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1.
针对非相关信源与相干信源共存时信源数估计问题,提出了一种新的基于空间差分平滑的信源数估计算法。该算法首先利用SORTE法估计相互独立信源个数,结合非相关信源阵列导向矢量与噪声子空间正交关系特性,实现非相关信源数估计;其次基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法得到相干信源数估计。仿真实验结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
2.
针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...  相似文献   
3.
针对多UAV对未知区域的协同覆盖侦察问题,提出了将STC算法与在线局部调整策略相结合的区域覆盖侦察方法.通过建立无重叠覆盖区域的闭合路径,最小化了重复侦察区域,缩短了任务执行时间;通过在线局部调整保证了只要有一架UAV不出现故障,侦察任务就可以正常进行.仿真结果表明,该方法能够有效解决多UAV协同区域覆盖侦察问题,方法...  相似文献   
4.
群机器人利用自组织机制能够完成比较复杂困难的协同任务,相比于单机器人更有效。自组织机制策略具有良好的鲁棒性、适应性、可靠性。首先介绍自组织的定义和运行机制,然后总结了近年来自组织控制的实现方法并总结归纳了不同方法的优缺点,最后展望了自组织控制未来的研究方向。  相似文献   
5.
基于信息论的MDL准则信源数估计方法在均匀高斯白噪声背景下具有良好的估计性能。若阵元间存在幅相不一致性时白噪声变成非均匀色噪声,此时算法性能将急剧下降。针对该问题,提出了基于数据协方差矩阵特征值总体最小二乘线性拟合误差的信源估计方法。该方法根据特征值线性拟合误差与拟合点数为单调不增关系,并结合MDL准则的惩罚因子构造判断函数实现信源数估计。仿真结果表明:该方法在非均匀色噪声背景下能够实现信源数一致估计;且在低信噪比、短快拍时仍然具有良好的估计性能。  相似文献   
6.
常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。  相似文献   
7.
投影子空间正交性测试法(TOPS)是利用宽带信号多个频点的噪声子空间与信号子空间的正交性实现到达角(DOA)估计。在中等信噪比时该方法估计性能较好,而在其他信噪比条件下空间谱易存在多个"伪峰",算法性能依赖于参考频点的选择。针对该问题,提出了一种新的TOPS算法,该方法通过最大化各频率点信号子空间与噪声子空间特征值区分度选择参考频点,同时利用信号子空间投影代替其零空间投影,避免信号子空间估计误差导致空间谱中产生伪峰,最后利用子空间的正交性实现宽带DOA估计。仿真结果表明,相比于传统的TOPS算法,该方法在一定信噪比条件下,避免了伪峰的出现,提高了TOPS算法的估计精度和分辨率。  相似文献   
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