基于盲信号分离的分布式目标DOA估计方法

在分布函数未知或数学形式不同的分布式目标同时存在的情况下,研究了一种基于盲信号分离的相干分布式目标一维搜索ＤＯＡ估计方法。仿真实验结果表明,这种分布式目标ＤＯＡ估计方法具有分布参数门限现象,ＤＯＡ估计性能对其他信号源的分布参数不敏感。     

应用免疫策略的多传感器决策融合设计

使用基于改进型人工免疫策略的优化算法,在统计相关的观测条件下,对固定融合规则的基于奈曼-皮尔逊准则的分布式多传感器决策融合系统进行优化设计。算法首先以筛选算子进行预搜索缩小范围,然后使用人工免疫策略方法进行全局搜索,计算过程无须使用目标函数的导数信息。对分布式多传感器决策融合系统的优化设计结果表明,优化算法在收敛性和精度上均优于传统梯度算法,并在此基础上对不同信号期望值下的最优融合规则进行了讨论。     

分布式信号源波达方向估计方法

在多径导致的局部散射信号条件下,利用信号源的一阶近似,提出了一种新的分布式信号源波达方向估计方法。新方法不仅改善了波达方向估计性能,且适用于空间信号分布的函数形式未知、分布函数形式不同的分布式信号源同时存在或其他较复杂的空间信号分布情况。     

整函数与亚纯函数的例外集

除将Borel可去集引入到整函数及其导数分别取两个小整函数并涉及重值的辐角分布的研究外,还将其引入到以∞为Nevanlinna亏值的亚纯函数及其各阶导数取两个小亚纯函数的辐角分布的研究中,并证明了相应的奇异方向的存在性。     

全局最优化的一种新的拟全局下降法

对全局最优化中的无约束优化问题提出了一种新的拟全局下降法,通过搜索获得一系列的局部最小值来得到全局最小值.具体地,由局部极小化的两个阶段的循环构成:第一阶段是对原始目标函数进行局部搜索;第二阶段在一个新的下降函数的最大步长下降方向里确保原目标函数是全局下降的.这种新的下降法的关键在于这个新的下降函数具有很好的结构特性.     

基于Tabu搜索方法的配电网重构的一种新方法

配电网重构是一个组合优化问题,它不仅是配电系统循环控制的重要方法,也是配电管理系统的重要组成部分.随着智能技术的不断发展,用智能算法解决组合优化问题成为一种可能.在配电网重构时,当以最小开关操作程度作为目标函数就可转化为线性规划问题;以最小网损为目标函数,可转化为混合整数线性规划问题.基于配电线路重构模型,以最小开关操作程度和最小网损为目标函数,用Tabu搜索方法解决组合优化问题,最后验证了此方法的合理性和可用性.     

一个新的求解多峰函数的遗传算法

采用邻域罚函数及变异方法 ,将全局搜索和局部搜索结合起来 ,设计了一种新的遗传算法 ,有效地解决了一类具有多解的多峰函数的求解问题     

基于Web的信息资源搜索技术研究

对现行的Web信息资源搜索技术进行了分析,提出了基于Web的信息资源搜索的专业元搜索引擎分布式协作解决方案.     

一种约束非线性离散优化问题的直接搜索法

本文针时整数梯度搜索方向的局部性以及有时因取整而方向发散的缺点，提出了在离散设计空间中，利用离散坐标邻域点的目标函数值信息和适当的延伸探索直接构造离散搜索方向，并进行离散一维搜索的寻优方法，对此称之为离散直接搜索法(A Discrete Direct Search Method ) ,简称DDSM法。本文运用DDSM法成功地解决了14个工程考题和数学考题，实践表明:DDSM法的求解速度和可靠性比较令人满意，尤其是计葬效率相甘现有的莱些离散优化方法有较明显的提高。     

加快最小完善Hash函数形成过程的几个有效措施

在用于静态表的各种Hash函数中,一种独立于计算机的最小完善Hash函数颇有实用价值。在一定条件下,这种Hash函数可以同时实现探查次数为1和表的填充系数为1这两个要求。使用此种Hash函数的主要困难是函数的形成速度比较慢。Cichelli提出用两次排序来修剪搜索树,用回溯方法来寻求形成Hash函数的编码表。本文提出用第三次排序进一步修剪搜索树;提出用双自变量定界法和超前检查法来加快搜索速度。文中还介绍了综合使用以上三种方法研制成功的一个通用处理程序,并给出若干计算实例。     

