一种低复杂度聚类估计MLSE均衡器

给出了一种新的聚类估计最大似然序列均衡器(CBSE),避开了传统MLSE均衡需要估计信道脉冲响应(CIR)和卷积运算,由接收信号估计聚类中心,同时利用聚类中心之间的对称性,仅需估计其中部分中心,其余中心可通过简单运算获取,从而在缩短训练序列的同时减少了运算量.仿真表明,新方法在取得与RLS均衡器相近收敛性能的同时,计算量比LMS均衡器小.     

一种融合聚类和自相关的RCS周期估计算法

雷达目标识别技术在现代雷达中具有重要的应用价值,雷达散射截面(RCS)序列周期是一个重要的识别特征量。已有的RCS周期估计算法存在着抗噪性能弱、估计精度低等缺点。针对这个问题,提出了一种融合聚类和自相关的RCS周期估计算法。首先,对RCS序列进行零均值预处理;然后,计算预处理后序列的中心自相关函数,并计算自相关函数的凸包,根据凸包计算得到候选的周期估值;最后,采用聚类算法得到最终的周期值。实验结果表明,所提的算法相对于已有的周期估计算法,具有较强的抗噪性能和较高的估计精度。     

一种新的数据流模糊聚类方法

针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题,该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理,并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明,相对于现有的数据流加权模糊C均值聚类(SWFCM)算法和StreamKM++算法而言,WDSMC算法具有更好的聚类精度。     

一种基于数据场的层次聚类方法

聚类分析是统计、模式识别和数据挖掘等领域中一个非常重要的研究课题,具有广泛的应用前景.受物理学中场论思想的启发,提出一种基于数据场的层次聚类方法.该方法将物质粒子间的相互作用及其场描述方法引入抽象的数域空间,通过模拟对象在虚拟数据场中的相互作用和运动实现数据对象的自组织层次聚集.实验显示,该方法不依赖于用户输入参数的仔细选择,能够发现任意大小和密度的非球形聚类,对噪声数据不敏感,且具有近似线性的收敛速度.     

一种矢量阵波束域高分辨估计方法

MUSIC方法在模型准确的前提下,对波达方向(DOA)的估计能够到达足够精度,但对相隔比较近的小信噪比信号源,MUSIC方法不能估计其DOA.提出了一种基于矢量传感器均匀线列阵的密集波束域MUSIC(DBMUSIC)方法.计算机仿真表明,在低信噪比的条件下,DBMUSIC法的高分辨估计性能得到明显改善,应用前景良好.     

一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。     

一种基于聚类算法的站点自规划方法

为了促进LTE网络的快速建设,研究了一种基于聚类算法的站点自规划方法,基于聚类算法进行自规划运算,输出预规划点位,大大增强了预规划选点的效率。     

一种基于证据推理的自适应聚类算法

为了有效处理模式分类中的不确定信息，将证据推理的 Dempster 和 Yager 规则与 K-NN 分类相结合，设计了一种新的证据 K-NN 分类器。然后针对目标样本数据缺失且类别数目未知的识别问题，又提出了一种基于证据推理的自适应聚类算法。随机给定各分类对象的初始置信度和类别数目，通过所设计的证据 K 近邻分类器对目标数据类别属性和类别数目进行迭代更新， 实现目标数据的完全自适应聚类。通过仿真和真实数据集实验，将新算法与目前聚类识别中应用最为广泛的 FCM 进行了对比分析，结果显示新算法能够有效提高目标数据的识别正确率。     

基于聚类算法的最优子阵划分方法研究

 系统研究了大型阵列雷达中的最优子阵划分问题.分析了权矢量逼近准则下最优子阵划分方法的理论基础,得出最优子阵划分方案是否具有邻接性的判断依据,同时提出了一种新的子阵划分方法.与传统的基于聚类算法的子阵划分方法相比,新方法能够进一步减少权矢量逼近误差,获得更优的波束性能.在给定面阵结构及和差波束形成框架下,对提出的新方法进行仿真分析,并与两种传统的子阵划分方法相比较,验证了新方法的有效性.     

