基于选择性集成径向基神经网络的来波方向估计

本文提出了一种基于选择性集成径向基函数神经网络(SE-RBFNN)的来波方向(DOA)估计方法,解决单个神经网络建模进行DOA估计精度低的问题。首先利用Bagging方法训练生成一定数量的RBFNN弱分类器,其估计精度低但泛化能力强;然后提出并运用等宽分箱—投票选择性集成方法剔除估计误差大的奇异值个体,优选部分RBFNN输出结果进行平均处理,从而获得了高精度的DOA估计。仿真结果表明了算法的有效性,相对单个RBFNN建模,构建的选择性集成模型能适应方向特征的变化,算法的来波估计精度显著提高。     

一种稀疏表示的二维DOA降维估计新算法

提出了一种基于空间锥角降维的二维DOA稀疏分解估计新方法,解决了利用稀疏表示方法进行二维DOA估计时计算复杂度大的问题.根据L阵列的结构特性,引入空间锥角表示信号的二维DOA信息,构造空间锥角冗余字典,通过稀疏正则化求解实现空间锥角的估计,然后利用求解得到功率实现L阵列中两个子阵之间的空间锥角配对,从而达到对多来波的二维DOA估计的目的,其避免了方位角和俯仰角组合而造成冗余字典庞大的问题,极大地减少了稀疏分解的计算量.仿真和实测数据结果均验证了该方法的有效性和优越性,为进一步的工程应用奠定了基础.     

基于稀疏表示理论的来波方位估计新方法

针对稀疏表示理论在DOA估计中的难点问题,在给出阵列结构与信号模型的基础上,对空间信号稀疏表述中的单快拍时域数据模型和多快拍联合稀疏模型进行了深入研究,最后通过大量实验证实了方法的科学性与可行性。     

一种基于RSS估计的虚假点消除方法

 论文提出了一种基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的测向交叉定位方法,解决无源测向交叉定位中的虚假点问题.首先推导了阵列协方差矩阵中接收信号强度与阵列流型之间的关系,利用协方差逆矩阵高阶幂逼近噪声子空间的特点,在已知阵列流型基础上准确获取各来波的信号强度,解决了同一信道多来波的RSS估计问题;然后运用电磁波传播相关理论,根据接收信号强度和传播路径衰减参数的关系判定各定位点的置信度,排除了虚假点.所提算法对存在一定角度估计误差、低信噪比等情况具有很好的鲁棒性,仿真结果验证了该算法的有效性和可行性.     

用户需求·市场观念·企业行为——由程控交换机引发的联想

一、“上帝”的利益、“上帝”的需要 当今高技术产品更新换代之快,就是信息界的技术权威们对此也感到吃惊。几乎可以百分之百地说,当你用费了九牛二虎之力才筹来的巨资买回那渴望已久的宝贝产品时,你很难想象、也更难于接受自己将面对这样的现实:你捧回来的最先进的技术产品在半年到一年之后,就将不合时宜,甚至该换新了。多数情况下,你并没有受骗,许多现代信息产品就只有这么长的市场流行期,硬件芯片在变,其速度、功能在成倍地增长,而软件版本则更迅速地升级。     

基于DML-ESPRIT算法的多维参数快速联合估计

将确定性最大似然估计准则的多维参数估计能力与ESPRIT算法的高时效性有机结合,提出了一种二维DOA-功率-频率快速联合估计方法--DML-ESPRIT算法。利用双L阵列的空间特性,通过引入空间锥角,将多维空间搜索问题转换为一维角度估计,并基于确定性最大似然估计准则推导得到了多信源的空间锥角、功率和频率联合估计的数学模型;然后在对子阵进行扩展的基础上,利用TLS-ESPRIT算法对模型进行求解,避免了谱峰搜索问题,实现了多维参数的快速联合估计。实验结果表明,DML-ESPRIT算法在保持高估计精度的同时运行耗时约35 ms,具有较好的工程应用前景。     

基于空频域稀疏表示的宽频段DOA估计

该文提出一种基于空频域稀疏表示的宽频段波达方向(DOA)估计方法,解决稀疏表示方法在宽带接收机对窄带信号的频率和角度估计中的难题。用空间频率代替频率和方位角的 2 维组合构建过完备字典,字典的长度仅相当于窄带信号DOA估计的字典长度,却能覆盖整个无模糊频段,大大降低了稀疏分解的计算量。该方法首先在频域估计信号的准确频率,根据频域峰值的位置构建频域峰值协方差矩阵。对频域峰值协方差矩阵进行特征分解,利用主特征向量建立稀疏模型估计信号的DOA。算法在低信噪比下具有较高的估计精度,仿真实验和分析验证了该文方法的正确性和有效性。