小快拍相干源时的自适应波束形成方法

基于特征空间自适应波束形成算法，针对等距离线阵提出了一种波束形成方法．通过构造一个特殊的矩阵代替协方差矩阵，可以克服特征空间算法不能在相干环境下工作的缺点，且在低信噪比、小快拍数下自适应波束形成就能收敛并保持较好的性能．     

稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法

针对期望信号存在指向误差和多个相干干扰时Duvall结构波束形成器性能下降问题,提出一种稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法。该算法首先将Duvall结构波束形成器与最差性能最优波束形成算法结合,实现稳健的宽带波束形成,然后利用空间响应变化约束（SRV）将宽带波束形成等效为参考频点的波束形成,通过协方差矩阵重构,在相干干扰数目较多时,输出波束仍可以在相干干扰方向自适应地形成零陷。理论分析与仿真实验表明,该算法能够有效抑制多个强相干干扰,具有较好的稳健性。     

超密集网络空域协同波束形成研究

为了降低超密集网络(UDN)小区微型化所带来的严重小区间干扰,提出一种基于空域协同波束形成的UDN干扰消除方法。首先建立超密集网络协同波束形成的多目标优化系统模型,然后利用凸优化方法求解得到原问题的最优解(协同波束形成器);针对最优波束形成器难以工程实现的局限,结合最优解结构特征,设计了由信号泄漏噪声比波束形成导向矢量和最优功率分配构成的线性次优波束形成器。仿真结果表明,该波束形成器能有效地抑制小区间干扰而提高系统容量。     

一种基于混合优化算法的阵列波束形成方法

提出一种波束图设计的数值方法.该方法是组合运用了自适应阵原理和遗传算法的混合二阶优化算法.方法第一步是基于自适应理论,假定阵列为一自适应阵,通过在其波束图的旁瓣区布置大量的干扰信号以实现旁瓣控制.通过多次调整干扰强度,可以获得初始波束图.根据初始波束图建立新的期望波束图,基于估计波束图和期望波束图之间差别,建立误差能量函数.采用标准遗传算法通过最小化误差能量函数来实现波束图优化设计.双圈圆环阵的设计实例说明了算法的有效性.设计波束图的具体参数表明了其优良的性能.对于任一给定阵,该方法可设计给定指向方位、具有更低旁瓣的波束图.如果不能设计出期望特性的波束图,该方法可设计出最佳可得的波束图.     

非线性约束的自适应波束形成算法

提出基于非线性约束的自适应波束形成算法. 首先修改接收信号协方差矩阵信号子空间中的特征向量,使修改后的协方差矩阵基本不包含期望信号(SOI)成分而只包含干扰信号和噪声. 进而利用线性约束最小均方算法(LCMV)和修改后的波束空间求解方向图的权向量w. 为了提高算法的稳健性,采用非线性约束方法对w进行优化,w的优化解在形式上不同于可变对角加载类算法,且优化解中的待定参数容易准确求出. 新算法的输出信干比 (SINR)对导引向量随机误差具有稳健性, 并对期望信号的功率变化表现出不敏感的特性, 仿真证明了这一点.     

Toeplitz化在ESB自适应波束形成算法中的应用

把Ｔｏｅｐｌｉｔｚ化和基于特征空间（ＥＳＢ）自适波速形成算法相结合,针对等距线提出了一种新的波束形成算法并进行了理论分析,该算法通过对估计得到的阵列信号相关矩阵进行Ｔｏｅｐｌｉｔｚ化,减小有限次采样引起的误差,获得较快的收敛速度,并能有效克服ＥＳＢ算法不能在相干环境下工作的缺点,计算机仿真结果证实了这种算法的有效性。     

基于MNC-FastICA算法的稳健自适应波束形成

针对导向向量失配的稳健自适应算法主要是基于导向向量不确定集约束,但是其约束参数往往难以确定,提出了基于修正的非圆复值快速不动点算法（MNC-FastICA）的波束形成方法,通过盲分离得到的分离矩阵来构造波束权向量,并对由此产生的信源幅相模糊进行校正。该方法不必预先估计信号来波方向,避免了传统方法中来波方向估计不准引起的期望信号的导向向量失配;对于阵列通道幅相误差导致的导向向量失配,该方法对其不敏感,不必对阵列进行校正。仿真实验与最差性能最佳化（WCPO）等经典方法作了性能对比,结果验证了该算法的有效性和稳健性。     

连续波体制自适应波束形成算法及实现

介绍了一种在连续波体制下,实现自适应调零的硬件构成和自适应算法。硬件采用由微机和TMS320C25构成的主从系统为控制和处理核心,控制方便,运行速度快。另外,本文针对连续波体制下,快拍向量中含有期望信号这一问题,提出了一种改进的GS算法。该算法在C25上运算效果良好,且可在1.8ms内完成自适应迭代。     

基于Bayesian准则的鲁棒自适应波束形成算法

研究波束形成算法的前提是驾驶向量是确定的.在实际情况下,由于实际的阵列响应和期望信号的阵列响应存在一定的偏差,这时候就需要研究对于驾驶向量不确定情况下的波束形成问题.该文基于Bayesian准则,对一系列自适应MVDR波束形成器的权向量进行后验概率密度加权,得到Bayesian自适应波束形成器.仿真和实际水声阵列数据结果显示,该波束形成器在驾驶向量不确实的情况下,具有较好的鲁棒性.     

