智能天线中基于粒子群算法的二维DOA估计

针对二维多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）算法在进行波达方向（direction of arrival,DOA）估计时计算速度慢、运算复杂度高的缺点,提出基于鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法.该算法将鸡群算法与MUSIC算法相结合,在谱峰搜索部分应用鸡群算法优化,利用鸡群算法寻优能力强的优点,快速搜索出谱峰所对应的角度.仿真实验表明,鸡群算法能有效克服谱峰搜索中出现的计算量大、计算复杂度高等问题,通过与其他仿生算法相比较,鸡群算法具有更快的收敛性、更强的稳定性以及更好的精确度.

     

基于ANSG的雷达信号DOA估计算法

针对二维L型阵列参数估计过程中,由于低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）及小快拍数的不理想条件,使得传播算子算法（propagation method,PM）角度估计不准确,提出一种基于阵列扩展的改进PM算法的二维波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该方法利用阵列的平移不变特性,对协方差矩阵进行扩展重排,并由此扩展协方差矩阵估计得到传播算子,将传播算子分块得到和阵列流型的新关系,进一步提高了估计性能,然后通过快速配对法实现俯仰角和方位角的配对,进而实现角度的精确估计.与现有的算法相比,该方法更适用于低SNR及小快拍数的情况,而且角度估计准确,无须谱搜索,工程应用价值更高.仿真结果显示了本文算法有较好的二维DOA估计性能.

     

基于时频掩码的鲁棒MVDR波束形成的研究

波束形成器通过增强来自转向矢量指定方向的声音分量来衰减背景噪声,所以准确的转向矢量估计是成功降噪的关键。但传统的Watson混合模型掩码估计方法的评估错误率仍然比较高,为解决这一问题,提出了基于复高斯混合模型(CGMM)的语音谱模型来估计时频掩码和转向矢量,加上改进的维纳滤波来达到有效降低评估错误率的目的。实验结果表明,基于CGMM的估计方法明显优于基于Watson混合模型的掩码估计方法,该算法的误码率(WER)由原来的8.47%降低到8.06%。     

高效铝合金化铣边缘处理方法及工具

为解决铝合金化铣边缘处理加工效率低和质量差的问题,对铝合金化铣边缘处理方法及工具进行了研究,并开发了高效铝合金化铣边缘加工专用工具。通过切削加工试验优化了工具的结构及参数,提高了铝合金化铣边缘处理加工的效率与质量,降低了飞机制造成本及制造周期。     

探究5G网络边缘计算技术分析及应用展望

边缘计算技术是5G网络技术中的重要组成部分,而边缘计算技术的作用则是对网络的延时问题进行改善,协助优化网络的上传与下载速度的优化。边缘计算技术的实现是一项艰难且艰巨的任务,因此要分析边缘计算技术则要从其基础的设施开始分析,以各个不同的角度来对边缘计算技术进行应用的展望。本文将通过对边缘计算技术的基层设施展开分析研究,从而找到其技术的未来发展与应用的展望。     

网络覆盖边缘5G NSA上行速率的优化与提升

为了提升网络覆盖边缘5G NSA上行速率,改善5G NSA网络质量和5G用户使用感知,分析论证5G NSA网络上下行覆盖不平衡现状、上行覆盖短板的原因、上下行覆盖不平衡对上行速率的影响以及网络覆盖边缘5G NSA上行速率的优化与提升方案,展示了NSA网络上行基于质量回落LTE等方案在实际案例中的应用效果,为运营5G网络、提升5G用户使用感知提供了强有力的理论基础和实践经验,方便复制推广。