可变步长自适应时延估计方法研究

在介绍LMS自适应时延估计算法的基础上重点介绍了基于参数模型的自适应时延估计算法ETDGE，并给出了一种利用ETDGE的功率因子估值来估计噪声与信号功率的方法，从而实现加快收敛速率的变步长迭代算法。实验结果表明，基于可变步长的ETDGE算法具有更快的收敛速度和更小的稳态均方估计误差。     

一种改进的盲解卷积算法在轴承声学诊断中的应用

针对时域盲解卷积算法滤波器长度估计困难的缺点,提出一种基于遗传算法优化的改进算法。该算法利用遗传算法搜索最佳时延,解决了盲解卷积结果不确定问题,并改进了信号分量的聚类指标,采用峭度作为独立分量间距离测度,提高了信号分量聚类的准确性,获得了可靠的估计信号。计算机仿真和实际环境中故障轴承声信号提取实验验证了该算法的有效性。     

利用相关峰内插时延估计提高四元阵定位精度

超短基线定位系统具有基阵尺寸小、易于安装等优点,被广泛应用于海洋科学领域。但超短基线作用距离短,远距离定位精度不高。为了改善超短基线的定位精度,在四元阵被动定位结构基础上,采用相关峰内插时延估计算法进行超短基线定位。仿真结果表明该算法能够较好地估计时延差值,有效改进定位精度。     

基于UWB最强路径检测的TOA估计算法及性能研究

IR-UWB定位方法中TOA估计通常是以检测首达路径DP(Direct Path)来获得传播时延.而噪声存在时,尤其是在非视距情况下,DP常常难以检测.给出一种简单、基于卷积的最强路径SP(Strongest Path)检测的TOA估计算法;着重研究信道噪声对SP检测的影响,分析了TOA估计误差均值、均方误差随信噪比的变化关系;通过对IEEE.802.15.4a标准信道CM1和CM2的仿真结果表明,该算法在SNR为-2 dB时估计误差CM1为0.5*10-4 ns,CM2为3*10-3 ns;对特定信噪比下的TOA估计误差进行统计分析,给出高斯分布拟合曲线;给出在噪声环境下无误TOA估计的概率和信噪比的关系,在信噪比大于一8 dB时CMl和CM2均能获得90%以上的正确估计.     

基于单矢量水听器的水面目标运动分析

介绍了一种基于单个三维矢量水听器对水面目标进行跟踪定位和运动速度估计的简单方法。首先利用平均声能流法得到目标波达方向的极大似然估计;当矢量水听器深度已知,由目标波达方向的估计序列可得到目标空间位置和运动速度的估计序列。但随着信噪比的降低,目标定向性能随之下降,导致目标位置和速度的估计误差急剧增大。针对直线运动目标,提出利用线性最小二乘法进行目标轨迹拟合的改进算法。仿真结果表明,拟合算法大大提高了目标定位精度和运动速度估计精度,增强了基于单矢量水听器的水面目标运动分析的结果的可靠性。     

一种改进的频域自适应时延估计算法

时延估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出了一种改进的频域自适应时延估计算法,该算法等效于频域自适应时延估计器和广义相位谱估计器的组合。用实测的直升机噪声数据进行仿真,验证了本文提出的算法具有较高的时延估计精度和收敛速度。     

斜阶跃信号激励下耦合RLC互连线时延估计

考虑实际电路中激励信号不理想对耦合互连线时延分析的影响,建立了斜阶跃信号激励下的互连线时延模型,提出了一种基于耦合RLC互连线的时延分析方法。该方法对已有的解耦算法进行了改进,将斜阶跃信号激励下的耦合互连线模型在线元分析阶段进行解耦,并结合二阶矩模型及改进的一阶模型对互连线的传递函数进行化简,进而给出耦合互连线的时延估计表达式。实验结果表明,互连线时延估计方法可以对耦合RLC互连线模型的时延进行有效评估。     

基于固定尺度欧氏距离的变因子递推子空间辨识算法

针对传统的子空间辨识算法采用固定遗忘因子出现跟踪能力不足或效果易受噪声影响等问题,提出了一种新的变因子递推子空间辨识算法.该算法分为3个步骤:首先引入变因子构造与更新Hankel矩阵和观测向量;其次为保证广义能观测阵的列向量收敛于主子空间的正交基上,采用OPAST算法递推估计广义能观测矩阵,并由广义能观测矩阵估计系统参数矩阵;最后用A的特征值空间距离信息实现变因子,因此,算法具有自适应能力.应用于一类时变系统,仿真结果表明改进算法具有较好的快速跟踪能力和跟踪效果.     

