一种基于遗传算法的自适应参数型多径时延估计

基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计（FOC—APMTDE）算法只能直接估计整数倍采样间隔的时延,为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,保留了FOC—APMTDE算法良好的抑制相关或非相关高斯噪声的性能,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真试验验证了新方法的有效性。     

集对分析方法在水泥质量检测评价中的应用

<正>0前言笔者在长期的建材产品质量检测中充分认识到,水泥质量检测是建材实验室材料工程检测项目中的一个重要检测项目,水泥质量检测工作水平会直接影响到水泥的正确使用,水泥质量检测中所出现的一些疏漏甚至会引起各种工程质量问题[1,3]。因此,如何落实质量检测工作的相关规定已成为相关质量检验机构十分重视的问题。事实上,目前在水     

基于循环平稳性的约束自适应时延估计

在考虑通道非平稳干扰信号和平稳噪声影响的基础上,提出一种基于循环平稳性的约束自适应时延估计算法,对该算法的时延估计性能进行收敛性分析。该算法利用信号的循环平稳性有效地抑制干扰和噪声的影响,适用于空间相关噪声的情形,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延,大幅减少插值法的计算量。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于循环平稳性的约束自适应多径时延估计

在有多径信号、多通道非平稳干扰信号以及平稳背景噪声的情况下,不考虑多径信号传输的时延估计方法不能准确地估计时延,甚至估计性能会恶化.为此,本文提出了基于循环平稳性的约束自适应多径时延估计算法,并对算法的收敛性能进行了分析.该算法可以有效地抑制干扰和噪声的影响,在低信噪比的情况下直接地、准确地进行自适应多径时延估计,特别对噪声是空间相关的情形也适用,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔的时延和多径时延的缺点.计算机仿真试验验证了新方法的有效性.     

一种基于RLS算法的自适应时延估计算法

针对基于LMS算法的自适应时延估计算法收敛速度慢的缺点,推导出一种基于RLS算法的自适应时延估计算法,并分析了基于RLS算法的自适应滤波器的均值性能。经仿真证明该算法的收敛速度有了一定提高,并且其时延估计的跟踪性能得到了改善。     

窄带恒包络信号存在相差的时延估计新方法

在时差定位应用中,两部侦收天线传输给接收机的是射频信号,频率较高,接收机需要将其下变频到某一中频,在中频采样后,送给时延估计器进行时延估计,以确定辐射源位置。在研究中发现,应用同一本振信号对两路存在相对时差的窄带恒包络信号进行下变频时,会引入新的相差,这个新的相差会导致时延估计值错误。针对此问题,提出了一种新的补偿此相差的时延估计方法,计算机仿真验证了新方法的有效性和正确性。      

一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计

在存在多径信号和空间相关性未知的背景高斯噪声情况下,不考虑多径信号传输的传统时延估计方法的性能会受到影响,甚至恶化。针对此问题,提出了一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计算法,并对该算法的多径时延估计性能进行了收敛性能分析。该算法能够有效抑制空间相关性未知噪声的影响,在低信噪比的情况下能够直接、准确地进行自适应多径时延估计,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔时延的缺点。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。     

基于贝叶斯网络的智能电表故障类型预测

针对智能电能表受到外界各种因素影响出现的故障,本文提出了一种基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型分类与预测模型。分析了造成智能表故障的各种因素和常见的故障类型,通过大量历史故障数据的训练,结合专家意见,采用了基于评分搜索的方法构建了贝叶斯网络结构,在此基础上进行了故障类型预测和决策分析,并对提出的方法进行验证。研究结果表明：该方法可以有效地对智能表的故障类型进行预测,计算效率高,具有较好的适用性。