基于快速平行因子分解的声矢量传感器阵二维DOA估计

将声矢量传感器阵列参数估计问题与平行因子(Parallel factor,PARAFAC)模型相结合,提出了一种基于快速PARAFAC分解的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法首先将接收信号构建为PARAFAC模型,然后在数据域对参数矩阵进行初估计,最后利用PARAFAC分解获得信号二维DOA估计。该算法能够应用于任意结构的声矢量传感器阵列,同时能够得到和信源一一匹配的仰角和方位角估计。借助于参数矩阵的初始估计,所提算法收敛速度较快,其计算复杂度大大降低。该算法角度估计性能接近于PARAFAC算法,同时优于借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法和传播算子(Propagator method,PM)算法。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

多径信道中多用户检测和DOA估计联合处理方法

提出了一种基于三线性模型的多径信道中多用户检测和波达方向(Directionofarrival,DOA)估计联合处理方法。对阵列接收到的信号分析表明,阵列接收信号具有三线性模型特征。在分析单径信道中的三线性模型的基础上,研究了多径信道中阵列接收信号三线性模型,提出了一种改进的三线性交替最小二乘(Improvedtrilinearalternatingleastsquare,ITALS)算法,它可对多用户检测和DOA估计进行联合处理。该算法利用方向矩阵的Vandermonde特征、基于最小二乘法对方向矩阵进行重构和DOA估计。仿真结果说明,该方法具有较好的误码率性能、较快的收敛性能和精确的DOA估计性能。当DOA靠近90°时,DOA估计性能下降。     

ESPRIT算法在单快拍阵列信号中的应用

ESPRIT算法利用旋转不变技术估计信号参数,是近年来提出的阵列信号处理理论的一个新领域,它具有高分辨率、高精度、不需空间搜索等优点。单快拍总被当作相干信号处理,本文采用了Teoplitz结构协方差矩阵估计,起了空间平滑作用,所以可以估计相于信号源的波达方向(DOA),与标准空间平滑协方差矩阵估计相比较,Teoplitz协方差阵估计在总体上提高了信噪比,并且不牺牲阵列孔径。 计算机模拟结果表明,基于Teoplitz结构协方差矩阵的TLS-ESPRIT算法在20dB信噪比下,可以分辨出相隔0.2瑞利波束宽度的空间信号。     

互耦补偿的神经网络算法用于均匀圆阵波达方向估计

径向基函数神经网络方法在阵列信号处理中得到广泛应用。但是，阵列天线单元间耦合对基函数中心的影响会降低波达方向估计的精度，因此有必要对神经网络的输入数据进行互耦补偿，以生成正确的基函数中心。本文首先利用矩量法计算天线阵的广义阻抗矩阵，再使用直接数据域算法对神经网络的训练数据进行互耦补偿，神经网络训练完成后，神经网络用于实现波达方向估计。仿真结果表明，神经网络算法和直接数据域算法结合具有补偿效果好，计算量小的特点。     

基于现场可编程门阵列实现二维光栅优化设计算法

提出了一种基于现场可编程门阵列实现的遗传算法对二元光栅直接进行二维优化设计的方法。采用二次多项式函数描述二元光栅曲面的面形,给出了基于现场可编程门阵列的遗传算法优化光栅的解决方案;以多项式系数为优化设计对象,选用了适合本设计的硬件实现编码、选择、交叉、变异算子、适应度计算算法,同时引进了精英保存策略来提高程序的健壮性和加快收敛速度。算法充分考虑硬件处理的并行性和流水线特点,利用Verilog HDL语言编程,在Altera的cycloneⅡEP2C50器件上实现。结果表明,该算法对二元光栅优化设计计算速度比软件实现的快四十倍以上,有效提高了二维二元光栅优化设计的速度。     

二维非线性离散声子晶体色散摄动分析

弹性波在声子晶体中的传播方式可由其色散关系决定，从二维无限周期结构的波动方程出发，通过引入Bloch理论与小参数摄动展开法，提出了一种分析非线性离散型声子晶体色散关系的一阶近似摄动法。得到了一阶近似的色散关系与频散曲线，以分析不同方向上的阻抗配置与非线性系数对频散及群速度的影响。分别以二维单原子网格、二维双原子二自由度网格和二维双原子四自由度网格为例，得到了它们的一阶频散曲线，色散结果显示带隙及传播方向与波幅相关。同时结合数值积分解验证了其在有限波幅谐波激励下解的精度。     

