基于循环二次相关的时延估计

针对无源定位中时延估计的问题,在研究循环二次相关时延估计算法的基础上,结合希尔伯特差值时延估计算法,提出了一种新的时延估计方法。该方法运用希尔伯特差值法对循环二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在低信噪比条件下取得更好的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

均匀圆阵中时空信道多径参数的估计方法

本文给出了在矢量信道冲激响应（VCIR）可以估计出来的前提下,一种基于信道参数矩阵法的二维方向角与相对时延的联合估计方法,该方法充分利用了已知的信号码形信息,给出了一种无需进行搜索的闭式解,与基于多维MUSIC或多维ESPRIT的方法相比,具有运算量小的优势。     

宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别新方法

基于一维距离像和神经网络研究宽带毫米波雷达目标识别问题,研究了用于雷达距离像序列识别的时延神经网络模型及其学习算法,并提出了基于距离像序列的宽带雷达目标时延神经网络识别方法,还利用三种飞机缩比模型的暗室测量数据,研究了时延神经网络分类器中时延单元数目对分类精度的影响以及分类器的分类性能。实验结果表明：本方法具有良好的应用前景。     

参考信号耦合有用信号对干扰对消系统的影响及其抑制

分析了参考信号耦合有用信号时,实际自适应干扰对消系统的时域特性。分析表明,参考信号含有用信号导致系统时变,改变系统的最佳权值,使系统的干扰对消效果下降,并对有用信号的接收产生影响。根据实际共平台通信系统的收发耦合特性,从时域角度分析得到系统干扰对消比和有用对消比的计算表达式,并得到干扰对消比和有用对消比随相对时延相位变化的规律。提出一种时延匹配方法,通过匹配参考信号提取点至正交功分器输出与接收天线至合成信号注入点间的时延,可以有效抑制参考信号耦合有用信号导致干扰对消效果下降的问题。仿真结果表明,所提出的时延匹配方法能消除有用信号对干扰对消比的影响,还能提高干扰对消效果。     

基于声传感器的目标定位系统设计

声传感器阵列声源定位在车载导航、人机接口、声音检测设备、移动机器人、助听器等许多领域有广泛的应用价值。文章介绍基于时延算法的声传感器阵列定位设计。重点分析了基于时延估计的声源定位方法。     

用于信号逼近的自适应时延小波神经网络

小波神经网络是一种强有力的函数逼近工具。本文结合时延神经网络和小波分析概念提出一种新的小波神经网络摸型自适应时延小波神经网络(ATDWNN:adaptive timedelay wavelet neural network).ATDWNN可以对同一类存在不同时延的多个信号用同一个超小波(superwavelet)进行逼近。为了训练ATDWNN,本文提出一种基于时间机理的竞争学习算法。实验表明,ATDWNN不仅可以成功地对同一类存在不同时延的多个信号采用同一个超小波进行逼近,而且可以用来估计各样本信号的时延。     

一种用于GSM系统的神经网络均衡器

在泛欧GSM移动通信系统中，由于存在码间干扰，必须采用信道均衡技术。常用的最大似然序列估计(MLSE)均衡器采用维特比算法(VA)，它只能用于具有较小时延扩展的信道。本文给出了一种适用于GSM系统的部分连接神经网络均衡器．其复杂度与信道的时延扩展成正比．特别适用于具有较大时延扩展的恶劣信道。为了消豫神经网络局部极小点引起的性能恶化．我们采用了均场退火技术。本文提出的均衡器既适于用模拟集成电路实现．又适于用数字集成电路实现。计算机仿真表明本文的方法具有比最常用的16状态和32状态VA更好的性能。     

以太网传感多媒体技术分析

传统观念认为，以太网时延抖动大，不适合传输多媒体。本文从网络上层协议出发，提出一种解决在以太网上传输多媒体的办法。     

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。