一种基于期望信号预减除的稳健自适应波束形成方法

针对自适应波束形成中的期望信号自消除问题,提出一种干扰加噪声协方差矩阵重建稳健自适应波束形成方法。算法具有较低的计算时间复杂度。该方法首先使用波达方向估计技术得到期望信号的波达方向,其次对每两根相邻天线的接收信号进行特定的加权相减,能够减除阵列信号中的期望信号成分,继而得到不含期望信号且保留了干扰加和噪声的更新阵列信号,再次,使用更新阵列信号计算干扰加噪声协方差矩阵,最后计算得到加权矢量。理论分析给出了减除期望信号过程的原理和算法的复杂度,仿真结果表明,在16阵元情况下,所提算法的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)性能比最优值低0.52 dB,因自由度损失造成的性能损失小于0.3 dB,综合性能优于其他对比的方法。     

矢量语音传感器微阵列

人工智能的普及促进了语音交互技术的发展,语音传感器阵列作为智能语音交互的硬件前端,成为语音交互领域的前沿研究方向.矢量语音传声器自有的偶极子指向性、零点深度以及阵列体积小便于集成的特点特别符合语音交互技术对硬件设备的要求.基于此,通过采用两组矢量敏感单元"共点正交"形成矢量微阵列实现声源空间锐化波束指向,其不受瑞利限与空间采样率限制,与传统空间离散分布的声压麦克风阵列有着本质区别,是矢量微阵列的核心优势所在.矢量微阵列传声器弥补了现有双麦阵列的不足,具有更为广阔的应用前景,作为智能语音交互的硬件前端,对推动智能语音交互领域的发展具有重要意义.     

城市地下综合管廊PPP项目物有所值评价优化研究

通过结合综合管廊的行业特点补充和细化评价指标,建立综合管廊PPP项目VFM评价指标体系,改进以往评价指标缺乏针对性的问题。利用C-OWA算子和两维语义专家组合赋权法计算专家权重,对评分进行修正以提高评价的准确性。以海口市城市地下综合管廊项目为例,验证该模型的可行性和实用性。     

区块链技术在综合减灾社区建设中的应用研究

引言社区作为居民群众生活驿站,是党和政府服务居民群众的“最后一公里”,在防灾减灾中发挥着至关重要的作用。因此,社区需要树立灾害风险管理和综合减灾理念,紧紧依靠社区居民,发挥自身优势,加强联防联控、群防群治,提高社区防灾、减灾、避灾、救灾应急反应能力,以减少灾害给群众带来的人身和财产损失。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

新会计准则下其他综合收益的列报与披露解读

新修订的《企业会计准则第30号——财务报表列报》自2014年7月1日开始实施,新准则中增加了其他综合收益列报和披露的相关规定。本文对新修订的财务报表列报准则中关于其他综合收益的概念进行解析,并列举案例对其他综合收益的列报和披露进行分析。     

综合除尘技术在大南湖二号露天煤矿的应用

介绍了综合除尘技术的主要特点及系统组成,分析了大南湖二号露天煤矿的主要尘源点,针对该矿原煤外在水分低、干法筛分量大、转载运输过程中产尘量大等特点,运用综合除尘技术对地面生产系统各粉尘点进行有效治理,对各类除尘工艺设备进行了综合选型配置,实现了较优的投资性价比,取得了较好的治理效果。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。