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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
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围绕超声速混合层标量混合在组合循环发动机中的应用,综述了超声速混合层以及超声速混合层标量混合过程的国内外研究进展,并针对高雷诺数超声速混合层标量输运与扩散特性研究中存在的不足提出解决办法,指出该领域值得深入开展的研究方向。 相似文献
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简要介绍了自适应旁瓣对消的基本原理。重点研究了自适应旁瓣对消在机载脉冲多普勒雷达中的工程实现方法,该方法打破了自适应旁瓣对消目前只能应用于采用低重脉冲重复周期的脉冲多普勒雷达的限制。通过对自适应旁瓣对消结果的分析,表明该方法完全能够满足现有机载脉冲多普勒雷达抗有源旁瓣干扰的需求。 相似文献
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深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。 相似文献
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高婉炯 《武警工程学院学报》2008,24(6):65-68
小户型住宅的居室面积相对较为狭小,使用空间有限。在有限的居住空间中要完成起居、会客、学习等多种功能要求,空间的合理分配和使用就显得更为重要。以小户型住宅的起居空间使用为例,从使用者的年龄特征、家庭人口构成、居住行为、居住心理入手,探索在不同家庭生命循环周期下,住宅使用者对住宅使用空间的需求及相应起居空间的有效使用方法,使居住者获得更舒适、满意的居住环境。 相似文献