DS-UWB信号DOA的估计方法

到达角估计是直接序列超宽带系统的关键技术之一。传统的到达角估计方法都基于窄带信号,不能直接应用在该系统。针对该问题,提出了一种基于四阶累积量的到达角估计方法。该方法建立在直接序列超宽带系统阵列信号的频域模型。仿真结果表明该算法有效易行,能准确估计直接序列超宽带信号的到达角。     

一种DOA估计的T差分平滑快速算法

针对未知非平稳噪声背景下相干信源的波达方向估计问题,提出了一种T差分平滑快速(TDSF)算法,算法根据非平稳噪声对角占优的特性,通过构造一个T矩阵,对协方差矩阵进行T变差分平滑运算,可同时分辨相干和非相干信源.算法采用幂迭代法直接获得噪声子空间,无需特征值分解,运算量较小,可有效地消除非平稳复噪声的影响,且不存在伪峰问题,适用于广泛的未知非平稳噪声和低信噪比环境.计算机仿真实验证实了算法的有效性.     

阵列单元取向对DOA估计的影响

针对以往DOA估计算法中智能天线系统的阵列单元模型多采用全向振子的情况,分析了当天线单元存在方向性时对MUSIC算法估计信号到达角的影响,并在进行阵元互耦校正后,讨论了影响MUSIC算法分辨率的一些因素,通过计算机仿真结果的比较表明单元取向、阵列方向性、信噪比对到达角分辨率有较大的影响。     

一种新的波达估计方法

分析了目前常用的波达角估计算法,研究了等距线阵和圆阵的特点,指出其存在关于横轴镜像对称信号源的空间模糊性,利用等距T型阵克服了这一困难。提出了一种新的基于训练序列波角达估计新算法,新算法基于如下假设:各个信号源的训练序列互相正交,并且各个信号源都是幅度为1的恒模信号。该文给出了新算法的数学推导过程,得到一个简单的波达角估计公式。应用Matlab对新算法进行了仿真,仿真结果表明新算法能够快速、精确地估计波达方向。     

麦克风阵列二维方向估计聚焦算法研究

聚焦算法是解决宽带信号方向(DOA)估计问题的重要算法。常规的宽带聚焦算法需要进行预估计和多次迭代,算法的计算复杂度较高。该文根据宽带聚焦算法的思想,结合语音信号的特点,以各频率点的频域相关矩阵和聚焦点的相关矩阵的均方误差最小为最优化准则,提出了一种不需要预估计和迭代的二维宽带聚焦算法。该算法实时性好、计算复杂度低。采用八元均匀圆环麦克风阵列,仿真验证了该算法的良好二维DOA估计性能。     

采用拟Newton法实现DOA及功率联合估计

为了增加移动通信的容量和链接质量,需要准确地知道到达波的方向(DOA)和功率。该文提出了多维非线性目标函数,用来波DOA和功率作优化变量,并采用拟Newton法中常用的Davidson-Fletcher-Powell(DFP)算法进行优化;将优化结果和轮换投影(AP)算法进行比较。仿真表明,当入射信号在空间相隔较远时,该结果和AP算法精度相当,当入射信号在空间接近时,该结果优于AP算法。     

适于大阵列天线应用的多相关信号方向估计

研究了使用大型天线阵列对相关信号进行DOA估计的修正协方差矩阵的方法,主要对接收信号的协方差矩阵中的噪声功率部分进行抑制,得出了最终的谱估计式,并进行DOA估计。其理论分析和仿真结果表明,该方法对于相关信号以及空间角度比较接近的信号有较好的分辨能力。     

信号相关性与DOA估计

窄带波达方向(DOA)估计模型中,相干信号的问题很容易引起混淆。一些文献简单地认为频率不同的信号是不相干的,而频率相同的信号就是相干信号。因此,在建立不相干信号的DOA估计模型时,采用不同中心频率的信号,而使用的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出,当信号中心频率不同时,应采用各自相应的频率来建立方向矩阵。其DOA估计应采用宽带信号的DOA估计方法,也就是应该对不同的频率进行聚焦。而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后的信号模型相同,因此,其估计结果也就是正确的。但这样的信号模型与事实并不相符。该文严格按照相干信号的定义证明了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证了这一点。