度估计性能稍好。DOA估计中的估计误差的方差和克拉美罗界也可以导出。仿真结果验证了提出的算法的有效性。     

同时估计非相干和相干信号的修正MUSIC算法

简要阐述了阵列信号处理中广泛采用的MUSIC算法和MMUSIC算法的基本原理,然后理论分析了MUSIC和MMUSIC算法性能.仿真发现MMUSIC算法只能单独估计相干信号和非相干信号.针对这种情况,提出了一种修正MUSIC算法,该算法可以同时估计相干和非相干信号,计算机仿真结果证明该改进算法是有效的.     

基于PSO-BP神经网络的矢量水听器的DOA估计

利用PSO-BP神经网络,研究了基于矢量水听器阵列的水下声源的波达方向估计。首先对阵列协方差矩阵进行实值化和特征分解,然后将信号子空间的基作为PSO-BP神经网络的输入,并作为样本数据进行训练,以降低PSO-BP神经网络的复杂度。最后将测试样本代入PSO-BP神经网络,成功地进行了DOA估计。仿真实验表明,该方法泛化性能好,解决了输入维数过大的问题,并提高了DOA估计精度,具有较强的工程应用价值。     

多Transputer处理器和并行处理技术在移动机器人中的应用

多Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ处理器和并行处理技术在移动机器人中的应用吴陈，吴翰声（华东船舶工业学院计算机科学与工程系镇江２１２００３）ＡＮＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＭＵＬＴＩＰＬＥＴＲＡＮＳＰＵＴＥＲＰＲＯＣＥＳＳＯＲＳＡＮＤＰＡＲＡＬＬＥＬＰＲＯＣＥＳＳ...     

并行处理技术概况

本文对并行计算机的体系结构及软件系统作综合性论述，并介绍了并行处理技术的发展趋势及若干关键问题。     

基于局域网组播技术的并行图像处理系统

提出了在Windows环境下利用组播技术实现并行图像处理系统的方法。服务器根据当前的网络中各客户机的运行状态确定参与并行处理的客户机个数及任务分配方案 ,客户机则由服务器消息驱动完成指定的任务。实验结果表明该方法可以提高图像处理的运行效率     

基于PVM的网络并行计算在遥感图像处理中的应用

并行虚拟机PVM是一种通用的网络并行程序开发环境,大数据量的地形图像处理若采用并行计算将会提高处理速度,尤其在DEM的可视化方面。该文结合“数字清江”项目中地形图像处理的具体问题,对利用基于PVM的微机网络平台进行并行计算做了有益的探索。     

一个并行处理模拟器的研究及设计

并行处理摸拟器”旨在帮助使用者加深对典型并行计算机系统基本工作过程的理解，通过一个基本的并行程序开发环境使其可进行并行程序设计及模拟执行．它通过对ＭＩＭＤ多处理机系统体系结构、编译器和操作系统基本特征的模拟，实现了对作业、作业步和ＤＯ循环级并行性的显式及隐式开发，并可自动检测系统配置规模及准确定位连接故障。     

一种快速并行中值滤波算法的实现

介针对传统中值滤波算法计算量大、耗时较长的缺点提出了一种快速并行中值滤波算法。对于3×3滑动窗口,窗口的9个数据是并行传给计算比较模块的,第二级的计算也是并行进行的。新算法有效减少了重复比较操作的执行,同时也大幅减少了比较次数。对于3×3滑动窗口,新算法的比较次数为13次,相对于传统中值滤波的30次,比较次数少了2倍多。比较次数的减少,意味着算法复杂度的降低和图像滤波处理速度的提高。并且通过仿真实验可知,对于椒盐噪声的滤除,算法能够达到与中值滤波同样的视觉处理效果。     

通用雷达并行信号处理系统中软件平台对并行性问题的研究和实现

所讨论的软件平台是在一个采用超级计算机结构的高速实时通用雷达信号处理系统样机上实现。该系统在充分考虑了现代雷达信号处理本身所具有的各种粒度并行性的特点的基础上 ,定义了一套专用并行高级语言。其主要特点包括 :定义矩阵作为系统基本数据结构 ;定义并行控制结构以实现一定的中粒度并行 ,数据流驱动机制以实现进程间粗粒度并行处理等。软件平台通过编译器和操作系统配合 ,解决了上述特殊的并行性问题 ,保证了用户能简单快速地完成编程工作。     

iPMS:基于iSMS的并行移动数据处理系统

移动计算已经成为信息技术新的研究热点,如何通过移动网络有效接入互联网是其中的关键技术之一。首先对iSMS结构的特点进行了分析,认为iSMS在支持大量客户时会造成拥挤。针对该问题,论文研究并设计了一种多移动终端并行的移动数据处理系统,该系统具有良好的扩充性。然后作者给出了详细的执行流程和实现原理,并应用在北京大学移动计算平台LDPM1.0中。最后,作者对iPMS进行了性能评价,并给出了系统运行的试验结果,对其中存在的问题以及今后的工作进行了展望。     

基于均匀圆阵的LFM信号DOA估计

针对为解决对雷达和通信中的线性调频信号源(LFM)定位的难题,为提高定位精度,提出了一种基于均匀圆阵的测向定位方法.方法通过分数傅立叶变换(FRFT)对LFM信号的能量聚焦特性,构造出一种新的FRFT域阵列数据模型;采用UCA-RB-MUSIC算法测向,通过模式激励法把阵元空间转换到实波束空间,对谱函数进行二维搜索,得到辐射源的方位角和俯仰角.通过理论推导和仿真验证,证明方法具有测向精度高、运算量小、360°全方位测向的优点.     

网络并行计算在图象处理中的应用

当前随着计算要求的不断提高,并行计算发展方法未艾,网络并行计算更成为新的潮流,在并行处理中,图象处理是一个重要的应用领域。提出一种动态并行方法,以此实现Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ图形。通过对实验数据的分析,对于任务规模和并行计算的加速比进行了研究。     

高性能通用并行信号处理模块的设计与实现

为满足信号处理领域不断增长的任务需求并适应不同的应用场合，设计高性能通用并行信号处理模块，进而构建各类信号处理系统是一种趋势。基于对共享总线和分布式两种并行结构的理论分析，结合信号处理系统的特点，设计了一种高性能通用并行信号处理模块，它具有标准化、模块化、可扩展、可重构、混合并行模式、多层次互联的特性，通过构建典型信号处理系统验证了这些特性。