基于修正ESPRIT算法的二维DOA估计

针对二维ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正ESPRIT算法.通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用.理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力.

相干信源DOA估计修正ESPRIT算法研究

针对相干信源DOA估计提出了一种修正ESPRIT算法,利用时域白噪声信号在不同时刻是不相关的性质,通过对在虚拟平移天线阵列过程中所得阵列的输出数据协方差矩阵进行修正,可减小白噪声的影响。该算法对独立源和相干信源的DOA估计有较高的分辨率,计算量较小,即使在低信噪比、低快拍数和小阵元数的条件下,仍具有很小的估计误差,能较准确地进行相干源的DOA估计。仿真结果验证了修正ESPRIT算法的正确性和有效性。

基于数据共轭重排的修正ESPRIT信号DOA估计算法

本文介绍了将接收数据共轭重排的再利用，构造相关矩阵的修正ＥＳＰＲＩＴ算法。理论分析和仿真实验表明，该算法同经典的ＥＳＰＲＩＴ算法相比，在快拍次数有限时，可明显改善信号ＤＯＡ估计的性能，且其计算量二者基本相当。

基于高阶累积量ESPRIT算法的指数衰减正弦信号参数估计

工程应用中环境噪声多表现为高斯有色噪声,而针对高斯白噪声进行处理的算法失效问题,提出了一种高斯色噪声环境中用于多分量衰减正弦信号频率和衰减因子估计的四阶累积量ESPRIT算法。首先,推导出四阶累积量与观测样本中的自相关矩阵和互相关矩阵之间的关系,求出其四阶累积量矩阵。其次,通过对四阶累积量进行广义特征值分解,根据广义特征值即可得到信号衰减因子和频率的估计值。最后对所提算法进行了仿真实验验证,在混合信噪比为0 dB时,所提算法针对多分量衰减正弦信号角频率和衰减因子的平均估计误差分别为0.002 0πrad和0.002 0。在高斯白噪声和高斯色噪声背景下与ESPRIT算法和Prony算法相比具有更强的噪声抑制能力和更高的估计精度。

基于镜像修正FxLMS控制算法的船舶管路振动主动控制

针对船舶管路减振和抗冲击的需求,本文根据镜像修正自适应滤波算法,设计出了一种管路振动主动控制策略,能够有效地控制管路在低频下的振动,并且在次级通道发生突变时,控制系统可再次快速收敛,进行稳定控制。本文先对镜像修正自适应滤波算法进行理论研究,分析算法的迭代及控制过程;再通过仿真分别验证算法在不同参考信号输入下的收敛性及稳定性;最后搭建实验台架,通过试验验证算法的实际控制效果。试验结果表明:该控制策略在管路振动主动控制中能够降低15.37%的振动强度,比自适应滤波算法控制策略的控制效果好8.85%。所以镜像修正自适应滤波算法能够及时有效地进行管路振动控制。

一种基于非均匀磁化等离子体的修正Z-FDTD算法

对已有的Z变换时域有限差分法(Z-transformation Finite Difference Time Domain,Z-FDTD)在电磁波与非均匀磁化等离子体中的传输特性分析的计算误差问题进行了研究,并探讨了一种修正计算误差的Z变换时域有限差分方法(Modified Z-transform Finite Difference Time Domain,MZ-FDTD),以提升Z-FDTD方法对非均匀磁化等离子体的适用性。对MZ-FDTD和Z-FDTD之间的计算误差问题,通过严格的公式推导求得该误差的计算公式,并引入误差分析因子,对比分析了该误差受空间步长和非均匀磁化等离子体的物理特性的影响特征,在充分的误差分析与网格参数对比后,以电磁波在非均匀磁化等离子体中的传输特性为分析目标,举例说明了MZ-FDTD的优越性。研究结果表明,相比于经典Z-FDTD,通过MZ-FDTD方法计算得到的数值结果具有更高的计算准确度,较低的运行时间和较少的运行内存占用。此外,对电磁波在非均匀等离子体中传输特性分析的举例说明也证明了相比于Z-FDTD,优化的Z-FDTD方法无论是在较低频段还是较高频段都保持较好的稳定性。在今后的工作中,使用MZ-FDTD方法研究非均匀磁化等离子体问题将会获得更好的计算结果,这项工作中的误差分析方法也将对某些计算电磁学在等离子体中的应用与优化工作起到一定的帮助作用。

一种修正ESPRIT信号DOA估计算法

分析了典型DOA估计算法的优缺点,针对信噪比较小的情况下对CESPRIT做出了一些修正,将接收数据共轭重排再利用,构造矩阵修正的ESPRIT算法,称之为MCESPRIT算法。理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT以及其他2种修正算法MESPRIT算法及CESPRIT算法相比,在信噪比较小及快拍次数有限时,能够改善信号DOA估计的性能。

