WCDMA系统智能天线通道不一致性在线校正方法

研究智能天线通道不一致性的注入校正方法。基于WCDMA移动通信系统智能天线通道的物理层协议标准,提出一种新的注入校正方法。该方法首先采用搜索器估计通道的复增益,然后利用复增益的估计值实现通道不一致性的校正。理论分析和Matlab仿真表明,该注入校正方法能使智能天线的性能得以改善。     

阵列天线通道误差的盲估计

基于特征值分解的高分辨DOA估计算法,在理想阵列天线条件下,性能很好,能够精确估算出信号的方位角。但是当存在噪声扰动和天线自身存在误差时,会严重恶化这一类算法的性能,使其分辨率下降。本文提出了一种盲估计方法,此方法不需要知道信号源的方位角,就能精确估计出阵列天线的通道误差。     

一种基于阵列虚拟平移的互耦自校正算法

阵元间的互耦和相干信源对阵列的DOA(Direction-Of-Arrival)估计性能产生了严重影响.针对这一问题,在应用子空间原理的基础上,利用均匀线阵互耦矩阵的带状循环特性及时称Toeplitz性,并结合阵列虚拟平移,提出了一种阵元互耦条件下的相干信源的波达方向估计新算法.该算法无需阵元的互耦参数信息,就可准确地估计出相干信源的DOA,估计性能优良,而且只需一维搜索,计算量较小.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于频域均衡的宽带阵列通道校正

通道失配会严重影响阵列天线的性能,需要校正失配.窄带阵列只需在中心频率上校正即可,而宽带阵列因带宽相对较大需要对整个通道特性采取均衡的方法来保证各通道间的幅度和相位一致性.首先建立了失配通道模型,然后介绍了基于最小二乘准则的频域均衡算法,最后通过计算机仿真验证了频域均衡算法的有效性.同时,新算法采用LFM信号作为校正信号,克服了时域校正时校正权值不收敛的问题.     

一种针对规则集不一致性的测试数据包选取算法

在防火墙规则集正确性测试中,现有的测试数据包选取算法大多随机选取数据包和从规则顶点选取数据包。然而,这种做法忽略了存在规则不一致性的区域,从而导致不能检测出所有因规则不一致性而产生的配置错误。针对这一情况,提出了一种针对规则集不一致性的测试数据包选取算法。该算法以两条规则为基本单位,计算其不一致性区域。算法不但从规则顶点选取数据包,而且从规则集不一致性区域选取数据包。测试表明,与常见测试数据包选取算法相比,该算法只需增加少量测试数据包,就能检测出所有因规则不一致性而带来的配置错误。     

一种双极化平面超宽带天线阵列

介绍了一种工作频率为6～12 GHz的双极化平面天线阵列。该阵列由印刷在Rogers 5880介质基板上的紧密耦合偶极子组成。天线阵列采用同轴线进行不平衡馈电,避免使用外部巴伦,从而降低了剖面。通过设计合适的偶极子形状、调整宽角阻抗匹配层厚度以及加载一对短路孔等方法,成功拓宽了天线阵列的工作带宽。同时,在阵列单元的设计中避免了使用盲孔,优化了制造流程并降低了成本。最终制造加工了8×8的天线阵列并进行了测试。实验结果证明了该天线阵列具有良好的回波损耗和单元间隔离度。在微波暗室中测量了辐射方向图,证明了该天线阵列在45°范围内进行扫描时,增益下降不到0.4 dB,显示出了其良好的宽带扫描特性。     

一种解决视频检索中语义不一致性方法

近年来,领域本体作为实现知识共享的基础已应用于视频语义检索。然而,同一或不同应用或领域知识可能存在多个本体,这些本体之间缺乏对术语使用的约定。这种现状所产生的语义不一致性导致难以实现检索过程中的知识推理和互操作过程的自动化,因而严重影响视频检索的效率和结果。提出一个两层本体结构,把同一或不同领域共享或共用的概念与知识映射到一个上层本体,从而解决多本体间语义上的不一致性,实现本体间知识的共享。并通过应用于视频场景的检索实验,说明该方法是有效和可行的。     

一种快速暗通道去雾算法

基于暗通道的去雾算法计算初始透射率需要进行大量的数据比较,优化透射率时需要计算融合矩阵,这两个过程耗时巨大,使其难以投入实际应用。针对这一问题,提出了一种快速暗通道去雾方法。首先利用分区最小表的数据结构,提高初始透射率的计算速度;接着,在优化透射率时,采用基于形态学梯度的彩色图像边缘检测算法提取图像边缘信息,减少优化范围,再利用边缘信息与像素的空间信息优化透射率,避免计算复杂矩阵,从而加快了优化速度;最后,运用最小可觉差模型补偿前两个步骤导致的图像画质下降,提高图像清晰度。实验证明,快速暗通道去雾算法在保持恢复图像效果基本不变的基础上,很大程度提高了算法速度。     

