极低频垂直偶极子在地-电离层中场的数值积分算法

针对地-电离层空腔中极低频(ELF)场强问题,提出一种应用于任意复数角v的勒让德函数数值积分算法,并与已有渐近计算法、级数展开法进行比对,结果表明:该方法使用频率范围更广,计算精度、效率更高。利用此数值积分算法,计算了垂直偶极子激励的30Hz以下典型频点的场强分布,所得场强分布符合物理规律,无损耗条件下舒曼谐振频率与前人计算结果完全一致,印证了ELF垂直偶极子在地-电离层腔体中场的数值积分算法的正确性。     

基于RWG法分析考虑互耦的阵列方向特性

RWG(Rao-Wihon-Glisson)三角基函数为基础的矩量法是分析偶极子天线阵列的有效方法.通过求解阻抗矩阵和矩量方程,可分析天线互耦特性.偶极子模型法是将包含2个三角的RWG边元的表面电流分布用具有等效偶极子矩量的无穷小偶极子代替来求解天线辐射场.运用偶极子模型法替代传统的电场积分法来求解阵列方向图,对考虑互耦偶极子阵列的方向图进行了仿真,并对比分析了和理想情况下的差异.同通常的电场积分方程法相比,此方法具有计算简便,物理意义明确,可分析任意形状的天线等特点.     

用准静态电磁场方法研究扫描近场光学显微镜的耦合特性

为了研究扫描近场光学显微镜(SNOM)中探针和粗糙样品表面的耦合相互作用,采用准静态电磁场理论的方法,提出了一种模拟SNOM的理论模型。在该模型中,探针和样品突起由极化偶极子表示,样品平面的诱导极化效应由影像偶极子表示,应用偶极子辐射理论可以得到系统的场方程,通过自洽的方法可以求出任意偶极子位置处的严格解析解。该方法与通过并矢传播子方法得出的结果完全相同,其优点在于实用性和计算的简便性。     

一种考虑互耦的机会阵雷达波束综合方法

研究了机会阵雷达在阵元间互耦影响下的波束综合.考虑到大量天线单元的随机分布,基于子阵思想,提出了交叉划分子阵,利用矩量法计算子阵的互阻抗矩阵并构建机会阵的互阻抗矩阵,同时结合遗传算法优化各单元的激励状态、馈电幅度和相位,实现机会阵雷达的波束综合.以任意偶极子面阵和任意偶极子立体阵的波束综合为仿真实例,运用该算法,有效减小了计算量,给出了合适的子阵划分距离,并通过对比电磁仿真工具与不考虑互耦的仿真结果,验证了算法的正确性及考虑互耦的必要性.     

基于最小偶极子数解的脑磁定位方法

多偶极子定位是脑磁逆问题研究中的难点问题。本文基于最小偶极子数解,研究了一种多偶极子的脑磁源定位方法。以改进的模拟退火算法为优化策略,进行了仿真计算。结果表明,该方法可以达到多偶极子的定位目的,为多偶极子的源定位提供了有效途径。     

并矢格林函数法求解海水中电偶极子电场

海水中电偶极子的电磁场是目前水下通讯和水中目标探测方面的研究重点。利用并矢格林函数法对海水中电偶极子产生的电场进行求解，得到的解的形式简洁，且易于求解任意电流分布所产生的场。     

基于双旋转单偶极子阵列的谱参数估计方法

提出了一种基于双旋转单偶极子阵列的联合谱参数估计算法.通过旋转阵元及修正极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法中谱函数的导向矢量, 便能实现用两阵元进行多目标测向, 回避了传统算法中要求信号源个数小于阵元数的问题.仿真结果表明:在小快拍数、低信噪比的影响下, 该算法在测向性能上优于阵元数为6的极化空间谱估计算法, 且所用通道数少, 可降低成本.该算法所述的单偶极子阵列可用任意极化敏感天线单元或组合进行构造, 可移植性较强.     

利用偶极子组或磁环组估计信号到达角

从描述电磁场基本规律的麦克斯韦方程组出发，分析了现有的利用空间任意分布的偶极子组或磁环组构成的阵列估计信号二维到达角和极化状态方法存在的象限不确定问题，并提出了一种解决方法，借助偶极子组或磁环组构成的等距线阵提供的方向余弦信息解决了上述象限不确定问题。数值仿真结果表明文中方法是简单、有效的。     

矢量天线相位误差校正新方法

电磁矢量传感器阵列偶极子组与磁环组之间的位置偏差影响接收信号的相位，基于特征值分解的子空间类算法对相位误差非常敏感。提出一种通过修正偶极子组与磁环组间位置偏差来校正天线相位误差的方法，采用3个空间到达角和频率已知的参考信号源，用矢量叉乘方法求得入射信号的玻印廷（Poynting）矢量，根据位置偏差与参考信号Poynting矢量复角的关系，推导出偶极子组与磁环组间位置偏差在3个坐标轴方向上的闭式解。仿真结果证明了校正方法的有效性。     

时域物理光学后向散射近场线积分表达式

提出了一种计算偶极子源照射时理想导体平板后向散射近场的时域物理光学（Time-Domain Physical-Optics,TDPO）线积分表达式.利用并矢分析中的面梯度定理和面散度定理,将TDPO面积分表达式化为线积分表达式.该表达式消除了积分中的奇异性,适用于偶极子天线处在任意位置处的情形.计算了导体平板和复杂目标的瞬态后向散射场,与其他方法结果吻合良好.数值结果表明,该方法在保证计算精度的前提下,可以大大提高计算效率.     

