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基于分数阶矩的测向算法研究 总被引:2,自引:2,他引:2
在SαS噪声环境中基于阵列输出信号分数阶矩的TLS-ESPRIT测向算法,该算法在保持了原TLS-ESPRIT算法无需谱峰搜索,计算量和存储量小等优点的基础上,对加性SαS噪声有较好的抑制作用,扩展了ESPRIT算法的信号模型和应用环境,计算机仿真验证了该算法的何行性和有效性。 相似文献
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基于重构的分数低阶矩阵,提出了重构分数低阶协方差的多重信号分类测向算法和信号子空间拟合测向算法.为了快速求解所提出的测向算法,设计了一种可进行多维搜索的自适应差分粒子群优化算法.利用粒子群算法和差分进化算法的优点,可以获得测向问题的全局最优解.Monte-Carlo仿真证明了所提测向算法可有效分辨相干源,并且其检测性能优于已有的一些经典算法. 相似文献
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间歇采样转发干扰是一种典型的雷达有源干扰样式.为对抗自卫式间歇采样转发干扰,分析了干扰假目标生成机理,在此基础上,受时域相关、频域相关启发,设计提出基于分数阶相关的间歇采样转发干扰抑制算法.算法以一个相干处理间隔受干扰回波为处理对象,通过对不同重复周期回波进行不同阶次分数阶相关处理,改变假目标快时间位置分布,经相参积累达成干扰抑制目的.仿真结果表明,所提算法对间歇采样转发干扰具有一定抑制效能,经干扰抑制处理,真实目标有效检测临界干信比提升约25 dB,虚假目标抑制率大于50%. 相似文献
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针对回波信号相位中存在的三次项问题,文中介绍了分数阶模糊函数的定义及部分性质,在此基础上研究了含有三次项的运动目标回波信号的分数阶模糊函数的线性调频延时特性,根据此特性文中提出了一种海杂波背景下的基于分数阶模糊函数线调频延时对消的运动弱目标检测方法。该方法通过将原信号的分数阶模糊函数模函数与线性调频延时后信号的分数阶模糊函数模函数对消,能在基本不减弱信号分数阶模糊函数模值的情况下有效地对消部分杂波,达到提高信杂比,提高检测性能的目的。最后,通过对IPIX实测数据验证表明,所提方法在增加目标与杂波分数阶模糊函数域峰值差以及提高信杂比等方面都明显优于仅对回波作分数阶模糊函数。文中采用双参数恒虚警检测方法设置适当的门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。 相似文献
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结合Teager能量算子和空域相关函数,提出了一种有效的基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。 相似文献
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α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同, α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。本文先简要介绍稳定分布统计特性,再提出了适用于盲信源分离的神经网络结构与基于分数低阶统计量与子空间技术的预白化过程,并利用一种新型传递函数修正了分离算法,提出了一种基于分数阶预白化与新型传递函数的盲信源分离方法。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的盲信源分离方法,是对传统的二阶统计量基础上的盲信源分离方法的改造与推广。 相似文献
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针对传感器网络中节点采样数据的空间和时间冗余特点以及节能要求,该文提出了一种基于一元线性回归模型的空时数据压缩算法ODLRST。ODLRST先在每个节点内进行消除时间冗余的数据压缩,再在节点汇集处对来自不同节点的数据消除空间冗余以进一步压缩数据。仿真实验证明,ODLRST能够极大地减少节点发送的数据量和网络中的通信流量,节省并平衡网络中的能量消耗。 相似文献
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基于Mallat 等提出的空域相关去噪法,提出了一种新的自适应小波滤噪法。它具有空域相关法的优点,同时克服了空域相关法的缺点,对信号中的噪声进行了最大限度的抑制而又保留了信号的主要细节。仿真计算和分析表明了此算法的有效性。 相似文献
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通过对长三角城市群 2018 年臭氧和气象数据的监测与分析, 研究了该区域臭氧时空分布特征及其与气象要
素的相关性。研究结果发现: (1) 长三角区域臭氧污染呈现春夏高、秋冬低的季节变化特征, 内陆城市臭氧污染较沿
海城市严重; (2) 长三角区域内陆城市超标污染主要发生在夏季, 而沿海城市主要集中在春季, 且内陆城市臭氧超标天
数较沿海城市高; (3) 臭氧日变化与能见度、风速、温度呈正相关, 与相对湿度呈负相关; 且当温度 > 20◦c, 相对湿度在
20%∼60% 之间, 风速达到 1.2∼3.6 m·s−1 时, 易发生高浓度臭氧污染情况。该研究成果对长三角区域臭氧联防联控具
有指导意义。 相似文献
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基于匹配场和长项积分混合处理的多模式检测跟踪一体化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出多模式贝叶斯准则下的概率数据关联滤波新概念,并将该方法与基于匹配场一长项积分混合处理相结 合,建立了基于Bayes框架的检测跟踪一体化算法,通过时间域的连续递归和空间域的数据关联,较好地实现了对机动目 标的被动定位和跟踪。 相似文献