排序方式: 共有92条查询结果,搜索用时 281 毫秒
51.
沙志超 《国防科技大学学报》2016,38(2)
跳变时刻是跳频信号最重要的参数之一,精确估计跳变时刻有助于正确接收跳频信号,准确获取跳周期、跳频频率等参数。但是现有方法得到的跳变时刻精度不高,抗干扰能力较弱,为此提出了一种基于改进OMP算法的跳变时刻精确估计新方法。首先根据跳频信号原理建立了跳变时刻估计的稀疏表示模型;然后用改进OMP算法求解该模型提取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明了该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能优于现有算法。 相似文献
52.
现有方法得到的跳变时刻精度不高、抗干扰能力较弱,为此提出一种运用改进正交匹配追踪算法的跳变时刻精确估计方法。根据跳频信号原理建立跳变时刻估计的稀疏表示模型,用改进正交匹配追踪算法求解该模型,获取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能方面优于现有算法。 相似文献
53.
54.
故障诊断中的测试节点优选方法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对模拟电路故障字典法诊断中测试节点选择问题进行了分析研究。在故障模糊集划分的基础上,根据故障信息量,建立了实时故障树的节点优选方法。实际应用表明,该方法大大了减少测试节点数,提高了诊断的正确性和实时性。 相似文献
55.
提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。 相似文献
56.
57.
为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。 相似文献
58.
通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。 相似文献
59.
研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取.在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示.仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构. 相似文献
60.