宽频段空间信号频率、二维到达角和极化联合估计

在空间欠采样的条件下,通过巧妙定义稀疏L型阵列的四阶累积量输出矩阵,利用高阶累计量的盲高斯及阵列扩展特性,实现了宽频段空间非高斯信号频率、到达角和极化估计的分离,给出了一个基于四阶累积量 ESPRIT和整数搜索解模糊的任意高斯噪声环境下多个独立空间信号频率、二维到达角和极化的联合估计算法,L型阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对组成,数值模拟结果证实了该文方法的有效性。     

基于高阶统计量的对称分布信号检测

本文研究高斯噪声中具有对称分布的随机信号检测问题,提出了一种基于偶数阶高阶统计量的信号检测方 法。该方法利用高阶累积量估计的渐近正态性,采用随机变量Taylor展开的方法估计高阶累积量估计的方差,再对偶数阶 的高阶累积量进行归一化处理,将信号的检测转化为一般的X2检验问题,并通过仿真实验以广义高斯褶积信号为例对其 检测性能进行分析。     

空间高阶时频分布及虚拟时频ESPRIT算法

基于L-Wignrer分布(LWD),定义了一种全新的空间高阶累积量L-Wigner分布,并利用虚拟时频ESPRIT算法与阵列扩展,提出了一种多个多项式相位信号(PPS)的DOA估计算法.该方法利用平滑的伪WVD分布以实现PPS信号的LWD分布极大地抑制了其中的交叉项并提高了信号时频聚集性.同时,将时频分析与高阶累积量结合,使算法具有虚拟阵列扩展的特点,高分辨高精度的估计了PPS信号的DOA.理论分析和计算机仿真表明该方法具有很好的参数估计性能.     

一种新的盲解卷积准则和算法

定义了盲解卷积问题的期望解后 ,将二阶累积量和四阶累积量合并为一个新的统计量 ,称为归一化累积量 ,考察信号通过线性时不变系统时归一化累积量的特性 ,形成一个基于归一化累积量的盲解卷积准则 ;借助于经典的最陡梯度算法 ,导出了一种新的盲均衡算法 ,计算机模拟验证了该算法     

基于高阶累积量的MPSK信号的类内识别

对基于高阶累积量的MPSK调制分类算法进行了研究和分析。在未知载波频率的情况下,通过恒模和延迟复共轭相乘对信号进行预处理,再利用四阶累积量构造了信号的特征识别向量。对预处理使得分类特征对MPSK信号星座图的平移、尺度和相位旋转具有不变性进行了详细的理论证明。重点针对短波信道对该算法中高阶累积量作为分类特征的抗衰落性能进行了讨论分析。通过分析识别短时突发信号的测试数据及短波信道第二径对正确识别率的影响的仿真结果,表明算法具有良好的性能。     

时域AMARI的盲去卷积算法研究

利用Bussgang性质作为代价函数，给出了一种基于高阶累积量的盲源分离算法，该算法利用连续修正方法对代函数进行优化，得到源信号的盲分离。针对实际应用。生成3路卷积混合信号进行仿真分离。与源信号相比，分离结果除；列顺序改变、幅值缩放和时间延迟外，其他信息基本得到了保留，从而证明了该算法的有效性。     

一种基于四阶累积量的空间特征盲估计方法

该文以均匀直线阵为基础,提出了一种基于阵列输出四阶累积量的信号空间特征盲估计方法,并将其用于相干多径环境下的多用户信号空间特征的估计。作者利用四阶累积量构造了一个空间特征估计矩阵,并证明了对该矩阵作特征分解可以得到各用户的空间特征。该盲算法不依赖于信号具体特征,适用于任意加性高斯(白或有色)噪声。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和稳健性。     

一种适于衰落信道的ZPOFDM参数盲估计算法

提出了一种基于循环累积量的ZPOFDM参数盲估计算法,完成了衰落信道下ZPOFDM包括符号周期、零前缀长度,子载波数等多个参数的估计.文章推导与分析了ZPOFDM信号二阶循环累积量表达式,指出其截面的谱线特征,给出了算法步骤,并对估计性能进行了详细讨论.实验结果表明,在频率选择性衰落信道下,较已有方法,本文算法估计特征...     

半监督条件下基于朴素贝叶斯和Choi-Williams时频分布能量积累的雷达信号识别

针对非合作电子侦察雷达信号识别中先验信息残缺的问题,该文提出一种基于Choi-Williams时频分布(CWD)的改进半监督朴素贝叶斯的识别算法(ISNB)。首先对CWD进行降噪预处理,然后通过计算降噪后CWD不同时间下各频率采样值的积累量,从而得到CWD的能量积累量这一新特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,通过在无标签样本集生成的置信度列表中选取置信度高的样本添加到有标签样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数进行改进,进而构建改进的SNB分类器,有效解决了传统SNB算法分类精度低且分类性能不稳定的缺点。理论分析和仿真结果表明,所提方法相比于传统SNB算法均提高了3%左右;在相同信噪比下,相比于传统的主成分分析加支持向量机法,该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。     

基于高阶ESPRIT的单声矢量水听器近场声源定位

为避免传统近场定位算法需要三维搜索,计算量大的问题,该文结合高阶累积量提出一种适用于单矢量水听器近场声源定位的旋转不变子空间(ESPRIT)算法。首先通过定义一系列的四阶累积量矩阵,获得了3个不变性矩阵,然后从这些不变矩阵中提取近场源的位置信息,该方法可以得到目标的方位角、俯仰角和距离的封闭形式的解。最后通过仿真验证了本算法的有效性。