失配状态下的双线阵波束形成研究

基于双线阵在阵间距失配状态下左右舷分辨性能会急剧下降的事实,利用延时相加和延时相减两种波束形成方法,分别推导了理想状态下双线阵的波束形成和阵间距失配状态下波束形成的方向指向性函数；分析了理想状态下和阵间距失配状态下延时相加和延时相减两种波束形成方法的左右舷分辨性能。理论分析表明延时相减波束形成具有较好的左右舷分辨性能。最后用海试数据验证了理论分析结果的正确性。

自航式拖曳声诱饵对抗声自导鱼雷的初步研究

介绍了声自导鱼雷目标尺度识别技术,对现役软杀伤水声对抗器材的工作原理进行了研究和分析,针对现役水声对抗器材气幕弹、噪声模拟器和声诱饵不能有效模拟目标尺度的现实,提出了采用新概念水声对抗装备——自航式拖曳声诱饵对抗声自导鱼雷的构想,并分析了其存在的优势。

双线阵的CTA算法研究

在远场目标的假设前提下,研究了双线阵的CTA算法。推导了理想状态下双线阵常规波束形成的方向指向性函数,分析了理想状态下双线阵延时相加和延时相减两种常规波束形成方法左右舷分辨性能。针对传统的双线阵波束形成方法延时相加和延时相减波束形成空间分辨性能差,而传统的高分辨方法—最小方差无畸变响应(MVDR)计算量大、不易在实际系统得到应用的事实,提出双线阵子阵算法,并给出了双线阵CTA算法的表达式和信号处理流程图。理论研究表明:子阵算法尤其是基于延时相加的CTA算法具有计算量小、波束窄、空间分辨性能好而且还有很好的左右舷分辨性能。最后海试数据验证了理论分析结果的正确性。

双线阵中的波束形成

在远场目标的假设前提下,讨论了双线阵中的波束形成方法。首先,建立双线阵模型,其中使用了克拉美—罗下界分析其性能极限。然后,分析了延时相加波束形成(即平面阵波束形成)和延时相减波束形成,并讨论了模型失配的影响和处理,随后给出实际声纳系统中的处理流程。最后,给出采用这两种波束形成方法的海试数据的方位历程图。结果表明,实验结果与理论分析符合良好。

一种无需测距节点定位算法的分析和改进

针对传统DV-Hop算法定位精度较低的缺点,提出一种改进的DV-Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,根据不同的节点分布情况计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,为了减小算法的计算量,定位时用Min-Max(最小最大)方法代替了最小二乘法,另外,改进算法还增加了对初步定位结果的循环位置修正。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。

基于Bussgang技术的盲均衡算法分析

该文分析了Bussgang类盲均衡算法的工作原理和无记忆非线性函数的选取,介绍了目前已提出的几种主要的Bussgang盲均衡算法。

盲均衡技术及其发展

分析了盲均衡技术的工作原理和均衡准则 ,介绍了其发展历程 。

基于平均跳距估计和位置修正的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距,而导致定位误差较大这一问题,提出了一种基于平均跳距估计和位置修正的改进DV-Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,另外,改进算法还对初步定位结果进行了循环位置修正。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。

离散PSO算法动态性能分析及参数选择

针对标准PSO算法的参数选择缺乏理论依据这一问题,研究了粒子在收敛域内的参数取值及对应的运动轨迹,得出寻优系统在收敛域内取值并不一定都能达到最优值的结论。进而应用离散系统分析理论,指出在收敛域内复特征根的模值与相角会影响系统的寻优效率,并通过理论分析推导出模值和相角与标准PSO算法中的惯性权重和加速因子的关系,从而在理论上确定了参数选择的原则。根据上述理论分析结果,提出五种参数选择建议,实验仿真结果证明所提参数选择的有效性。在考虑算法随机性的情况下,建议复特征根的模值取0.8左右,相角在90°附近取值。

基于独立分量分析的单通道语音增强算法

传统的独立分量分析要求观测信号的个数不能小于源信号的个数,无法直接对单路信号进行独立分量分析。为了能够利用独立分量分析分离加性噪声,须构造一路观测信号。基于语音信号的短时平稳的特性,该文提出一种构造噪声信号的算法,实现了信号与噪声的分离。仿真结果表明,利用该算法可得到很好的消噪结果,提高信号的信噪比。

