角度分布对有效信号子空间的影响

在分布源源内角度不相关条件下,推导各种对称角度分布函数(如均匀分布、高斯分布、拉普拉斯分布和Von Mises分布)和非对称角度分布函数(如伽马分布)分布源的阵列相关矩阵的严格模型,同时给出了在分布源分布角较小情况下分布源的阵列相关矩阵的简化模型.通过对分布源的阵列相关矩阵简化模型的特征值随阵元数、分布源中心角、分布源分布角、角度分布函数及信噪比变化的仿真实验,分别讨论它们对阵列相关矩阵的有效信号子空间的影响,并得出了一些有用的结论.     

一种新的MIMO系统空间相关性的估计技术

该文提出了在MIMO系统中一种估计发射及接收天线相关矩阵RT,RR的新算法。算法揭示了对于发射端（接收端）相关矩阵的估计精度和接收端（发射端）的天线的相关度密切有关,而与发射端（接收端）自身天线的相关度无关。此外,该文对估计性能与天线数量的关系也进行了分析。模拟结果表明,在使用约200个训练符号时,相关矩阵中每个元素的平均估计误差在0．05以下,而使用更多的训练符号时,估计精度将会进一步提高。     

考虑尾流效应的风电场短期功率空间预测模型EI北大核心CSCD

由于风电的波动性和随机性,并网运行的风电场会对电力系统稳定性产生一定的影响。针对风电场输出功率的不确定性,构建了一种基于物理方法的空间相关模型来对短期风电功率进行预测。首先,该模型根据风电场风力机之间的空间位置及排布关系,计算风力机之间的尾流效应,导出了各风力机处的连续微分方程,然后使用有限体积法将网格点处的微分方程进行离散化,推导出风速空间相关矩阵,通过给定的边界条件求解上述微分方程,得出各个风力机的输入风速。最后将风速计算结果输入功率转化曲线得到各风力机的输出功率,从而预测风电场的输出功率。研究结果表明,空间相关模型可以较好地量化每台风力机的输出功率,将风电场输出功率的不确定性转化为相对量化的确定性关系,具有一定的实用价值。     

弱信号环境下的盲自适应波束形成

针对原CCAB算法的相关矩阵对循环平稳信号不够准确而导致算法在恶劣环境下的鲁棒性不够强问题,提出一种鲁棒性更强的CCAB改进算法。推导了适合循环平稳信号阵列相关矩阵的理论式,经过分析原相关矩阵的不准确性和遗忘因子的正面作用后,得出了新相关矩阵的迭代式。仿真结果表明改进的算法能在计算量不变的情况下更有效地接收弱信号、抑制强干扰,且对循环频率误差不敏感。     

基于极化可重构天线的天线选择方案

天线选择是降低多天线通信系统的硬件复杂度以及改善空域相关性能的有效途径,但对于天线安装空间受限的小型终端,天线的数目将受到很大限制,从而制约了天线选择算法的实施.本文提出一种基于极化可重构天线的天线选择方案,该方案具有紧凑的天线结构和低复杂度的选择算法,适合于小型移动终端使用;通过理论以及数值仿真实验,证明了该方案能明显提高系统性能.     

逻辑框架矩阵在城市工业废弃地生态恢复项目评价中的应用

城市工业废弃地作为我国现代化快速建设的负面产物之一,对我国城市的生态环境造成了严重危害,对其进行生态恢复是我国城市内涵式、高质量发展的要求,同时也是实现城市可持续发展的重要选择.净文详细介绍了逻辑框架矩阵方法,以唐山南湖公园的生态恢复项目为例,构建相关矩阵并进行定性分祈,将逻辑框架矩阵应用于其生态恢复项目评价中,为评价...     

基于实数编码遗传算法的盲信源分离方法

提出了一种新的基于相关矩阵对角化的代价函数,该代价函数通过抑制分离信号的互相关性达到盲信源分离的目的。这种分离新方法可用于分离平稳或非平稳信号的瞬时或卷积混合。针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛的问题,文章还提出利用实数编码遗传算法对代价函数进行最优化搜索。仿真实验表明,这种遗传算法具有快速收敛性能和高精确度等优点。     

基于相关矩阵的动力传动系统故障诊断多类传感器优化布置方法研究

针对动力传动系统故障诊断研究中缺乏多类传感器优化布置方法的问题,在对测试性工程诊断设计阶段传感器优化布置方法进行深入研究的基础上,根据故障机理分析和故障树分析结果,提出基于故障-传感器相关矩阵的传感器布置备选方案获取方法及优化目标;在分析遗传算法和粒子群优化算法的基础上,提出遗传粒子群优化算法,在实例应用中获得了较好的结果;最后通过实例,验证了该方法的有效性。     

基于DCT系数多方向相关性的信息隐藏盲检测方法

给出了一种JPEG域基于离散余弦变换(DCT)系数多方向相关性的图像信息隐藏盲检测方法。首先利用DCT系数多方向相关性构造差值彼邻相关矩阵,然后利用此矩阵提取48维特征向量,最后使用支持向量机(SVM)区分载体、载密图像。该方法应用于6种典型的JPEG图像隐写算法,实验结果表明,该方法对这些隐写算法都能够进行比较可靠的检测。     

基于WBCT与归一化相关矩阵的红外与可见光图像融合算法

突出目标指示特性和提高空间分辨率是红外与可见光图像融合的重要问题。针对传统区域能量融合规则的局限性,提出了一种基于小波-Contourlet变换WBCT(Wavelet-based contourlet transform)和归一化相关矩阵与区域能量相结合的融合算法。采用一组红外与可见光图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、总体交叉熵和平均互信息评价指标对融合效果进行分析。对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于小波融合方法及Contourlet变换方法,达到了良好的视觉效果。