基于高阶累积量的自适应IIR线谱增强器

将四阶累积量的递推算法推广到求正弦信号的四阶混合累积量，并提出了一种基于四阶混合累积量切片的自适应IIR结构的线谱增强器算法。该线谱增强器通过自适应前向线性预测法求得滤波器的系数，从而使带噪信号的线谱成份得到增强。仿真结果表明，在平稳或非平稳输入信号情况下，该算法从色噪声中提取正弦信号的能力优于基于二阶自相关函数的自适应IIR线谱增强器。     

多滞后时刻四阶累积量的正弦信号频率估计

在含噪正弦信号频率估计方法中，通过开发高斯色噪声中正弦信号的四阶累积量切片结构、以及由这些累积量构成的Hankel矩阵性质，提出了多滞后时刻累积量的高分辨正弦信号频率估计方法。现有的基于高阶统计的算法中没有充分利用多滞后时刻的四阶累计量。本文提出了一种基于多滞后时刻四阶累计量的正弦信号频率估计的ESPRIT和MUSIC算法。理论分析表明，这种算法有助于提高参数估计的性能。     

空间相关高斯噪声中基于四阶累积量的自适应时延估计方法

针对高斯色噪声中零均值、具有非零三谱信号,提出了一种基于四阶(互)累积量的自适应时延估计方法,并分析了算法的收敛性。该方法不仅具有抑制空间相关(或不相关)高斯色噪声的能力,而且可估计正弦信号的时延,理论和仿真实验均证明了该方法在空间相关高斯色噪声背景下,具有优越于互相关方法的时延估计性能。     

基于高阶累积量带噪盲源分离算法

针对非高斯有色噪声瞬时混合盲信号分离问题,采用了一种基于特殊定义的四阶累积量和SVD-TLS方法对噪声的模型参数进行估计,得到去噪的观测信号,进而以信号的四阶累积量为目标函数,运用粒子群算法对其进行优化,以实现对混合信号的分离。仿真实验证明了算法可以有效进行带噪瞬时混合信号的盲分离。     

用四阶累积量实现谐波信号频率与功率谱估计

针对一般谐波表达式导出在四阶累积量下的相应Y-W方程模型和频率估计方法。利用四阶累积量对高斯噪声具有不敏感性的特点,实现了高斯白噪声或色噪声污染下谐波信号频率与功率谱的正确估计。仿真实验证明了该方法即使在色噪声中仍具有较高的估计精度。     

一种用四阶累积量进行了DOA估计方法

用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵，该矩阵符合ＭＵＳＩＣ算法的结构，从而可进行波达方向估计。由于四阶累积量对高斯噪声和干扰不敏感，从而可提高估计的分辨性能。当完全使用这个矩阵，可估计比经典ＭＵＳＩＣ法更多的源信号的参数。     

一种用四阶累积量进行DOA估计方法

用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵，该矩阵符合ＭＵ－ＳＩＣ算法的结构，从而可进行波达方向（ＤＯＡ）估计。由于四阶累积量对高斯噪声和干扰不敏感，从而可提高估计的分辨性能。当完全使用这个矩阵，可估计比经典ＭＵＳＩＣ法更多的源信号的参数。     

基于四阶累积量的多参数联合估计算法

研究了利用四阶累积量方法估计信号的到达角、极化角和频率．在高斯色噪声情况下四阶累积量参数估计方法可以获得较高的估计精度，但现有的估计方法只利用了四阶累积量矩阵特征分解的特征值，需要多次特征分解和配对运算。计算量很大．提出利用一次特征分解的特征值和特征矢量，这种方法减少了所需的四阶累积量矩阵，且信号参数自动配对,降低了计算量．     

基于高阶统计量的水下目标动态线谱增强算法研究

提出了基于高阶累积量的自适应动态线谱增强算法（Cumulant-Based Adaptive Dynamic Line Enhancement,CBADLE)，并对其原理进行了剖析，用水下某航行器线谱的实测数据，对水下航行器与水听器处于不同方位时水听器接收的线谱进行了动态仿真，结果表明，该算法在抑制高斯噪声，提高信噪比和收敛等方面的性能优于通常的自适应线谱增强算法。     

基于粒子群优化算法的高阶累积量滤波器

基于高阶累积量（HOC）的自适应滤波器能够滤除高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声，其解法一般采用的是梯度搜索法，但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂．粒子群优化算法（PSO）具有算法简洁，易于实现，且不需要梯度信息等优势．使用粒子群优化算法求解高阶累积量自适应滤波器系数优化问题，为滤波器参数的优化提供了一种新的思路．仿真结果表明，使用PSO优化算法求解自适应滤波器系数能获得更高的精度．同时PSO算法受系统跃变的影响较小，因此它在求解非平稳过程模型系统时具有一定的优势．     

