阵列误差对多参数联合估计性能的影响

建立了频率、二维到达角和极化联合估计的阵列误差信号模型,分析了阵列误差对用ESPEIT算法进行参数估计性能的影响。推导了在阵列误差模型下,频率、二维到达角和极化联合估计算法中各参数估计结果的均方误差。计算机模拟结果证实了分析结果的正确性。     

二维相干信号波达方向判断空间平滑算法

波达方向估计是智能天线的重要功能之一,对于相干信号角度模糊问题通常严重影响了方向判断的精准度.文中根据一维空间平滑基本理论和算法,对二维六边形阵列相干信号MUSIC算法波达方向估计问题进行了理论分析和仿真实验,提出了平面六边形阵列到十字形阵列的变换方法,成功地把一维平滑技术应用到平面六边形阵列,仿真表明,这种变换可以有效地消除相干信号的角度模糊问题.     

一种用于相干源分辨的测向算法

提出了一种用于任意阵列相干源分辨的测向算法─内插平滑算法，该算法通过内插实现了任意几何排列阵列上的空间平滑，能够完成任意阵上的相干源分辨。计算机模拟结果证明了该方法的正确性。     

非相干分布源2D-DOA与角度扩展估计新方法

介绍了一种新的非相干分布源的2D-DOA与角度扩展估计方法。该方法根据非相干分布源协方差矩阵的结构特点,将协方差分离成两个分别由相位信息和幅度信息重建的矩阵。从相位信息中利用传统的点源方法即可估计得到2D-DOA;从幅度信息中借助特殊阵列结构设计,即可实现角度扩展的估计,从而实现非相干分布源的2D-DOA与角度扩展分离估计。计算机仿真验证了算法的性能。     

高精度局域定向定位技术及其精度分析

针对目前自主局域定向定位的需求,文中提出了一种在近场模型下反向利用阵列信号处理相关理论实现阵列自身的高精度定向定位方法,仿真实验表明该方法可以有效实现阵列的高精度定向定位.进一步对该方法的定向定位精度进行了理论分析,通过仿真分析了阵列所处位置、信号源数目、阵列自身天线阵元数目以及信号源位置存在误差时对定向定位精度的影响,相关实验结论具有重要的工程应用指导意义.     

基于LD分解的空间谱估计技术

提出了一种基于对阵列协方差矩阵进行 LD 分解的空间谱估计算法。对一大类阵列来说,该算法对空间谱估计方法的工程实现问题具有十分重要的实际意义。文中证明了特殊Hernitian 矩阵 LD 分解的原理,给出了求分解因式的递推公式,然后,由 LD 分解找出的信号子空间,得出了估计信号源方向的空间谱计算公式。理论分析和模拟结果表明,LD 分解和原有的特征分解法相比,更易于用专用数字信号处理片实现,有更小的计算量,需更少的存储单元。     

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。     

空间信号和到达方向的高分辨率快速方法

基于阵元数差一的两个平行均匀线阵组成的信号接收系统提出了多个空间窄带信号源频率和到达方向二维参数估计的高分辨率快速方法。方法的参数估计是直接计算的，避免了二维空间中的谱峰搜索和信号源之间的参数配时，实时性较强。计算机模拟结果证实了此方法的有效性。     

相干分布式目标一维波达方向搜索迭代估计方法

在信号源角分布函数具体的数学形式未知的情况下,基于角分布函数共轭对称性约束条件,提出了一种相干分布式目标一维波达方向搜索迭代估计方法,该方法不用多维参数搜索,并适用于角信号分布函数形式不同的分布式目标同时存在的情况。     

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。     

一种实用自适应PID控制器

本文介绍了一种实用自适应PID控制器,它是以MCS-51系列单片微机为核心,采用PID控制规律结合参数辨识的控制算法,实现了PID参数完全在线自动整定。该控制器适用于被控制对象未知或慢时变的场合,既可替代常规PID控制器,也可作为分布式系统的低级智能控制器。     

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。     

分数阶自相关和FrFT的LFM信号参数估计

基于分数阶自相关和分数阶傅里叶变换的特点,提出了一种LFM信号检测与参数估计方法。相对分数阶傅里叶二维扫描法和匹配傅里叶变换,所提方法将检测与参数估计的二维搜索变为一维搜索,快速实现信号检测和参数估计,在多分量LFM信号情况下借助“Clean”的方法来抑制强分量对弱分量的干扰。计算机仿真表明了该算法在低信噪比多分量LFM信号检测与参数估计中的有效性。     

频率捷变信号的频率／方向联合估计

提出一种利用并行阵列数据联合估计频率捷变信号（ＦＡＳ）的频率和ＤＯＡ算法。这种算法能同时估计频率和ＤＯＡ，并自动地将它们配对，从而识别不同的ＦＡＳ。计算机模拟结果表明这种算法是有效的。     

改进的对星载SAR的应答式欺骗干扰

分析了对星载SAR的应答式欺骗干扰,并对其进行了改进。改进后的干扰方式只需从敌方雷达信号中估计信号的多普勒斜率、雷达飞行速度和脉冲重复频率,并且实现简单。讨论了参数估计精度对干扰信号成像的影响,结果表明该方法对参数精度要求不高。指出了多普勒斜率估计的方法,通过仿真实验验证了理论分析的正确性和方法的有效性,这对欺骗干扰信号生成算法和欺骗干扰的实现具有重要意义。     

基于遗传神经网络的工程造价估算方法研究

人工神经网络已经成功的运用到工程造价估算方法研究中,高度的鲁棒性和容错能力使它优于多元线性判别分析（MDA）、逻辑回归等方法（Logistic Regression）,针对传统的BP神经网络在工程造价估算方法中存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值等问题,提出遗传神经网络的估算方法。将遗传算法和神经网络结合,充分利用两者的优点,使新算法既有遗传算法的全局随机搜索能力,又有神经网络的学习能力和鲁棒性。利用遗传算法的全局搜索能力,针对传统误差反向传播算法的不足,采用染色体编码对神经网络的权值和阈值等主要参数进行优化,通过仿真试验验证其稳定性和有效性,表明该算法在工程造价估算方法中具备较高的实用性。     

高斯混合分布杂波下ARM的Wald检测方法

提出一种在高斯混合分布杂波下检测反辐射导弹(ARM)的Wald检测方法.针对基于期望最大化(EM)算法估计杂波参数时,由于初始化不当使迭代运算落入初值陷阱、导致估计错误的问题,提出基于矩-EM算法估计杂波参数的方法,导出了高斯混合分布杂波下ARM目标的Wald检测统计量.不同参数条件下的仿真表明,矩-EM算法能够更准确地估计杂波参数;基于高斯混合分布杂波假设的Wald检测性能明显优于基于高斯分布杂波假设的Wald检测性能.     

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.