一种适用于集群无人机超分辨的波束域方位估计算法

为了提升对集群无人机目标的分辨能力,提出了一种波束域方位超分辨估计算法。该方法不仅可以避免传统的稀疏表示类测角方法的计算复杂度高和需要选取超参数问题,而且在单快拍数、入射信号空间角度间隔较小等非理想情况下都具备很好的分辨能力,与相控阵雷达波束形成、距离?多普勒域处理的流程相适配。通过仿真试验,可以说明：该方法可以帮助雷达提前将密集目标分辨开,进而实现对于集群的规模（个数）、轮廓等信息进行准确估计,具有很强的应用价值。     

基于互质阵列的阵元排布优化方法

相比于传统的线性均匀阵列,稀疏互质阵列提供了更多的自由度,但是稀疏阵列对应的差分阵列中的孔洞影响了DOA估计的性能。为了解决这个问题,该文提出了两种基于互质阵列的稀疏阵列优化方法,减少了差分阵列孔洞数量。首先,对标准互质阵列的虚拟阵列排列进行了分析,发现移除0位置阵元后,阵列可分辨信源数没有发生变化。因此,该文将这个阵元移动到了新的位置,以优化阵列设计,并且推导出两种提出的阵列虚拟阵列最大连续部分和自由度的数学表达式。仿真结果表明,两种阵列在DOA估计方面和均方根误差方面均优于标准互质阵列,具有比较优越的性能。     

基于主向量分析重建的人脸识别算法研究

提出一种基于主向量分析(PCA)重建的人脸识别方法.传统的特征脸方法是根据PCA投影变换后,利用特征空间的总体散布矩阵最大化的特点进行分类;而本文方法则根据PCA重建误差最小的特点,利用重建误差最小进行人脸的分类.在ORL标准人脸库上的实验结果表明,本文方法优于传统方法,并且具有在增加类别以及增加样本时运算量小的特点,因此具有较好的识别效果及较高的实用性.     

非球面拼接测量中偏置误差修正模型

为解决非球面拼接测量时两子孔径重叠区精确拟合问题,根据波像差理论推导了子孔径干涉测量二次曲面偏置误差与运动自由度之间的函数关系,通过分析得出了偏置误差的作用表现形式与Seidle像差相一致的结论,据此建立了定位机构偏置误差修正模型,提出了一种精确拼接测量二次曲面的像差修正方法,该方法利用最小二乘拟合获得拼接系数,可得到孔径间偏置误差估计值,并可在模型中修正高阶系统像差,提高孔径间重叠区拟合精确度.实验表明,该方法拼接精度高于传统校准三方向调整误差拼接法.     

基于法拉第旋转镜的Michelson干涉仪偏振相位噪声研究

在理论上研究了由法拉第旋转镜构成的Michelson干涉仪的偏振特性,推导出Michelson干涉仪的偏振引入相位噪声与法拉第旋转镜旋转角偏差的关系式.理论分析法拉第旋转角有偏差时,引导光纤中的偏振态扰动(偏振噪声)会在干涉仪中引入相位噪声,该相位噪声水平与引导光纤中的偏振噪声水平和干涉仪输入光的偏振态有关.并且当法拉第旋转角偏差±2°时,可估算偏振引入的相位噪声与引导光纤中偏振噪声的幅度比值低于2×10-3;在多波长复用系统中,若法拉第旋转角偏差±5°,该幅度比值仍低于1.5×10-2.实验中观察到该幅度比值低于2.5×10-2,并发现输入光偏振态变化并不引起干涉仪相位噪声的变化,由此可知由法拉第旋转角偏差引入的相位噪声符合理论估算的量级,得到了很好的抑制.     

随机时滞Schr?dinger格系统的不变测度

本文研究随机时滞Schr?dinger格系统,其漂移和扩散系数是局部Lipschitz连续的.首先,建立一些解的一致估计,包括高阶矩估计和一致尾端估计.其次,运用Arzelà-Ascoli定理和二分法技巧证明解的概率分布族在空间C([-ρ,0];l²)中的胎紧性.最后,利用Krylov-Bogolyubov方法证明系统Markov半群不变测度的存在性.     

关于无偏估计的若干问题

通过理论分析和实例讨论有关无偏估计的若干问题：无偏估计不一定存在;无偏估计一般不唯一;在均方误差意义下,无偏估计不一定优于有偏估计;均方误差最小的估计是最小方差无偏估计,但反之不然。     

MIMO-OFDM系统中一种局域化最大似然检测算法

本文提出了MIMO-OFDM系统中一种低复杂度的局域化的最大似然检测算法,该方法通过对每个发送天线的导频训练序列进行信道估计,调整信号有效搜索域,获得低复杂度的系统误码率。实验表明,该信号检测算法明显降低了高阶QAM调制的计算复杂度,在QPSK和16QAM调制时,系统误码率接近已知信道频响情况。     

抑制蜂窝网定位中测量值NLOS误差的两种算法研究

本文基于对NLOS误差特点的分析,把两种改进的卡尔曼滤波器算法应用于蜂窝网无线定位的TOA(Time of Arrival)测量值消除NLOS(Non-Line of Sight)误差预处理上。它们分别针对NLOS误差的特点,从不同角度考虑,降低了TOA测量值中的标准测量误差和NLOS误差,恢复出的测量值可以较精确的逼近真实的到达时间。从而有效减少了测量值的NLOS误差,再使用普通的不考虑NLOS误差消除的定位算法来计算移动台的位置,就可以达到较高的精度。