改进的二阶统计量盲分离算法

利用二阶统计量(不同时延相关矩阵)的非平稳性和信号时序结构特征,能简单估计出线性瞬时混合的盲源信号。但随时延[τ]增大,仅利用某一个时延协方差均衡化,忽略了信号的时间变化特性,很难保证算法的性能。通过分析矩阵的平均特征,提出一种改进的基于二阶统计量盲源分离算法,对一组均衡化的时延相关函数进行等时延分段,并对等间隔段的两个时延矩阵分别求取均值,采用类似联合近似对角化,估计出最优化的酉矩阵,最终得到信源的稳健估计。性能指标分析和仿真实验证明,算法很好地解决原算法的不足,并成功分离出信号。     

一种针对LSB嵌入方式水印的改进的全盲检测方案

提出了一种基于常规-异常(regular-singular,RS)算法的改进的最低有效位(least significant bit,LSB)嵌入方式水印检测方案.经实验及理论分析认为,RS算法误差产生的主要原因是载体图像存在较大的初始偏移量,并在此基础上对其拟合方式进行了改进,提高了拟合的精度,由此减小了载体图像的初始偏移量对估计准确度的影响.理论推导和计算机仿真结果表明,与RS算法以及其它现有检测算法相比,改进算法不但能够很好地改善检测性能,提高隐藏信息长度的估计准确度,而且时间复杂度也较小,是一种可以快速估计待测图像中隐藏信息长度的实用算法.     

音频无人机定位的时延估计模拟分析

针对无人机非平稳音频信号时差定位中,广义互相关时延估计算法抗噪性差和时延估计值精度低等问题,文章采用了一种基于广义二次相关时延估计的改进算法。算法对叠加了实际噪声（如风声、雨声、汽车鸣笛声等）的无人机音频信号进行频谱细化的广义二次相关,有效抑制了噪声干扰,融合相关峰精确插值算法,提高了互相关函数的分辨率,使得时延峰值更加明显。仿真实验结果表明,改进的广义二次相关方法在不同信噪比时,比广义互相关和广义二次相关算法的时延估计精度更高,稳定性更好。改进的广义二次相关算法对无人机定位中的时延估计具有更好的性能优势,具有较强的实际应用性。     

基于测深侧扫声呐的DOA估计算法研究

针对测深侧扫声呐进行波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计时会受到阵元幅度、相位误差及低信噪比影响的问题,提出一种改进的波束域加权子空间拟合算法。首先,采用总体最小二乘-旋转不变子空间算法进行回波方向预估计;其次,将连续线阵划分为多个子阵,并将各个子阵在预估计方向做加权波束形成;再次,采用加权子空间拟合(Weighted Subspace Fitting, WSF)算法构造代价函数;最后,采用阻尼牛顿法求解得到高精度的DOA估计结果。仿真结果表明,文中所提算法在阵元出现幅度相位误差条件下的角度估计均方误差相对于WSF算法减少了约0.03°。海试数据分析结果表明,文中所提算法的测深点均方误差整体优于WSF算法,其相对测深精度提高了约9.8个百分点。以上分析结果表明,文中所提算法整体优于WSF算法,可以实现在阵元幅度相位误差及低信噪比情况下的高精度DOA估计。     

Two-stage method for joint time delay and Doppler shift estimation

The focus of this research is to provide a fast and precise method for joint time delay and Doppler shift estimation. The main procedure is divided into two stages. In the first stage, the pre- weighted Zoom fast Fourier transform and quadratic surface fitting methods are used for fast computing the ambiguity function and the for coarse estimation, respectively. In the second stage, the values near the coarse estimates are calculated and quadratic surface fitting method is used again for fine estimation. The two-stage method reduces the computational load without losing the precision. Simulation and experimental results are used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列DOA估计

