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.

     

温州市温瑞平原东片排涝体系建设研究

浙江温州市城市重心东移和大开发大建设的推进,使大量闲置用地改为城市建设用地,出现城市河网调蓄能力逐年降低,排涝系统建设相对滞后,河网布局不合理,河道功能退化等问题,导致区域内行洪排涝压力不断增大.据此认为应及时对排涝格局进行优化与调整,并采取低地调整、打卡口、开挖大河、新增平原湖泊和低地绿化建设、增加外排等工程措施.     

A272D和F型并条机拨叉的改进

A272D型和A272F型并条机其开口式上清洁拨叉在运转过程中,特别是当挡车工生头时需挂起绒圈,边开车边观察棉条牵伸的过程中,带动绒圖转动的尼纶滑套(A272F-1504)很容易从上清洁拨叉的开口处脱出。一旦脱出,绒圈将停止转动。如果不及吋修理,不仅会造成上清洁拨叉与滑套的摩擦而损坏机件,面且由于绒圈停转,绒圈上的杂物、短绒随时可以落入棉条中。若有大块棉杂落入,还会造成涌条断头被迫关车。从以上分析可知,由于绒圈不转不仅影响棉条质量,而且还会影响产量;不仅增加机物料消耗,而且还加重了挡车工和修机工的工作量。     

基于单电磁矢量传感器的ESPRIT算法改进

为了充分利用非圆信号共轭相关不为零的特性,提高空间到达角(direction of arrival,DOA)和极化参数估计精度,提出了一种信号DOA和极化参数估计的稳健算法.即构造2个非圆信号的4阶累积量矩阵,引入旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法思想,利用这2个矩阵之间的旋转不变特性求出旋转因子,实现信号DOA和极化参数更精确估计.与2阶相域ESPRIT相比,改进的算法适用于任意极化状态的信号,提高估计信号的利用率,同时利用4阶累积量对高斯噪声的抑制性处理相关噪声,使估计信号的精度有了明显提升,并通过仿真结果验证了改进算法的有效性.     

基于加权l1范数稀疏信号表示的DOA估计

为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向(direction of arrival,DOA)进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l_1范数稀疏信号表示的DOA估计算法.该算法对l_1-奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法进行改进,对接收矩阵进行预处理,根据子空间的正交性确定加权矩阵,以加权l_1范数作为最小化的目标函数进行优化得到稀疏信号,进而得到信号的DOA.仿真结果表明,通过加权处理的l_1范数下稀疏信号重构方法能有效抑制偏差,在低信噪比下能够准确稳定地估计出DOA,并且能够提高估计精度.     

巧修500型清绒刺辊轴

6MD-500型清绒机(俗称500型清绒机)，具有使用性能好、清杂效率高的优点。因而在轧花行业得到普遍使用。但是，由于清绒刺辊转速高、负荷重，刺辊两端的轴承经常损坏，造成刺辊主轴受损。刺辊主轴受损后，如不能及时修复，势必造成较长时间的停车，直接影响生产。传统的修理方法是将主轴抽出后修理，不仅时间长，而且修理后的偏心度较大，很难适应生产，造成短绒质量下降。……     

DOA矩阵方法及其性能分析

为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向（direction of arrival,DOA）进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l₁范数稀疏信号表示的DOA估计算法.该算法对l₁-奇异值分解（singular value decomposition,SVD）算法进行改进,对接收矩阵进行预处理,根据子空间的正交性确定加权矩阵,以加权l₁范数作为最小化的目标函数进行优化得到稀疏信号,进而得到信号的DOA.仿真结果表明,通过加权处理的l₁范数下稀疏信号重构方法能有效抑制偏差,在低信噪比下能够准确稳定地估计出DOA,并且能够提高估计精度.

     

非圆信号二维DOA和初始相位联合估计算法

为了充分利用非圆信号共轭相关不为零的特性,提高空间到达角（direction of arrival,DOA）和极化参数估计精度,提出了一种信号DOA和极化参数估计的稳健算法.即构造2个非圆信号的4阶累积量矩阵,引入旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT）算法思想,利用这2个矩阵之间的旋转不变特性求出旋转因子,实现信号DOA和极化参数更精确估计.与2阶相域ESPRIT相比,改进的算法适用于任意极化状态的信号,提高估计信号的利用率,同时利用4阶累积量对高斯噪声的抑制性处理相关噪声,使估计信号的精度有了明显提升,并通过仿真结果验证了改进算法的有效性.