无线传感器网络三维APIT网格化算法

针对无线传感器网络中APIT算法只能在二维平面范围内应用的限制,提出了3D-GPIT算法,通过在最佳三角形内点测试算法的基础上进行三维空间的延拓,依靠基于四面体测试的方法获得未知节点估算区域的优选集,再利用三维网格方法优化计算。在100 m×100 m×100 m空间区域内,通过逐次改变给定参数进行定位仿真。结果显示在三维空间定位有着通信开销低、精度较高的优势。

基于无线传感器网络的工厂安防系统设计

工厂具有占地面积大、功能区域复杂、人员流动大的特点,因此对于对安防技术有较高的要求;无线传感器网络是具有感知能力、计算能力、无线通讯能力的传感器节点组成的智能网络,可以很好地监测参数变化,实现复杂的大规模环境监测和目标追踪任务,由此设计一套基于WSN的身份识别的智能安防管理系统;对整个系统的安全要求、设计方法、功能实现、程序流程、软硬件实现方法进行了分析研究,结果表明由无线传感器网络构成的系统可以高效的实现工厂安防任务。

基于维纳滤波和快速独立分量分析的有噪混合图像盲分离

简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种结合维纳滤波去噪与独立分量分析相结合的解决方法。实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像。

基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。

基于误差信号峰度的时变步长恒模盲均衡算法

论文针对固定步长恒模盲均衡算法的缺陷,提出了一种自适应时变步长恒模盲均衡算法,采用误差信号的峰度作为步长控制因子。经计算机仿真与理论分析表明,该算法与传统恒模算法相比,收敛速度加快,稳态剩余误差减小。

基于模糊神经网络控制的变步长盲均衡算法

文章提出了一种新的模糊神经网络(FNN:FuzzyNeuralNetwork)控制的变步长盲均衡算法,利用模糊神经网络控制盲均衡算法的迭代步长,以得到更好的均衡性能。该文设计出模糊神经网络控制器的结构并给出状态方程,提出了新的代价函数,推导出控制器参数的迭代公式。计算机仿真表明,该算法与传统恒模(CMA:ConstantModulusAlgorithm)盲均衡算法相比,具有稳定性好的优点。

非线性约束条件下的二次优化R-CAB算法

为了解决R-CAB算法的方向图零陷不深或无法对准干扰信号方向的问题,在非线性约束条件下,通过二次优化鲁棒周期自适应波束形成算法的的权向量,调整了方向图零陷的位置和深度,改善了输出SINR。优化算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性,对期望信号的功率变化表现出不敏感特性,具有很好的的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真试验都证明了算法的有效性。

无线传感器网络质心定位算法的OPNET仿真实现

在研究无线传感器网路节点定位技术的过程中,针对搭建硬件实验平台不易实现的问题,使用OPNETMODELER对节点定位技术进行仿真建模.在分析无线传感器网络特点的基础上,合理选择无线链路的管道阶段,构建接近真实的无线网络环境,给出了仿真模型,精确刻画了质心定位算法在网络节点定位中的具体应用过程.结果表明,通过建立节点、进程、链路、协议模型和模拟网络流量传输,可以获得可靠的网络设计和优化所需要的网络性能数据.

单双层壳体潜艇的高频回波特性研究

针对鱼雷主动声自导频段范围内潜艇目标的亮点特征问题,以Benchmark潜艇为模型,利用板块元方法和频率间接法研究了鱼雷自导声纳工作频段范围内,敷设吸声覆盖层前后单、双层壳体潜艇的回波亮点结构特征,对比了不同频率时亮点的差异,分析了敷设吸声材料对潜艇目标亮点结构特征的影响。研究结果表明,双层壳体与单层壳体潜艇回波亮点的区别主要体现在艏艉附近角度,两者在正横附近角度的差别则很小;在潜艇表面敷设的吸声覆盖层对回波亮点抑制作用较大,若鱼雷适当降低自导频段范围内发射信号的频率,潜艇内部结构还是能产生清晰的亮点。

粒子群算法稳定性的参数选择策略分析

在对标准粒子群算法位置期望及位置方差进行稳定性分析的基础上,研究加速因子的取值对位置期望及位置方差的影响。从提高系统稳定性的角度考虑,建议个体认知加速因子为1.85,社会认知加速因子为2,通过五个经典测试函数与Kennedy提出的设定两个加速因子均为2的建议做比较。大量实验统计结果表明对于同一种算法本文建议的参数设置在寻优速度和方差上均优于Kennedy提出的参数设置,更有利于工程应用。