OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计；针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

单脉冲雷达导引头对抗投放式诱饵技术研究

为提高单脉冲雷达导引头对投放式诱饵干扰的检测和分辨性能,利用投放式诱饵干扰情况下单脉冲比的概率分布特性,采用基于奈曼-皮尔逊准则的GLRT检测方法来进行干扰的检测;在干扰信噪比未知情况下通过顺序估计目标和诱饵信噪比进而估计目标DOA的方法对目标和诱饵进行分辨.仿真结果证实了对诱饵的检测和分辨算法的有效性.     

自反Banach空间一类完全广义集值强非线性混合似变分不等式问题

研究了一类完全广义集值强非线性混合似变分不等式在自反Banach空间下的问题，借助一个极大极小不等式，证明了这类完全广义集值强非线性混合似变分不等式的解的存在唯一性定理。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型，对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较，分析了它们在工程应用上的优缺点，给出了实际应用时的限制因素；同时结合海基导弹特有的初始状态误差，设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略，给出了相应的分离步骤。仿真结果表明，文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义；而在弹道差评价标准以及方差评价标准下，分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

用于卫星干扰源定位的压缩感知DOA估计方法

针对传统测向方法的实际应用性能较差,提出一种基于压缩感知(CS)的卫星干扰源定位方法。根据干扰信号方位角的空间稀疏性,建立了压缩感知波达方向(DOA)估计模型。通过协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间和矩阵的共轭对称特征,利用高阶幂矩阵的主对角线下左下角列向量进行波达方向估计。仿真实验验证,该方法不需要已知干扰源数,具有较高的精度和较好的分辨力,且能满足对相干干扰信号的估计。对压缩感知DOA估计在卫星干扰源定位中的应用具有一定参考意义。     

变结构多模型估计第III部分:模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群。它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。同时,它很容易实现。通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量。     

基于波达方向矩阵的矢量水听器方位频率联合估计

提出了一种新的基于单个矢量水听器的方位频率联合估计方法--波达方向矩阵法.利用矢量水听器的时延数据,构造了两个相同的子阵,通过对波达方向矩阵的特征分解,实现了对目标信号的波达方向估计,并同时得到了目标的频率特征.计算机仿真实验表明,该方法具有较好的估计精度.     

次优最大似然调制识别算法及其性能分析

提出了一种降低计算复杂度的次优最大似然调制识别算法,该算法在一定的信噪比条件下,具有与最优分类算法相近的性能.通过分析,得到了次优算法达到较好性能所需的信噪比.并在两接收天线的情况下,研究了次优算法的识别性能,仿真表明次优算法在两接收天线时约有3dB的信噪比增益.