基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法.用小波变换检测电能质量信号的间断点,对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果.     

因果维纳滤波器均方误差计算公式的简化

从将时间序列的Z变换分解成物理可实现与物理不可实现两部分之和入手 ,通过严密的数学推导 ,简化了噪声与信号不相关时因果维纳滤波器的均方误差计算公式 ,证明因果维纳滤波器与非因果维纳滤波器的均方误差计算公式总是具有完全相同的形式 ,有助于对维纳滤波器的学习和掌握。     

一种基于DCT和SVM的人脸识别新方法

文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。     

一种基于Laurent分解的CPM信号载波同步方法

连续相位调制(CPM)技术具有优良的功率频谱特性和连续恒包络。但是由于其非线性特性,同步和相关接收成为技术瓶颈。文章通过对CPM信号进行线性等效,改进了传统线性信号载波恢复算法,提出了一种易于实现的同步算法,并进行了仿真。     

新训精彩瞬间

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