光的时空相干性

分别讨论了光的时间相干性和光的空间相干性。推导出了时间相干性和光的单色性之间的关系,以及光源线度的极限值,最后从部分相干理论的角度对时空相干性进行了统一的分析与探讨。     

相干系数与幅度相位估计融合的医学超声成像算法

在医学超声成像中,最小方差(MV)自适应波束形成算法能有效的提高成像分辨率,但是却牺牲了成像对比度和算法稳健性。针对这个问题,提出了一种相干系数(CF)和幅度相位估计(APES)融合的自适应波束形成算法。该算法利用APES幅度估计准确,成像对比度和算法稳健性高的优点,同时结合相干系数加权抑制噪声和干扰,改善了成像分辨率。仿真实验结果表明：该算法在成像分辨率和对比度方面都要优于传统的延时叠加(DAS)法,最小方差法和原始的幅度相位估计法。     

一种变步长因子及变动量因子的自适应算法

作为对动量ＬＭＳ算法的补充和改进,提出了一种带有变步长和变动量因子的自适应算法,该算法将传统的动量ＬＭＳ算法中的常量步长调节因子与常系数的动量调节因子均改变成随机变量,从而为自适应滤波器提供了更好的收敛特性,计算机模拟的结果表明,给出的算法在平滑随扰动和加快收敛速度方面起到了一定的作用。     

空间数据多级索引结构的算法实现和分析

空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率和空间检索性能的关键技术。介绍了空间数据库中建立索引的常用字技术,给出了一种多级空间索引,详细讨论了该索引的建立算法以及应用该索引的检索算法,并进行了算法分析。     

一种采用权重因子的低复杂度空间调制检测算法

针对空间调制系统的最大似然算法复杂度较高的问题,提出一种改进的最大比合并算法.定义一种权重因子,其下标对应发射天线序号;通过对权重因子的值进行降序排列,选取前L个值所对应的天线组成天线候选集,假设天线候选集中的某一根天线被激活,利用迫零算法计算该天线下的发送符号;最后对天线候选集中所有天线和对应的估计符号进行最大似然搜索.仿真结果表明,所提出的新算法在保证次优检测性能的前提下,明显降低了算法的复杂度.     

声强向量阵的波束形成与检测原理研究

提出了基于声强向量阵的信号检测方法,分析了基于声压的常规与最优(超增益)波束形成的阵增益与指向性。基于互谱声强测量方法分析了声强向量阵在各向同性噪声中对声信号的检测与定向原理,得出了它相对于声压检测的时空增益。理论分析、计算机仿真和实验均表明了超增益波束形成与声强检测方法的有效性,且声强检测方法的运算量小,性能更为稳健。     

电能质量数据采集和谐波分析方法的实现

针对电能质量的分析，设计了基于DSP和GPLD的电能质量检测装置，完成对电网信号数据的实时采集和处理。文中介绍了系统的总体结构以及数据处理的方法。由于非同步采样造成频谱泄漏和栅栏效应的误差，采用同步采样的实现方法。为提高计算的准确性，采用基于加窗插值的FFT算法分析电力系统谐波，并对算法的实现进行了详细的描述。     

MLMS算法中动量因子的分析

本文从另一角度分析了动量 LMS 算法中动量因子的作用及影响,得到了一些新的认识和新结果,并得到计算机模拟结果证实.     

融合社交和标签信息的隐语义模型推荐算法

为了提高隐语义模型在数据稀疏情况下推荐结果的质量,提出一种带有社交正则化项和标签正则化项的隐语义模型.根据用户社交网络和物品标签的信息,设计出描述用户和物品概况的正则化项,并利用用户对物品的历史评分计算得到用户评分偏好,将这三项引入矩阵分解目标函数中,进一步约束目标函数,最后通过梯度下降法去优化模型参数,得到推荐结果.为了验证算法的有效性,在Last.fm数据集上进行实验,实验结果表明,本文算法的推荐质量优于其他传统推荐算法.     

一种图像平滑处理方法的空域算法与频域分析

研究了一种图像平滑处理方法。利用模板运算的概念描述线性平滑处理的空域算法 ,并基于二维傅里叶变换进行了频域分析 ,最后给出了计算机仿真结果与结论。