应用预测最小二乘准则的AR模型判阶方法

本文通过多种AR模型的判阶准则的比较提出了应用最小二乘预测误差的滑窗预测最小二乘(Sliding Window Predictive Least Squares, SWPLS)判阶准则.采用这种准则的主要优点除了准确的判阶性能外,对于时变AR模型具有良好的跟踪特性,同时算法容易实现在线实时处理.文中主要对时变模型参数和时变模型阶数的多种情况进行了判阶模拟,验证了文中提出的滑窗最小二乘预测判阶准则的有效性.     

一种基于LS自适应AR建模的高分辨率时间延迟估计方法

本文提出了一种基于最小二乘（ＬＳ）自适应ＡＲ建模的时延估计方法。这种方法以接收信号的功率谱密度函数为时间序列，利用最小二乘格型自适应滤波器经由ＡＲ建模而得到高分辨率的时间延迟估计。文中给出了这种方法的原理、具体实现及性能分析，并以相关时延估计方法为参照进行了计算机模拟。     

GPS定位数据的在线识别与预测

通过大量的ＧＰＳ定点定位观测数据的统计处理导出了一种对非平稳时间序列进行建模或识别及预测的简单方法。该方法是基于最小二乘算法和线性系统识别方法。并提出了传统的ＡＲＭＡ模型有所不同的模型，我们称之为准ＡＲＭＡ模型，用具有时变参数的模型对ＧＰＳ接收机输出数据进行在线识别与预测，证实了此方法的有效性。     

基于曲面拟合的SAR图像分维特征提取方法

本文对 ＳＡＲ图像的目标统计特性进行了分析,并对原始 ＳＡＲ图像数据采用小波分解进行了乘性噪声抑制,提出了一种用最小二乘法拟合空间曲面的分维特征提取算法,并应用该方法对ＳＡＲ图像数据进行了实验,得到了理想的效果．     

CARMA模型参数的两步估计法

本文对噪声未知的ＣＡＲＭＡ模型，用自适应线性增强器与自适应滤波器并联，作ＣＡＲＭＡ模型的噪声估计器，以最小二乘法估计参数，形成了一种适用于ＣＡＲＭＡ模型的两步估计法。     

SAR图像基于Rayleigh分布假设的最小误差阈值化分割

针对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像的特点，本文提出基于灰度直方图的混合偏移Ｒａｙｌｅｉｇｈ分布假设下的最小误差阈值化分割算法，并与现有的基于Ｇａｕｓｓ和Ｐｏｉｓｓｏｎ分布假设下的最小误差分割算法以及经典的Ｏｔｓｕ算法作了比较。实验和Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－Ｓｍｉｒｎｏｖ检验结果表明对ＳＡＲ图像而言，基于Ｒａｙｌｅｉｇｈ假设的算法可以取得更好的分割效果。     

基于累积量的递归最小二乘算法研究

从基于累积量的均方误差（ＣＭＳＥ）准则,本文推导了一种基于累积量的递归最小二乘（ＣＲＬＳ）算法．并从信号检验和估计的角度对三阶ＣＲＩＳ算法中出现的加权求和系数给出的一种物理解释,以说明其抗高斯噪声的机理．本文提出应根据三种不同条件下信号的最优估计来确定最佳窗口函数的原则,并进一步证明了在极大似（ＭＬ）和线性均方（ＬＭＳ）估计意义下的最佳窗口都是矩形窗而非Ｄｅｌｏｐｏｕｌｏｓ和Ｇｉａｎｎａｋｉｓ建议的Ｈａｍｍｉｎｇ窗~［３］。仿真实验证实：ＣＲＬＳ算法采用矩形窗确定比采用Ｈａｍｍｉｎｇ窗具有更上的结果偏差。     

混沌时间序列局域偏最小二乘回归多步预测模型

针对混沌序列局域一阶多步预测问题,提出了基于偏最小二乘回归的混沌时间序列局域直接多步预测模型,偏最小二乘用于混沌时序重构相空间中演化轨迹前后相点信息间的建模。该模型克服了以往一阶局域单步预测模型进行多步预测时存在的误差累积,而且能抑制重构相空间中多重共线性的影响,提高了预测精度。试验中使用交叉验证方法将偏最小二乘的提取成分数。通过对Chen’s混沌序列和Mackey-Glass混沌序列的多步预测试验,验证了该模型在混沌时序预测方面具有很好的效果。     

Box─Jenkins模型结构辨识算法

本文基于残差序列自相关检验原理和递推广义最小二乘估计，提出Box-Jenkins模型结构辨识算法，并可联立估计出系统各部分的子阶与时滞。文中给出了仿真结果。     

递归实现固定阶的偏最小二乘问题——几种新的快速算法

本文提出了递归实现固定阶的偏最小二乘问题的三种新算法——无窗、预窗和滑动窗形式的超归一化快速算法,以满足不同条件下的实际应用。对于每个数据点,迭代这些算法所需的计算量正比于模型的阶数。     

利用自适应算法的快速估计参数进行图像纹理分割

本文提出使用Ｗｉｄｒｏｗ－ＨｏｆｆＬＭＳ自适应算法对二维随机场ＳＡＲ模型参数进行快速估计并报导了使用ＳＡＲ模型的自适应估计参数进行有监督纹理分类及纹理分割的实验结果，实验结果表明，ＳＡＲ模型的自适应快速估计参数能够比较有效地进行纹理识别。     

