A Weighted Inner Product Estimator in the Geometric Algebra of Euclidean 3-Space for Source Localization Using an EM Vector-sensor

In this paper, the source localization by utilizing the measurements of a single electromagnetic (EM) vector-sensor is investigated in the framework of the geometric algebra of Euclidean 3-space. In order to describe the orthogonality among the electric and magnetic measurements, two multivectors of the geometric algebra of Euclidean 3-space (G3) are used to model the outputs of a spatially collocated EM vector-sensor. Two estimators for the wave propagation vector estimation are then formulated by the inner product between a vector and a bivector in the G3. Since the information used by the two estimators is different, a weighted inner product estimator is then proposed to fuse the two estimators together in the sense of the minimum mean square error (MMSE). Analytical results show that the statistical performances of the weighted inner product estimator are always better than its traditional cross product counterpart. The efficacy of the weighted inner product estimator and the correctness of the analytical predictions are demonstrated by simulation results.     

短波段内多重信号分类算法的窄带假设分析

经典空间谱估计算法的两个适用假设是远场平面波和窄带信号。文章利用7单元均匀线列阵仿真分析了短波波段内多重信号分类（MUSIC）算法的窄带假设上限带宽。可以发现：对于短波信号,50kHz的带宽所带来的测向误差不超过O．08°。这就意味着,对于短波通信信号的侦察测向完全可以采用经典空间谱估计算法,比如MUSIC算法,而不需要为窄带假设来付出代价,这便为设计高精度的短波通信实时测向系统提供了条件。     

小相寨隧道进口段管棚支护参数优化分析

太中银小相寨1号隧道出口段围岩稳定性差,地形坡度大,洞口覆盖层薄,进洞困难,施工中采用大管棚进行超前加固处理.根据初始设计管棚参数,采用二维弹塑性有限单元法,对管棚设置范围、环向间距、注浆浆液扩散半径进行参数优化.优化结果表明:管棚设置范围、环向间距、注浆浆液扩散半径均存在一最优值,当没计参数值超过这一最优值时,设计参数的变化对拱顶下沉量的影响明显减小.因此不能一味地提高没计参数来增加隧道结构的可靠性.     

冲击杂波下的MIMO雷达DOA估计方法

研究了对称α稳定分布(SαS)冲击杂波下的多输入多输出（MIMO）雷达目标波达方向（DOA）估计问题,分别提出基于分数低阶最小方差无畸变响应(FrMVDR)的MIMO雷达DOA估计算法和无穷范数归一化最小方差无畸变响应（Inf-MVDR)算法。FrMVDR算法,首先进行冲击杂波特征指数的估计,然后使MIMO雷达接收阵列的分数低阶输出功率最小,实现MIMO雷达的DOA估计。为了避免FrMVDR算法对杂波特征指数估计,提出Inf-MVDR算法,首先用无穷范数对接收信号进行归一化处理,使归一化后的阵列输出功率有界,继而采用传统MVDR算法进行DOA估计。计算机仿真验证了上述两种算法的有效性;同时仿真结果还表明在冲击杂波下,MIMO雷达的空间分集特性可显著提高DOA估计的精度。     

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

钛合金螺旋铣孔孔径偏差研究

螺旋铣孔是航空航天领域新出现的制孔技术,其切削过程中会产生径向切削力,从而引起刀具变形并造成孔径偏差。针对该问题开展了钛合金螺旋铣孔孔径偏差试验,分析了包括进给方向在内的不同加工参数对孔径偏差的影响规律;基于螺旋铣孔运动学原理对不同进给方向下的材料去除过程和径向切削力方向进行了研究,分析了不同进给方向下的孔径偏差变化规律及形成原因,并设计切削力试验进行了验证;通过分析不同加工参数下的未变形切屑形状及径向切削力变化情况,研究了各加工参数对孔径变化趋势的影响规律。研究结果表明,当进给方向为顺时针时,刀具受背离孔心的径向切削力的作用向孔径外侧发生挠曲变形,导致所加工孔径大于理论孔径;当进给方向为逆时针时则相反。进给速度和导程的增加将加剧孔径偏差,切削速度的增加则会减弱孔径偏差。     

自适应立方卷积图像插值算法

图像插值是图像处理的一项重要技术,可适用于多个领域,近年来多使用该技术进行图像缩放.针对传统图像缩放算法边缘处理效果较差、边缘检测插值算法复杂度高的问题,提出一种有效增强边缘轮廓的自适应立方卷积插值算法.该算法结合边缘梯度变化和立方卷积插值的特点,使得图像在平坦和纹理区域均能取得理想效果.实验结果表明,与基于边缘检测的插值算法相比,该算法具有较低的复杂度,平均运算时间降低了3.19 s;与立方卷积算法相比,图像峰值信噪比有较大的提高,峰值信噪比增加了0.89 dB.     

非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比（SNR）、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习（SBL）技术以解决非圆信号的波达方向（DOA）估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。     

高海况下反舰导弹对舰船目标攻击策略

反舰导弹攻击海面舰船目标时,通常根据目标的散射特征数据进行目标类型判定并做出决策。但是在高海况下:如果导弹横浪飞行,海浪对导弹命中目标的影响会变小,基本能保证可靠命中目标;但如果导弹顶浪飞行,则海浪会引起目标雷达反射截面积(Radar Cross Section,RCS)的起伏甚至突变,影响导弹对目标的锁定和判断。文章建立了不同海况和舰船目标的融合模型,并针对融合模型仿真计算了导弹不同突击方向时的 RCS,最终根据高海况时舰船横浪或顶浪航行的原则,按照捕捉概率最大的方向确定导弹的攻击方向。     

平滑重构稀疏贝叶斯学习测向算法

针对二级嵌套阵列中的紧凑阵元结构易受互耦效应影响的问题,提出了两种不同的嵌套阵列结构改进方法：连续平移嵌套阵列和间隔平移嵌套阵列。通过对原有二级嵌套阵列阵元位置进行调整,形成了两种不同的平移嵌套阵列结构,这两种结构对应的差分共阵均"无孔",并且测向自由度和阵列稀疏度均大于原二级嵌套阵列。针对嵌套阵列的差分共阵测向模型为单测量矢量模型,稀疏贝叶斯学习测向算法复杂度高的问题,提出了平滑重构稀疏贝叶斯学习算法。该算法通过空间平滑重构将单测量矢量模型变为多测量矢量模型,降低了观测矩阵的维度,减小了计算复杂度。算法求解时,通过对变换后的观测矩阵进行奇异值分解,进一步降低了观测矩阵维度,利用稀疏贝叶斯学习算法估计辐射源角度。仿真表明,在信噪比和采样数相同的条件下,该算法收敛速度比单测量矢量稀疏贝叶斯学习（SMV-SBL）算法快,且测向精度高于SMV-SBL算法和空间平滑多重信号分类（MUSIC）算法;存在互耦影响时,两种平移嵌套阵列比原嵌套阵列受互耦影响小。