针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。     

基于三次相关改进的广义互相关时延估计法在局部放电超声波定位中的研究

在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。文章首先对目前现有的基本相关、广义相关、二次相关等时延估计算法进行了分析。其次,在二次相关基础上再进行一次相关,并设计了新型的加权函数,将三次相关与广义互相关结合在一起,成为一种新的方法,即广义三次相关时延估计法。最后,搭建了相应的开关柜实验平台并对以上方法进行了实验及对比,分析了各算法的性能。结果表明,广义三次相关时延估计法在相对强噪声环境中较其他算法抗噪性能更强,具有更好的优越性。     

一种自适应EPF算法及其在光纤水听器中的应用

基于椭圆拟合的相位生成载波(Phase Generated Carrier,PGC)解调方法是消除非线性因素对光纤水听器PGC解调结果影响的一种有效手段,椭圆曲线参数的最优估计问题是实现该方法的关键。扩展卡尔曼粒子滤波(Extended Kalman Particle Filter,EPF)是解决此类非线性估计问题的一种常用的最优估计算法。但传统的EPF算法在用于常参数过程方程的参数或状态估计问题时,过程噪声的方差通常设置为一个常量,这使得算法难以兼顾收敛速度和估计精度,一定程度上限制了算法的整体性能。为了解决这个问题,文章对现有的EPF进行了改进,提出了一种自适应扩展卡尔曼粒子滤波(Adaptive Extended Kalman Particle Filter,AEPF)算法。模拟仿真和实验结果表明,文中所提出的AEPF算法能根据基于椭圆拟合的PGC解调方法有效地解调出待测声信号,相比EKF算法和EPF算法,AEPF算法的收敛速度和估计精度都得到了提升。此外,文章所提出的AEPF算法也适用于其他具有常参数过程方程的参数或状态估计问题,具有一定的通用性。     

一个通用的频谱误差校正快速算法

建立通用的频谱误差数学模型;得出利用信号频域能量信息反求信号幅值、利用信号频域能量重心信息反求信号频率的频谱误差校正算法。该算法适用于加任意对称窗的情形,且速度快、精度高,其有效性得到了数值仿真的验证。     

Approximating network reliability estimates using linear and quadratic unreliability of minimal cuts

A new algorithm is proposed to approximate the terminal-pair network reliability based on minimal cut theory. Unlike many existing models that decompose the network into a series–parallel or parallel–series structure based on minimal cuts or minimal paths, the new model estimates the reliability by summing the linear and quadratic unreliability of each minimal cut set. Given component test data, the new model provides tight moment bounds for the network reliability estimate. Those moment bounds can be used to quantify the network estimation uncertainty propagating from component level estimates. Simulations and numerical examples show that the new model generally outperforms Esary-Proschan and Edge-Packing bounds, especially for high reliability systems.     

半挂式车辆自主驾驶的轨迹跟踪控制研究

该文针对半挂式车辆的自主驾驶,设计一种基于迭代线性二次型调节器(iLQR)的轨迹跟踪控制器。通过深入研究转向过程中半挂式车辆的运动,建立满足非完整性约束的非线性车辆运动学模型,并根据期望轨迹对其进行线性化,得到线性的轨迹跟踪误差模型。基于扩展卡尔曼滤波器设计车辆状态观测器,估计车辆的航向角。通过对期望轨迹进行基于三次Bezier曲线的自适应拟合得到轨迹跟踪的前馈控制信息,并利用iLQR得到最优控制序列。基于Simulink进行半挂式车辆轨迹跟踪的仿真实验析,结果显示该控制器能够使半挂式车辆快速且稳定地跟踪期望轨迹,并且满足跟踪精度的要求。     

基于模糊控制的商用车驾驶室悬置有限带宽主动控制系统研究简

 建立了含驾驶室的商用车十自由度整车数学模型,对安装了驾驶室有限带宽主动悬置的商用车进行模糊控制系统设计,该控制系统全面考虑了驾驶室质心处垂直、俯仰、侧倾方向振动,并采用遗传算法对模糊控制器增益因子进行优化．以积分白噪声随机路面输入作为激励进行振动仿真,仿真结果表明采用本文设计的驾驶室有限带宽主动悬置模糊控制系统相对全浮式悬置系统有效降低了驾驶室质心垂直、俯仰和侧倾加速度,一定程度上提高了商用车行驶平顺性和乘坐舒适性．