基于分段互质采样的谐波和间谐波频率估计方法（英文）

电力系统中电力电子产生的谐波数量不断增加，谐波问题是一个重要的问题。本文提出了一种改进的互质采样（Coprime sampling, CS）方案，用于谐波和间谐波频率估计。所提方案使用稀疏采样来降低采样率，并将其与现代频谱估计算法相结合。特别是，使用分段互质采样（Segmented coprime sampling, SCS）方法，然后使用求根多重信号分类（Root-multiple signal classification, root-MUSIC）算法代替常用的MUSIC算法可以减少计算工作量并获得准确的频率估计。仿真结果表明，该方法在估计精度上优于传统的均匀采样（Uniform sampling,US）方法。     

高阶龙格库塔间断有限元方法求解二维谐振腔问题

提出了使用高阶龙格库塔间断有限元方法在时域求解经典的电磁场谐振腔问题,间断有限元方法在空间离散时采用非结构化网格且在时域显式求解方程,这是有限元方法和有限体积方法的最佳结合。该方法通过采用局部高阶多项式插值基函数获得高阶精度。文中使用该方法研究了横磁波在二维谐振腔中的传播情况,以及高阶的拉格朗日基函数。数值实验采用了高阶的二变量拉格朗日多项式基函数,数值计算结果与理论解析解相吻合。文中还讨论了不同阶数多项式插值基函数对计算精度的影响。结果表明,随插值基函数阶数增加,计算精度迅速提高。最后讨论了不同插值基函数阶数对L^2误差的影响,结果显示L^2误差随插值基函数阶数增加呈指数下降。     

二维抛物化稳定性方程计算

针对二维抛物化稳定性方程(PSE)在法向上采用正交函数展开法进行了计算.在求解PSE的初始条件以及L0的中性曲线中应用了Chebyshev多项式展开.计算结果表明可以获得非常精确的解,证实了在PSE中应用Chebyshev多项式的有效性.     

局部粗糙边界层流中二维T-S波的非线性演化

采用局部喷、吸、喷与吸组合的结构来模拟局部粗糙壁面,通过数值计算获得了稳定的三维边界层基本流的数值解.在此基础上,研究了最不稳定的和稳定的二维扰动T-S波在时、空间演化过程中非线性问题;探讨了局部粗糙的形式、强度大小及分布结构对二维T-S波的非线性演化的影响及其对增长速率贡献的大小.数值结果表明,三维局部粗糙壁面诱导产生的基本流是扰动波得以增长的关键因素;最不稳定的二维扰动T-S波在非线性演化过程中,由于非线性相互作用的不断增强,逐渐诱导激发出三维扰动波及高次谐波,其三维扰动波的流向波数和频率与二维扰动波的流向波数和频率大致相同.此外,展向速度的大小激励着二维扰动波的快速增长,随后发生初次失稳、流向涡形成、正负相间剪切层逐渐增强、诱导产生三维不稳定扰动波及高阶失稳等机制.上述结论与实验结果相吻合.     

基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量建模

以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网络参数进行优化。该算法包括修正网络中心的自适应聚类的简化型次胜者受罚竞争学习算法和修正网络权值的带遗忘因子的递推最小二乘算法。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度。仿真结果表明,软测量模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测。     

互质阵中空间谱估计研究进展

阵列信号处理技术是信号处理领域一个重要分支,广泛应用于雷达、声呐、水电天文等领域。空间谱估计是阵列信号处理中一个主要研究热点,为了避免角度模糊,要求阵元间距要小于等于载波波长的一半。互质阵突破半波长的限制,其阵元间距一般大于半波长。因此,互质阵能够在阵元数固定的情况下,获得更大的阵列孔径。互质阵空间谱估计算法可以利用互质特性辨识目标源,且能够获得更高的测向精度与分辨率。互质阵空间谱估计研究逐渐成为当今阵列信号处理领域的热点。本文总结了互质线阵与互质面阵下的空间谱估计的研究进展,分析了互质阵列相对于普通均匀阵列在阵列孔径扩展以及提高空间自由方面的优势。仿真结果展现了互质阵下高效的波达方向估计性能。     