压差式流量计误差自动化修正算法研究

针对在多干扰源扰动下压差式流量计测量结果面临输出不稳、误差较大的问题,提出多源扰动下的压差式流量计误差自动化修正算法。考虑全补偿气体可膨胀性系数、压缩系数、密度系数和流出系数等因素,研究压差式流量计误差自动化修正算法。利用均值滤波滤除信号中的高斯噪声,结合一阶滞后滤波优化卡尔曼滤波算法,修正多源扰动误差。引入自组织算法和Volterra神经网络进一步改进卡尔曼滤波算法,并优化卡尔曼滤波算法的先验模型参数,以实现多源扰动误差的自动化修正。试验结果表明,经该算法控制后:当参考流量为900 m^(3)/h时,示值误差绝对值为0.203%;当参考流量为700 m^(3)/h时,流量计重复性为0.06%。该研究可以有效识别并修正由于多源扰动造成的流量异常值,且流量测量精度较高。

基于遗传-模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数

高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响,难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题,首先在经验参数作为先验值的基础上,通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正,根据观测结果调整模型参数,提高模型的准确性;然后,为进一步优化参数修正结果,引入模拟退火算法,通过随机搜索和逐步降温的策略来跳出遗传算法可能陷入的局部最优解,进一步改善模型的性能。为了评估修正效果,建立一个基于权重的模型值与观测值之间差异的适应度函数,通过比较修正前后的误差率来判断参数修正对高斯烟羽模型的影响程度。仿真实验的结果表明,所提出的遗传-模拟退火算法模型能够有效地修正高斯烟羽模型中的扩散参数,修正后的模型在预测污染物浓度方面的误差率下降了89.40%。所提模型可为环境保护和污染防治提供重要的理论支撑和决策依据,具有较大的应用潜力。

免疫粒子群算法在修正高斯模型下的源强反演

为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(IA),通过与粒子群算法(PSO)耦合,将混合免疫粒子群(PSO-IA)算法应用到源强反演中;最后,验证PSO-IA算法溯源定位效果。结果表明:与模式搜索法(PS)、遗传算法(GA)、PSO相比,修正高斯烟羽模型预测值误差均下降2%左右;混合PSO-IA算法相较PSO算法反演源强效果有明显提升,其算法定位误差为1.3 m,求解源强误差为0.8%,单次计算时间小于1 s,能实现快速、准确定位并估算源强度。

基于遗传算法的约束等式修正法

层次分析法研究中的热点问题之一是判断矩阵的一致性修正问题。约束等式修正法可以快速将判断矩阵修正为一致性矩阵,该方法对矩阵的数值改动较大,对专家意见的保留度极低,使矩阵丢失原本含义,降低层次分析法的可靠性。在约束等式修正法中引入遗传算法的思想,通过构建合理的适应度函数,既能使矩阵通过一致性检验,又可以最大限度地保留专家意见。通过对适应度函数参数值的调整,可以自由调节专家意见与矩阵一致性指标的权重从而解决各种场景下的判断矩阵修正问题。本方法适应范围广且修正稳定。在解决某企业零件寿命预测的问题中发挥了重要的作用,有一定的实用价值。

修正共轭梯度算法求解四元数Sylvester张量方程

本文提出一类张量形式的修正共轭梯度算法求解四元数Sylvester张量方程.证明在不计舍入误差的情况下,所提方法可在有限迭代步内获得张量方程组的解.进一步,通过选择特殊类型的初始张量,可获得方程组的唯一极小Frobenius范数解.通过数值算例验证了所提出算法的可行性和有效性.

基于改进Cao算法的SSA与误差修正的超短期风电功率预测

针对风电历史信息运用不充分和未充分挖掘机器学习模型潜力的问题,提出一种特征奇异谱分析和模型误差修正的超短期功率预测。首先,利用随机森林分析不同特征对输出功率的影响程度,并利用累积贡献率进行特征提取。其次,通过改进的Cao算法确定奇异谱分析最佳嵌入维数,对提取的特征实现降噪处理,从而构建风电功率预测模型。最后,利用预测值与真实值的误差构建误差预测模型,通过预测的误差来修正功率预测的结果。以国内某小型风电场算例结果表明,所提方法较卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)预测模型均方根误差(RSME)和均方误差(MSE)分别降低45%和53%,验证了所提模型的有效性。