一种属性不一致性加权的K近邻分类方法

针对传统的K近邻算法在计算样本之间相似度时将每个属性视为同等重要的问题,提出了一种基于推土机距离的方法来计算每个条件属性的权重。首先根据近邻关系划分用于比较一致性的两个分布;之后根据推土机距离设计不一致性评价函数,用于衡量每个属性下各个样本的近邻样本集与这一集合由决策属性细化的等价划分之间的不一致性程度;最后将近邻的不一致性程度转换为相应属性的重要性,用于实现属性加权K近邻分类器。通过在多个数据集上进行实验,该方法对参数的敏感程度低,在多个参数下可以显著提高K近邻的分类精度,并且在多个指标下的表现优于现有的一些分类方法。结果表明,该方法可以通过属性加权选择出更加准确的近邻样本,可广泛应用于基于近邻的机器学习方法中。     

具有双检测通道SISO系统的一种自校正算法

一、前言对于一类工业过程如窑炉等不可能利用热电偶直接测量工件表面温度,间接量测则具有较大的时延和测量误差.采用红外测温计虽然可以直接测量工件表面温度,但具有较大的随机误差.针对这类工业过程的特点,本文试图利用热电偶具有较高的精度以及红外测温计比较敏感的特点,提出了一种基于双通道检测的自校正算法.该算法对双通道     

基于均匀圆阵的改进UCA-ESPRIT算法

波达方向(DOA)估计是阵列信号处理的研究热点和难点之一。基于阵列天线, 利用空间谱估计理论进行DOA估计,提出一种改进算法——I-UCA-ESPRIT。首先根据均匀圆阵(UCA)的中心对称性,将输入信号进行重新排列;然后将重新排列的信号进行实值转换,并对相关矩阵进行特征值分解;最后引入SVD算法,以求解来波信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明,该算法不仅适用于DOA估计的非相干信号和相干信号,且优于UCA-RB-MUSIC算法和UCA-ESPRIT算法。     

Joint diagonalization DOA matrix method

A novel joint diagonalization （DOA） matrix method is proposed to estimate the two-dimensional （2-D） DOAs of uncorrelated narrowband signals. The method constructs three subarrays by exploiting the special structure of the array, thereby obtaining the 2-D DOAs of the array based on joint diagonalization directly with neither peak search nor pair matching. The new method can handle sources with common 1-D angles. Simulation results show the effectiveness of the method.     

基于COLD阵列的联合稀疏重构信号DOA估计方法

针对窄带和宽带两种情形,提出了一种基于同点正交磁环偶极子矢量天线（Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD）阵列的联合稀疏重构信号波达方向（Direction-of-arrival,DOA）估计方法。该方法首先构造极化-空间域协方差矩阵,并对其第一列进行稀疏表示,在此基础上利用COLD阵列可视为相互垂直的磁环阵列和偶极子阵列这一特点,采用l2-范数约束下的凸优化（l1-范数）联合稀疏重构技术实现信号DOA估计。仿真实验表明,该方法较之现有方法具有分辨力高、估计精度高等优点。     

柱面共形阵列天线的极化-DOA估计

共形阵列受共形载体曲率的影响,呈现多极化特性,在共形阵列天线的波达方向(direction of arrival,DOA)估计的研究中考虑信号的极化参数就显得非常重要,现有共形阵列下空间超分辨率算法常缺失对信号极化参数的估计.针对柱面共形阵列的多极化特性,建立含有入射信号极化参数的柱面共形天线的导向矢量模型,结合MUSIC(multiple signal classification)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向的联合估计,对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对.仿真结果表明,改进方法能有效应用于柱面共形阵的DOA估计,并提高了信号的分辨率.     

一种改进的卫星空时DOA矩阵算法

提出一种改进的基于信号空时特征结构的高分辨二维波达方向(DOA)估计方法——时空DOA矩阵方法。该方法在保持原时空DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上,通过构造X轴上的平移不变子阵列,产生2个DOA矩阵,利用这2个DOA矩阵的角度兼并曲线的差异,解决了原时空DOA矩阵方法的角度兼并问题。由于2个子阵可以重复利用阵元,该方法基本无冗余阵元和孔径损失。仿真结果证明了该方法的有效性。     

通道失配对二维MUSIC算法测向性能的影响

针对二维MUSIC算法在空间谱估计中计算量大的问题,提出了一种基于三维垂直阵列结构的二维MUSIC算法,该算法在降维技术的基础上通过组合三个并行的均匀线阵分别估计出的一维DOA进行空间测向。然后重点分析了通道失配（幅相特性不一致）对二维MUSIC算法测向性能的影响。计算机仿真结果表明,通道失配严重影响着二维MUSIC算法的测向性能,在应用该算法进行空间信号波达方向估计的时候,必须考虑通道幅相误差的影响并对各通道的幅相特性进行均衡。     

基于阵列单通道的信源数目和DOA联合估计方法

基于阵列单通道系统,提出了一种新的宽带信号高分辨参数估计方法。利用带通信号的重构理论,建立了新的阵列单通道时域空间谱估计模型。而后推导了信源数目和时延的联合后验概率密度函数。运用改进的混合可逆跳转马尔科夫链蒙特卡罗（Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC）方法实现了信源数目和波达方向（Direction Of Arrival,DOA）联合估计。模型构建不受信号相关性限制。仿真结果证实了方法的正确性和估计性能的提高。