基于混沌压缩感知的稀疏时变信号在线估计

混沌压缩感知是一种利用混沌系统实现非线性测量的压缩感知理论。针对稀疏时变信号的混沌压缩感知,该文提出稀疏时变信号的在线估计架构,构建一种递归最小二乘准则下的稀疏约束目标函数;通过利用迭代加权非线性最小二乘算法求解目标函数最小化问题,实现稀疏时变信号的参数估计。以Henon混沌系统为例仿真分析了频域时变稀疏信号的估计性能,数值模拟证明了该方法的有效性。     

雷达成像近似二维模型及其超分辨算法

现有的雷达成像超分辨算法是基于目标回波信号的二维正弦信号模型,所以模型误差,特别是距离走动误差,将使算法性能严重下降或失败。为此,本文采用距离走动误差下的一阶近似雷达成像二维信号模型,提出了一种基于非线性最小二乘准则的参数化超分辨算法。在算法中,距离走动误差补偿与目标参量估计联合进行,文中同时给出了算法估计性能的Ｃｒａｍｅｒ－Ｒａｏ界及仿真结果。     

基于图像准则的SAR／ISAR相位补偿技术的研究

相位补偿是ＳＡＲ／ＩＳＡＲ的关键技术。本文提出逐级逼近算法,基于图像评价函数,对ＳＡＲ／ＩＳＡＲ中的随机干扰相位进行补偿。我们比较了四种典型的图像评价函数,仿真和实测数据的计算结果表明,逐级逼迫算法是一种有效的计算方法。同时,在四种图像评价函数中,以最小Ｓｈａｎｎｏｎ熵准则性能最好,它能确保对未知信号中干扰相位的正确估计。     

非高斯有色噪声中基于四阶累积量噪声建模的谐波恢复方法

本文提出一种在非高斯ＡＲＭＡ噪声中谐波恢复的高阶累积量方法，该方法首先通过Ｈｉｂｌｅｒｔ变换构造复数观测值，然后使用它的一种特殊的四阶累积量建立噪声过程ＡＲ参数，由此对观测值滤波，最后通过ＳＶＤ－ＴＬＳ方法估计谐波信号参数，本文方法克服了以往对非高斯噪声分布的非对称性假设，成功地解决了对称分布非高斯有色噪声中的谐波恢复问题，并且适用于于谐波信号存在二次相应耦合情形，仿真实验验证了文中结论。     

砷化镓ASIC电路实用库的研究

本文提出了一种以ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ双层金属布线工艺和ＳＤＦＬ电路形式为基础的ＧａＡｓ６００门门阵列基片的结构，阐述了实用ＧａＡｓ单元库的设计准则和方法，并以全加器为例说明了宏单元库的电路形式、几何结构、内部布线及输入输出的考虑．实用ＧａＡｓ门阵列设计系统已在ＣＯＭＰＡＣＡＤ工作站上建立，文中给出一个用该系统设计的应用实例．     

一种新的ATM网VBR视频业务模型

许多研究工作表明ＶＢＲ视频业务的每帧信元数服从Ｇａｍｍａ分布，便是考虑这一性质的视频业务模型却很少。本文提出一种新的视频业务模型，一阶自回归Ｇａｍｍａ序列，以值是Ｇａｍｍａ分布的随机变量，文中给出ＧＡＲ模型的定义及有关性质，对ＧＡＲ（１）视频模型的参数估计方法也作了研究。     

一种快速,低运算量的信道辨识算法

在离散多音频（ＤＭＴ）系统中,保证通信正常进行的关键之一是完成收发信机的时域和频域均衡器的正确设置。一般的均衡器训练算法计算量较大。为了降低对计算量的要求,同时保证的精确度,本文提出一种基于信道辨识的均衡器训练算法。该算法将信道等效为一个ＡＲＭＡ（自回归滑动平均）模型,应用正交最小二乘法（ＯＬＳ）可快速估计出这个ＡＲＭＡ模型的阶数和参数,同时也就得到了均衡器系数的值。实验结果证明,本算法计算量较小     

GaAs／AlGaAs MQW 子带吸收及其 Stark 效应的理论与实验研究

本文采用Ｋｒｏｎｉｇ－Ｐｅｎｎｅｙ模型及无限深势阶等效法对方势阶结构的子带能级及其Ｓｔａｒｋ效应进行了理论推导和数值计算，并与其它近似法作了比较．实验上，研究了ＧａＡｓ／ＡｌＧａＡｓ方阶结构的子带吸收及其Ｓｔａｒｋ效应，分析了实验结果．     

基于全相位滤波的卷积窗设计

理论推导出全相位数字滤波器的频率采样定理,并证明了无窗、单窗条件下系统特性通过频率采样点而双窗条件下则低于采样点的结论。基于矩形窗、Bartlett、Cosine、Hanning、Hamming、Blackman和Papoulis,分别给出全相位单窗和双窗下卷积窗的过渡带宽度、最小旁瓣衰减及旁瓣衰减速度。在此基础上,本文提出了按照最小二乘准则的窗函数构造的新方法,理论推导出窗函数的算术表达式。实验中,基于全相位数字滤波器幅频特性函数,采用最小二乘法设计最小误差的基窗,与Bartlett基窗相比,误差降低2%且过渡带减少6.9dB。