基于三阶矩的非最小相位MA模型参数估计

提出一种新的非高斯信号激励的非最小相位ＭＡ模型参数辨识方法。该方法基于三阶矩和自适应算法，并利用ＦＫＡ算法极小化输出信号的三阶矩估计方差。计算机模拟结果表明，木文方法的收敛速度比最大梯度下降法（ＮＰＧ）快，与ＮＰＯ算法同数量级，但每次递归的运算量比ＮＰＯ算法少，占内存量也小。     

基于MDL比值的战场目标个数盲估计算法

由于基于MDL准则的信源数估计算法只适用于估计白噪声条件下非相关源的数目,为了适应战场的实际应用环境,提出了基于改进MDL准则的MDL比值信源数目估计算法,有效地解决了基于传统的MDL准则算法在有色噪声条件下信源数估计失效的问题。为了研究空间噪声相关性对所提算法的影响,建立和推导出了适用于圆阵的空间相关有色噪声模型。通过仿真实验和实测数据的验证试验,验证了所提出算法的有效性和可行性。     

基于BP网络横向磁场永磁电机调速系统的设计

文章针对横向磁场永磁电机非线性、强耦合的特点以及传统PI调节器存在超调和控制参数无法自适应的缺陷,提出一种基于BP神经网络的横向磁场永磁电机PI控制方案.该方案在分析电机矢量控制的基础上,建立了四相横向磁场永磁电机的数学模型,利用BP神经网络对PI调节器参数进行在线整定,通过自调整学习速率改进BP神经网络学习能力,实现电机跟踪性能和抗负载扰动性能的提高.实验结果表明,所采用的控制策略可行,在参数突变和突加负载时,均能够达到跟踪额定转速的效果,使系统具有良好的鲁棒性.     

非高斯信号的非因果非最小相位ARMA模型辨识

提出了一种新的ＡＲＭＡ模型参数辨识方法，该方法以受噪声污染的系统输出信号的三阶矩和双谱作为工具，通过求解一系列线性方程组，分别估计出ＡＲＭＡ模型的ＭＡ部分和ＡＲ部分的参数。其主要特点在于应用了基本域内的所有双谱采样，从而有效的利用了信息量。计算机模拟结果表明，它具有很好的数值特性和较好的参数估计。     

广义Benjamin-Bona-Mahoney方程的多辛算法

文章基于Bridges意义下的多辛理论构造了广义Benjamin-Bona-Mahoney方程的多辛偏微分方程组,利用变分原理得到了多种守恒律,构造了一种等价于Preissmann格式的隐式多辛格式。钟状孤波解的数值模拟结果表明该多辛格式具有较好的长时间数值稳定性。     

准消失矩变阶小波Galerkin边界元法

迄今为止,所有关于小波边界元法的报道中均采用严格满足消失矩特性的小波.文章提出了准消失矩小波的概念及其在边界单元划分上的构造方法.将此小波用于非标准型Galerkin边界元的矩阵压缩.在给定小波矩误差的情况下,建立了矩阵元素的估值公式.分析表明,准消失矩小波在保证精度的前提下可以降低小波边界元法的复杂度.空间非光滑边界问题算例证实了理论结果.     

基于信道辨识的自适应Turbo-OFDM系统性能研究

研究了信噪比对系统性能影响的规律,将信噪比分布分为高信噪比区、中信噪比区和低信噪比区3个区域。当部分平均信噪比分别取3个区域典型值时,引入迭代增益,判断典型信道状态对应的最佳迭代次数。将数据子信道对应的接收信噪比进行排序,计算部分平均信噪比,利用其进行聚类分析,对当前信道进行辨识,在不同的信道状态下,自适应选择迭代译码次数。仿真结果说明,在平坦慢衰落信道下,采用OFDM系统中基于信道辨识的自适应Turbo码译码算法,可以兼顾系统性能和译码速度,得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度。     

粗细尺度耦合粒子滤波在多目标跟踪中的应用研究

文章提出了一种进行多目标跟踪的高效率粒子滤波器算法。它利用粗细2种尺度耦合采样信号,粗尺度采样降低算法计算的复杂度;细尺度采样来保证精度,同时不用重采样来消除粒子滤波的退化现象。对信号经过粗细2种尺度处理以后,再用基于MCMC方法的Metroplis-Hasting采样得到多目标系统的最大似然函数参数后验满条件的分布,并对多目标系统进行实时跟踪。仿真表明该算法在处理多目标跟踪问题时具有高效率和精确性。