基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC实值算法

提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC实值算法(VIA-NC-MUSIC实值算法).首先利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实阵列输出转换为虚拟阵列输出,再根据信号源为实数的特点,分别求取虚拟阵列输出的实部和虚部,将其串联组合,扩展阵列输出的维数,进而得到一种多重信号分类(MUSIC)的波达方向(DOA)估计算法.还分析了VIA-NC-MU-SIC实值算法的计算复杂度,并与复运算的复杂度进行了比较,新算法的复杂度相对较低.仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、高分辨力,并且在二维阵元位置误差情况下,新算法的估计性能明显优于阵元位置未校准的NC-MUSIC算法.     

关于值分布论中一个著名猜测的推广

运用Nevanlinna的亚纯函数理论方法,研究了超越亚纯函数的值分布理论,获得了如下的结论:设f为超越亚纯函数,c为f的不恒等于0的的小函数,则当n≥3时,fnf′-c有无穷多个零点;若附加条件f只有有限多个级≤2的零点,则对一切正整数n,fnf′-c都有无穷多个零点.因而对Chiang Y M的问题作出了部分回答.     

挠性航天器变幅值输入成形姿态机动策略

针对变参数挠性航天器的姿态机动问题,在变幅值零振动成形器的基础上,提出了鲁棒性较强的变幅值零振动和零微分成形器设计方法,设计了鲁棒姿态机动策略.该机动策略的控制目标是,将航天器机动到期望状态的同时,消除挠性结构的残余振动.以含转动挠性太阳翼的航天器进行三轴姿态机动为例,进行数值仿真.仿真结果表明,该机动策略对挠性结构频...     

Turbo乘积码在双多进制正交码扩频系统中的应用

本文就Turbo乘积码在双多进制正交码扩频系统中的应用,介绍了其解码的过程与方法。给出了两种较为实用的信道接收软值获得方法。计算机仿真表明通过采用本文所提出的信道接收软值获得方法,Turbo乘积码可以极大地提高系统的可靠性,弥补高效调制所带来的不足。     

基于SVD与数学形态学分形维数谱的战场声特征提取

分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择.     

二值化编码和相位相关的鲁棒景像匹配方法

结合二值化编码和相位相关,提出了一种快速有效的鲁棒景像匹配方法.首先利用2×2窗口上主对角线上像素灰度值的升降对实时图和基准子图进行二值化编码;然后,搜索二值化后的实时图在基准图中的位置,即,根据二值化后的实时图和基准子图的相位相关函数进行定位.多组实验与分析表明,该景像匹配定位算法对部分遮挡、图像灰度与对比度变化以及复杂噪声干扰等都具有比较强的鲁棒性.     

关于集值拟终鞅的若干结果

在 X~*可分的条件下讨论了集值拟终鞅的若干性质,且在此基础上证明了集值拟终鞅在弱收敛意义下的收敛定理,同时给出了集值拟终鞅的 Riesz 分解定理。     

滑动容错辨识算法在航迹数据处理中的应用

由于试验环境和被测目标运动特性的影响,航迹测量数据中会出现斑点型异值。对最小二乘多项式进行改进,引进自适应调节函数和滑动窗口概念,提出了滑动多项式容错辨识算法,详细描述了采用该方法进行异值辨识和修复的具体过程。仿真分析和实际飞行试验的数据处理表明:该方法对处理含有斑点型异值的测量数据具有良好的效果。     

农民政治权益的缺失根源及对策

农民政治权益的缺失主要表现为政治决策权的缺失、政治参与权的缺失、政治利益表达权的缺失等,其根源在于法律制度上的缺憾,组织程度太低,利益表达受诸多局限,拥有的政治资源太少以及基层公权力的恣意扩张。针对这些原因,提出了相应保护措施。     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.