基于扫掠法的六面体网格生成算法及实现

提出了一种基于扫掠法的六面体网格生成算法,该算法通过源和目标曲面参数域间的近似最小二乘仿射映射将源曲面的网格投影到目标曲面,并利用背景网格插值的方法计算内结点,从而将2.5维实体生成六面体网格。该算法避免了空间网格投影过程中耗时的“寻根”过程,并且不需要导致效率降低的网格优化,能够处理各种2.5维实体,生成的网格质量较好。     

极化敏感均匀圆阵中PARAFAC信号检测算法

分析了极化敏感均匀圆阵接收到的信号，该信号具有三线性模型特征。提出了极化敏感均匀圆阵中平行因子信号检测算法。该算法利用三线性交替最小二乘（TALS）算法估计出信源矩阵，然后对其进行判决。仿真结果表明；该算法误码率性能接近于非盲解相关方法;与非盲解相关方法相比，在较高的SNR情况下误码率相差不到2dB；且在阵列扰动情况下仍具有较好的误码率性能。该算法无需空域信息和极化信息，是一种盲鲁棒方法。     

一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用

通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法).该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构.最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.     

对模态参数识别的整体正交多项式算法的评述

整体正交多项式识别算法利用整体最小二乘方法来辨识结构模态参数，识别精度一般高于普通意义上的正交多项式拟合算法，本文系统的介绍了整体正交多项式识别算法发展过程中出现的三种方法，同时从识别精度、对噪声敏感程度和识别效率三个方面对方法进行详细的比较和评价，并在此基础上进一步指出了方法存在的问题和未来的研究方向。     

二维非结构网格生成及其数值模拟

提出一种二维非结构网格生成算法以及一种新的绕翼型的数值计算格式。首先,在Delaunay生成算法的框架下结合了阵面推进算法的优点,从覆盖整个计算区域的三角形着手,给出判断准则,由这些三角形的边直接生成新点,让新点与符合要求的三角形的边的两点相连构成三角形,这样生成的三角形网格具有较好的几何性质;其次,针对二维N0012翼型跨声速绕流问题提出了一种新的计算格式。通过建立插值模板的概念,在每一个模板上运用最小二乘和MUSCL思想相结合的办法针对初始变量构造线性插值多项式,改进了原有的权系数的计算准则,将各插值多项式通过加权平均得到在整个模板集上通用的插值多项式,从而构造出高阶的有限体积格式;最后,计算结果表明本文工作具有一定实际应用价值。     

非线性调频信号参数估计算法

分析了非线性调频（NLFM）信号参数估计问题，提出了利用二次相位差分使相位降阶，使NLFM信号的参数估计转化为成熟的正弦波频率估计，而NLFM信号参数估计算法从三维搜索简化为三次一维搜索，既减少了计算复杂度，又有利于工程实现；另外从正弦波频率估计问题出发推导出对信号参数α3估计的最佳相关延迟量为2T/7,向时还考虑了延迟相关对信号信噪比的影响，发现一次延迟相关信号信噪比至少下降3dB，两次延迟相关至少下降7dB，而且信噪比越小，下降越多，因此该算法适用于高信噪比条件，仿真结果表明，该算法在较高的信噪比条件（RSN＞2dB)下具有较好的性能。     

二维EBG结构及覆盖目标散射特性研究

利用时域有限差分方法模拟电磁波在二维电磁带隙结构中的传播,计算了不同模式的电磁波入射下的S参数,研究目标覆盖周期性介质层结构的散射特性。计算结果表明,电磁带隙结构的周期性层数能够影响衰减深度,但不会影响阻带范围,而且对TM波和TE波有不同的阻带特性,由于电磁带隙的作用,周期性介质层能够降低目标的雷达散射截面,为目标隐身提供了一种新方向。