基于局部应力法的 Bayes -神经网络舵板寿命预测

舵板是某水下航行体的关重件,为预测其使用寿命,文章建立了舵板航行体的计算域模型,通过仿真并运用局部应力应变法,计算出舵板在特定环境应力下的寿命;利用贝叶斯估计的先验知识以及神经网络,联合预测出舵板在不同的环境应力下的使用寿命。     

基于ap-Welch的随机角振动信号的 频谱估计方法研究

在转台的随机角振动试验中,频谱估计的精度是一个非常重要的指标,直接影响到频谱复现的精度.在分析经典的频谱估计方法的基础上,提出了一种基于ap-Welch频谱估计(基于全相位预处理的Welch频谱估计)的方法,从理论上证明了其比Welch频谱估计法具有更强的旁瓣抑制作用.仿真实验结果表明,ap-Welch频谱估计法能够有效提高频谱估计的精度,而且随着全相位阶数的增加,频谱估计的收敛特性也随之改善.     

分布式数字相控阵通道一致性校准方法

基于分布式数字相控阵通道一致性校准需求,提出了一种新的有效解决方法。首先基于时域相干的时延估计算法纠正通道间时延差,而后利用基于最小二乘拟合的频域均衡算法实现通道间幅相一致性校准。利用MATLAB平台进行仿真分析,结果表明,利用此方法校正后,失配通道与参考通道在通带内的幅度差值在0.015d B内,相位差值在0.1°内,有效地实现了通道间一致性校准作用。该方法已成功应用于实际工程项目中。     

一种基于多普勒频率的恒模信号直接定位方法

相比于传统的差分多普勒(DD)两步定位方法,以Amar和Weiss提出的基于多普勒频率的单步直接定位方法在低信噪比和小样本条件下具有更高的定位精度。在该类新型定位体制的基础上,提出了一种基于多普勒频率的恒模信号直接定位方法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立相应的直接定位优化模型。然后,根据目标函数的代数特征将全部未知参量分成两组,并提出一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得该优化问题的最优数值解。新算法包含了针对这两组未知参量的Newton型迭代公式,用以避免网格搜索,并能实现多维参数的"解耦合"估计。最后,推导出针对恒模信号的目标位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB)。数值实验验证了新方法的优越性。     

基于随机有限集的空间碎片群运动状态估计

传统的空间目标监测是建立在单目标状态估计基础之上,在面对突发产生的大量空间碎片时,由于碎片尺寸小,且密集分布以"群"的方式出现,传统单目标处理方法很难奏效。以"群"整体作为处理对象,基于随机有限集(RFS)技术,对"群"的状态特征进行估计。为了解决漏检目标密度分配问题和轨迹关联问题,提出一种面向量测的改进集势概率假设密度(CPHD)滤波器,并结合滤波后的信息处理过程,完成了对低轨空间碎片群的目标密度分布、群内目标数以及群内显著目标的状态估计。在仿真实验中,提出的滤波器表现明显优于传统滤波器和标准CPHD滤波器,且在某些传统滤波器和标准CPHD滤波器已失效的情况下,所提技术仍能有效工作。     

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。     

伪随机时钟激励模块设计研究及应用

随着现场可编程逻辑器件（Field Programmable Gate Array,FPGA）验证水平的逐渐提高,对于测试平台（Testbench）中产生的时钟激励也提出越来越高的要求。目前,在Testbench中使用的时钟激励模块都是具有固定周期和固定占空比的激励信号,然而在现实条件下,时钟沿都具有一定的抖动,从而影响到时钟的占空比及瞬时频率。为了模拟时钟的这种实际特性,文章提出了一种基于伪随机算法实现的沿跳变的时钟激励模块,并将该模块用于高速计数器设计的实现验证,取得较好的验证效果。     

相关信道下一种新的发射天线选择算法

现有的天线选择算法大多都是假设信道是独立同分布的,而实际的信道是相关的。针对这一问题,本文在研究盖尔圆算法的基础上,提出了一种新的用于相关信道的低复杂度天线选择算法。算法利用奇异值估计方法给出最小奇异值的下界,通过递增的方法,选择使信道矩阵最小奇异值的下界最大的列从而提高最小奇异值,使得容量最大化并得到较好的误码性能。理论分析与仿真结果表明,该算法在射频链路较少时具有很低的复杂度,同时容量和误码性能优于随机选择算法,接近最优选择算法。     

一种改进的OPM方法

OPM方法是一种简便的求解噪声子空间进而估计DOA的方法,在高信噪比时,该方法性能很好,但随着信噪比的降低,算法性能很快下降,特别是其分辨概率下降很快.其主要原因就是低信噪比和DOA相邻较近时,信号源之间的空间相关性较强.提出了一种逐次消除空间相关性并逐次搜索DOA的改进OPM方法,该方法提高了分辨概率.仿真结果证明了方法的有效性.     

基于累积量的时差频差联合估计算法研究

介绍了无源定位中二阶累积量和高阶累积量的时差频差联合估计(TDOA/FDOA)算法.分析了噪声相关性对该算法的影响.仿真结果表明,这一方法是切实可行的,可以有效地同时估计出时差和频差信息.