奇异值分解的HB加权广义互相关时延估计

传统广义互相关时延估计技术是直接基于测量数据,其精度受环境噪声及异常值波动影响显著下降。针对上述问题,提出了一种新的时延估计算法,即奇异值分解的HB(Hassab-Boucher)加权广义互相关法。首先,将接收到的信号进行奇异值分解处理,抑制环境噪声的影响并提高信号的信噪比;其次,采用降噪后的信号进行互功率谱计算时引入HB加权函数,达到锐化互相关函数峰值的目的;最后,在时延初值未知的情况下,提出了一种基于中位数与平均数结合的时延后处理方案,去除时延估计结果中的异常值波动,得到最优时延估计值。仿真实验结果表明,在低信噪比条件下,与传统的广义互相关和基于奇异值分解的广义互相关参考方法相比,本文提出方法的异常点百分比和均方根误差更低,时延估计正确率更高。

误差修正的声源目标混合定位算法

针对定位系统因非视距传播、多路径效应等因素所导致定位精度降低的问题,提出了一种基于到达时差的误差修正声源目标混合定位算法。首先,该算法在传统加权最小二乘法中引入动态权值修正技术获得泰勒级数迭代法初值,减少了迭代次数;其次,提出了后项时延选择算法,并结合标准残差函数剔除了误差较大的时差对定位性能的影响,选择最优的时差组合方式进行目标位置解算;最后,通过标准残差加权的方式修正混合定位算法误差,得到声源目标位置。实验结果显示,新提出的误差修正混合定位算法性能优于参考算法,且对非视距误差具有显著的抑制作用,有效地提高了定位精度。

公司治理视域下企业会计信息质量管理研究

加强会计信息质量管理对公司的发展和经营举足轻重,制定契合公司实际情况的治理结构能够给会计信息质量带来保障。从公司内部治理开始,提高董事会独立性、精简所有权、打造高效的内控流程;从外部治理方面,管理好外部资金,促进外部审计机构工作深入开展,提升会计等专业人士的知识层次,这些措施都有助于减少损失的可能性,从而提高会计信息的质量。

动态组网高精度双向时间同步技术研究

高精度时间同步技术在导航定位,航空航天,军事等领域具有重要的应用价值。基于该技术,控制中心可以有效地进行系统评估、仪器测量和终端服务。然而,在动态网络中,节点移动性和自组织性对时间同步提出了新的挑战。提出了时间同步技术新的分类标准,基于该标准,详细剖析了目前时间同步技术的相关研究工作。在动态组网框架下,推导了节点位置未知情况下的双向时间比对的钟差解算表达式及Sagnac效应造成的路径时延计算公式。阐述了双向时间同步的重要影响因素及对应解决方案。最后,讨论了高精度时间同步的开放性问题,指出未来研究可能的突破重点。