一种基于稀疏阵的无网格估计算法

本文将稀疏阵列与无网格波达方向估计算法相结合,提出了一种基于稀疏阵的无网格估计算法。该算法兼具增强实际物理阵列的估计性能及去除网格束缚的优点,可以高精度的利用有限个天线阵元估计更多个入射信号源的参数信息。     

一种基于阵列天线的时延估计方法

本文主要讨论了无线通信中多径信号的时延估计问题，针对阵列天线，基于非线性最小二乘准则，我们提出了一种有效的时延估计方法，仿真结果表明该算法有较好的性能。     

基于TLS的相控阵雷达目标角度截获方法

本文提出了一种在相控阵雷达中利用总体最小二乘(TLS)估计进行目标角度截获,提取目标角度信息的方法.该方法不仅考虑了线性模型中观测向量的噪声扰动,而且考虑了数据矩阵中的噪声扰动,采用TLS估计的角度截获方法可以使包括观测向量误差和数据矩阵误差在内的误差矩阵达到Frobenius范数的最小值.     

一种矢量传感器阵列误差的自校正算法及DOA估计

突破大多数阵列误差校正技术针对标量传感器阵列误差模型的限制,提出一种对电磁场矢量传感器阵列误差进行自校正的方法。该方法针对存在方位依赖阵元幅相误差的矢量传感器阵列模型;所提算法基于子空间的思想可对任意极化状态多源信号的信源方位、极化参数和对应的阵元幅相误差进行无模糊联合估计;该方法适用于具有任意几何结构的矢量传感器阵列,仿真试验表明了该算法的有效性。     

一种改进型太阳阵最大功率点跟踪方法

鉴于卫星上太阳阵使用的实际情况和现有太阳阵最大功率点跟踪理论,本文提出一种基于三点比较理论的改进型变步长控制方法,通过时占空比的简单控制,达到对最大功率点的快速跟踪逼近.它不但克服了常规控削方法存在的不足,而且对降低卫星生产和发射成本有着积极的意义.     

基于波束空间CSI估计的OFDM自适应天线

现有pre-FFT OFDM自适应天线系统中信道状态信息(CSI)估计在阵元空间进行,其性能易受干扰的影响而恶化,本文提出一种基于波束空间CSI估计的pre-FFT自适应天线阵方案,可显著提高CSI估计的精度和稳健性,仿真结果表明该方案较传统的阵元空间天线阵有明显的性能提升,特别在强干扰条件下,阵元空间阵列可能无法工作,而本文方案仍然具有良好的性能.     

低轨卫星太阳电池阵静电放电研究

低轨卫星的高压太阳电池阵与稠密等离子体环境相互作用,发生静电放电会诱发高压电池串间产生二次电弧,从而造成太阳电池阵损伤导致太阳电池阵局部失效.文章介绍了太阳电池阵静电放电的机理,概述了三结砷化镓太阳电池阵静电放电试验环境,分析讨论了试验结果以明确静电放电发生的风险.     

基于虚拟阵列的波达方向、载频和极化参数联合估计

针对电子侦测系统中对多个信源方位、载波频率以及极化状态等信息同步提取的要求,该文通过将原始正交偶极子物理阵列的多个时域输出在空间域上扩展为虚拟传感器阵列,提出了一种基于波达方向矩阵法的二维方位角、频率和二维极化状态联合估计的新方法。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,解决了ESPRIT类算法阵列孔径损失的问题,具有了在低信噪比、多辐射源环境下更强的适应能力;该方法无需谱峰搜索,各参数在求解过程中自然配对,可以以很小的计算量达到与ESPRIT方法相似的性能或以一定计算量为代价换取高得多的性能。算法对于传感器阵列的结构无特殊限制,具有很好的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真实验都证明了算法的有效性。     

基于空间频率估计的阵列测向方法

针对窄带信号模型下的均匀线性阵列测向,提出一种基于空间频率估计的高效快速测向方法,介绍了该方法的测向原理,研究了空间采样率与无模糊入射角估计范围之间的关系,分析了影响测向误差的因素.基于该方法对一种阵列构型下的信号入射角进行了仿真估计.结果表明,利用所提方法可以在采用均匀阵列模型的情况下达到较高的测向精度.     

一种改进的两维阵列数字单脉冲测角方法

针对两维阵列数字单脉冲测角,提出一种改进的方法,首先完成一组无等效孔径变化效应的偏差测量,然后通过高阶多项式拟合进一步实现方位和俯仰联合测角,以改善测角误差性能.通过分析无等效孔径变化效应偏差角与方位和俯仰差之间的关系,得到了相应的测角方法;并通过仿真验证了该方法是有效的.