基于伪逆法的数字温度计温度修正曲线重建算法

目前,基于工业铂电阻的高精度数字温度计已成为当下热门研究方向,但受材料和制作工艺的影响,其测量精度相对一般,且随使用年限的增加,出现阻值漂移导致测温偏差在所难免.温度修正算法是提高数字温度计测量精度的有效方法,传统的补偿函数修正算法修正效果良好,但无法解决阻值漂移等问题;分段线性修正算法原理简单、易于实现,但需多点测温,且在面对温度修正曲线非线性变化时,限制了修正准确度和普适性.因此,本文提出了一种基于伪逆法的温度修正曲线重建算法.该方法利用原始标定数据和多个特征温度点建立重建矩阵.在实际使用中,通过待重建的特征温度点便能重建完整的温度修正曲线,并将重建的温度修正曲线自动纳入样本库中,从而提高样本的多样性和算法的修正精度.实验结果表明,该算法在面对温度修正曲线非线性变化和漂移时,具有更好的修正效果,且仅需采集4个特征温度点便能较好地重建完整的温度修正曲线.因此,该算法可以为提高数字温度计测量精度提供有效的支撑.

求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法

结合经典的LM算法及其变形,提出了求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法,并证明其全局收敛性和局部二次收敛性.数值实验验证了所提算法的可行性和有效性.

基于修正的Carroll函数的概率约束优化问题的对偶算法

本文用连续可微非凸函数描述的概率约束分析非线性随机优化问题。为此描述了潜在概率函数的水平集的切锥和法锥,并在此基础上,提出p-有效点的定义,形成问题的一阶和二阶最优性条件,基于p-有效点生成的概率函数的水平集,通过修正的Carroll函数生成一个对偶算法。In this paper, probabilistic constraints described by continuously differentiable non-convex functions are used to analyze nonlinear stochastic optimization problems. To this end, the tangent and normal cones of the level set of potential probability functions are described, and on this basis, the definition of p-effective points is proposed to form the first and second order optimality conditions of the problem. Based on the water-level set of probability functions generated by p-effective points, a dual algorithm is generated by the modified Carroll function.

基于径向基响应面和遗传算法优化的大跨悬索桥有限元模型修正

为建立贴合桥梁实际状况的有限元模型,提出了一种精确预测、分析大跨度悬索桥结构行为的有限元模型修正方法。通过高斯径向基函数构建响应面模型,将结构动力特征作为特征量构建目标函数,并引入遗传算法进行优化求解,对某大跨悬索桥的有限元模型利用数值仿真数据和安全监测系统实测数据进行了修正。结果表明:采用高斯径向基函数建立响应面模型进行有限元模型修正,可有效提高有限元模型计算精度。同时,遗传算法的引入大幅提高了计算效率。基于数值仿真数据修正后,桥梁有限元模型计算误差均小于3%。基于安全监测系统实测动力特征修正后,最大计算误差由20.4%下降至10%以内,最大误差减少54.0%以上。可见该方法具有较高的精度和较强的工程适用性,可对大跨悬索桥有限元模型进行有效修正。

基于修正的指数函数的概率约束问题的对偶算法

本文通过连续可微的非凸函数所形成的概率约束,来分析概率约束问题。描述了潜在的概率函数的水平集的切锥和法锥。进一步,基于p-有效点的概念,形成这些问题的一阶和二阶最优性条件。对于离散分布函数的这种情况,产生一个基于修正的指数函数的对偶算法来解决概率约束问题。In this paper, the problem of probability constraints is analyzed by means of the probability constraints formed by continuously differentiable non-convex functions. The tangent and normal cones of the level set of potential probability functions are described. Further, based on the concept of p-efficient points, the first and second order optimality conditions of these problems are formed. For this case of the discrete distribution function, a dual algorithm based on the modified exponential function is generated to solve the probability constraint problem.

结构动力学有限元模型修正的目标函数及算法

结构动力学有限元模型修正是结构动力学领域的一个热点问题,回顾了结构动力学有限元模型修正研究的发展历史和现状,简要评述了结构动力学有限元模型修正所使用的设计变量,着重阐述了各种结构动力学有限元模型修正方法中所使用的目标函数及修正算法,讨论了工程结构动力学有限元模型修正的一些策略,最后对结构动力学有限元模型修正技术的发展进行了总结和展望。

基于修正Rife算法的正弦波频率估计及FPGA实现

Rife算法的基础上,通过对输入信号进行频谱搬移,给出了一种修正Rife(MRife)算法。该算法易于并行实现。Monte Caro仿真表明,MRife算法具有频率估计精度高、整个量化频率范围内性能平稳等优点。当SNR(信噪比)大于0 dB时,MRife算法频率估计均方根误差接近克拉美-罗限(CRB,Cramer-Rao bound)。为了提高算法FPGA实现时的系统运行速度,提出使用FFT运算后的实/虚部代替FFT模进行插值,仿真表明对MRife算法性能影响不大。最后,将MRife算法在单片FPGA芯片内进行了硬件设计。布局布线后的时序仿真结果表明,该设计能够对输入数据速率为200 MHz的信号进行实时频率估计,数据不堆积。