噪声统计的Bayes 极大验后估计与系统自适滤波

对于具有测量的线性离散系统,在系统动力学噪声与测量统计特性未知的情况下,本文推导出了噪声统计特性在具有正态－逆Ｗｉｓｈａｒｔ分布验前信息情况之下的Ｂａｙｅｓ极大验后（ＭＡＰ）估计及其实时迫近,从而获得了系统的自适应滤波     

一类带容量限制的运输问题

考虑一类带容量限制的运输问题.采用构造辅助网络的方法,将运输网络中的每个配送中心均拆分成两个节点,构造出新弧,形成新的网络,把此类运输问题转换为最小费用流问题来解决.并在此基础上,考虑运输网络中配送中心的容量扩张问题.     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

空间飞行器非共面机动策略研究

非共面机动问题是航天领域的经典问题,寻找轨道面变换的最优机动策略是研究的重点.对低轨道冲量变轨、高轨道冲量变轨和低轨/高轨冲量变轨的轨道面变换策略进行研究,建立了具体的轨道变换模型,运用遗传算法寻找到了最省燃料的轨道面变换策略.通过仿真,该机动策略相对其他2种能明显降低燃料消耗,实现轨道面的变换.     

纯方位偏差补偿估计算法研究

众所周知,纯方位伪线性估计有着严重的偏差问题。以伪线性估计的理论模型为基础,研究它在纯方位问题中的应用。将伪线性估计的偏差分离出来,形成偏差补偿估计,对这种估计方法进行仿真计算,并与伪线性估计相比较,经蒙特卡罗仿真研究,其估计偏差确实比伪线性估计小,算法性能反映在一些典型态势上。     

一类带配送中心运输问题的容量扩张模型研究

运输问题一般采用表上作业法来解决,考虑一类带配送中心的运输问题,若仍采用表上作业法,会使问题复杂化.文中采用一种构造辅助网络的方法:在运输网络中将每个配送中心均拆分成两个点,连接两点形成新弧,构造出新的网络,并给每条弧赋予参数,将此类运输问题转换为最小费用流模型来解决,可以使问题模型和运算简单化.在此基础上,考虑运输网络中配送中心和边的容量扩张问题.     

主方差分析方法

该文提出一种对高维随机向量 X=( x1 ,x2 ,… ,xp)′p× 1 进行降维处理的实用方法 ,其基本思想是利用矩阵的扫描运算 ,构造 X的很少几个综合指标 (称为主方差变量 )以反映 X的统计特性。给出了该方法的理论依据和直观解释以及算法。特别指出 ,当变量 X多重相关性突出时 ,该文方法显著地优于主成分分析方法。     

采用副载波参考波形方法的GNSS双载波环多径抑制技术

为了实现对高阶二进制偏移载波(BOC)信号的无模糊和抗多径接收,将码相关参考波形的闸波设计思路应用于GNSS双载波环路接收方法的副载波锁相环。在副载波锁相环中引入设计的闸波参与信号的相干积分过程,使双载波环法具备抗多径性能且不需要额外引入相关器。对该设计方法的理论和具体实现进行阐述和分析,从副载波多径误差包络和跟踪精度两方面对改进的双载波环路方法性能进行评估。仿真结果显示,采用的算法与双载波环路法相比,可以降低BOC(1,1)信号81.1%的副载波多径误差包络面积以及BOC(14,2)信号75.1%的副载波多径误差包络面积。但是,改进的双载波环路法会带来-6 dB的相干积分后载噪比损失,降低跟踪精度。因此,在闸波参数设计上,需要谨慎选择以平衡算法的多径抑制和跟踪精度性能。综合来看,该方法适用于解决非弱信号条件下及多径环境下的高阶BOC信号接收问题。     

采用随机矩阵理论的水声阵列SMI-MVDR空间谱估计技术

对角加载MVDR技术是一种经典的空间谱估计技术,在水声阵列信号处理中有着广泛的应用。该技术之所以具有较好的性能是由于其通过对角加载使样本协方差矩阵的特征值分散度减小。提出了基于随机矩阵理论的MVDR空间谱估计技术,具体思路是利用随机矩阵特征值的极限性质实现样本协方差矩阵噪声的抑制,以达到类似对角加载能够实现的特征值分散度减小的效果。仿真表明所提出的方法与对角加载方法达到了同样的目的,且当快拍数一定,而信噪比由小变大时,该方法可以达到与对角加载MVDR技术相当的性能;当信噪比设为定值,快拍数由小变大时,其与对角加载技术具有相同的DOA估计成功概率变化趋势,且在小样本情况下,此方法优势较为明显。     

离散小波改进算法在机动车辆换挡信号降噪中的应用

针对机动车辆换挡信号中存在大量强电磁及环境振动噪声的问题,同时考虑到实时性和硬件实现性能的需求,基于最小带宽离散小波算法,提出了简化的、适用于工程实现的小波分解层数确定方法;然后利用初始阈值对各层小波系数进行分类,利用各层中各类系数均值差的模及均方差为依据,设计了各层阈值的自适应迭代确定算法,同时改进了阈值的量化函数。仿真对比试验和应用测试结果表明,该算法具有较好的降噪效果,适用于机动车辆的相关信号检测与降噪。