基于指数相关矩阵的MIMO-OFDM系统容量

对收、发端的天线相关为指数相关矩阵的多径衰落信道的MIMO-OFDM系统的信道容量进行了研究。分别对收端和发端的相关矩阵进行SVD分解,主要分析了相关矩阵中的相关系数和多径衰落的路径数量2个参数对对系统容量的影响,并进行了相应的蒙特卡罗仿真。最终的仿真结果表明：在大信噪比的情况下,随着相关系数的增加信道容量下降明显;在总功率受限时,容量随着路径的增加明显增加。     

ATE可计量性信息流建模与分析研究

针对许多测试设备无法进行计量校准的现状,以自动测试设备(automatic test equipment,ATE)为研究对象,在装备“五性”(可靠性、维修性、保障性、测试性、安全性)的基础上提出了可计量性的概念,并对可计量性的内涵进行分析,提出了它的定性和定量评价指标.以ATE原位校准为例,按照仪器的精度等级确定计量链;参照测试性建模的思想,以校准信息流的方向建立ATE可计量性模型;通过分析ATE可计量性的超差——校准矩阵,对ATE可计量性指标进行评价,最后通过实例说明了该理论的可行性.     

二级倒立摆系统的最佳控制

二级倒立摆系统的最佳控制利用最佳控制理论对其状态重构,构建最佳反馈离散控制器,并合理选择Riccati方程中的Q、R矩阵,设计离散控制降维观测器获得最佳反馈矩阵.由于不同离散时间和相应的不同矩阵其结果不完全相等,故对得到结果进行计算分析,最终选取一组较好参数作为离散时间和相关矩阵,以实现最佳控制.     

用逐步回归法预测石油服务公司的成本与收入

探讨用改进的多元逐步回归分析法进行企业经营指标的预测与评价,包括对企业历年经营成本与销售收入的修理性评价,以及对未来年度企业生产成本及销售收入的预测。多元逐步回归分析法以前多用在天气预报及地震解释等大型数据处理方面。作者对该分析法在数学算法上作了改进,使其在生产经营历史较短、生产规模较小的生产企业的经济指标预测上得到应用,并取得了较满意的效果。作者还在此基础上,提出了在企业管理方面经济指标的一阶、二阶导数理论,并介绍了该理论在经营资金预测方面的应用情况。     

相关矩阵的特征值及特征向量的Excel算法

介绍了应用电子表格Excel计算相关矩阵特征值和特征向量的方法，为多因素分析提供了一种简便的计算方法。     

时变信道的盲均衡

本文把求解接收信号相关矩阵和自适应盲均衡代价函数法结合起来，提出了一种适合时变信道的盲均衡新算法．计算机模拟表明：本文的方法提高了盲均衡的收敛速度，且均衡器在时变HF短波信道上发散时，能在200～300点之内把均衡器恢复到正常工作状态．     

局部放电干扰评价参数信噪比的二阶估计

针对实测局部放电(partial discharge,PD)信号去噪的盲目性,提出对PD信号受干扰程度先作估计评价再决定是否需要去噪的思想。运用二阶统计理论,对构造的实测PD信号相关矩阵进行奇异值分解,将得到的奇异值空间划分为代表信号能量和噪声能量的子空间,建立表征信号和噪声能量大小的判别规则,对PD信号受干扰程度评价参数信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)进行二阶估计。通过对模拟与实测PD信号的SNR二阶估计对比分析表明,该二阶估计能很好地判断PD信号受干扰程度,为后续PD信号的去噪处理提供理论依据。     

一种基于无人机MIMO信道的容量分析方法

针对无人机通信环境特点以及多天线系统(Multi-Input Multi-Output,MIMO),建立了具有直射、反射以及散射分量的无人机MIMO三维GBSBCM信道模型,给出了无人机空时频信道相关函数的简要形式;采用信道矩阵分解、信道系数归一化的方法,推导了无人机的MIMO信道相关矩阵的计算方法;根据信道相关矩阵中参数定量分析法,仿真分析了在发射端信道未知条件下的多天线间隔对无人机MIMO信道容量的影响。通过容量的影响分析,对无人机MIMO天线间隔的合理配置具有一定的理论参考价值和实际应用价值。     

基于稀疏恢复的循环平稳信号DOA估计

基于信号稀疏恢复的思想,提出了一种新的循环非相关平稳信号DOA估计算法.首先,对阵列的二阶循环互相关矩阵矢量化,并将感兴趣的空间划分成若干段以构造过完备的方向矩阵,从而得到基于Khatri-Rao积的稀疏模型;其次,利用凸优化技术对稀疏模型进行优化求解,并根据恢复得到的稀疏信号中非零元素的位置估计出高精度的DOA值.与传统的循环互相关算法比较,本文算法具有更高的DOA估计精度,同时也适用于信号个数多于阵元个数的场合.理论分析和仿真实验结果都验证了算法的有效性.     

光照自适应的肤色检测方法

通过在颜色空间YCgCr里对不同光照环境下的肤色特征进行研究,发现不同光照环境下的肤色像素高度聚集在不同的Cg、Cr区域。对此,提出了利用相关矩阵法对图片的光照环境进行估计,然后针对图片的光照环境检测结果采用不同的肤色分割方法,并采用一种基于类间方差和类内离散度相结合的动态阈值方法来确定分割阈值。该方法与传统的肤色检测方法相比,能够充分减少不同光照环境下带来的颜色失真的影响,是一种光照自适应的肤色检测方法。实验表明,该方法对肤色检测具有较高的准确率和较低的误检率。