用于有限脉冲响应滤波的递归全局最小二乘快速算法

提出了一种新的递归全局最小二乘快速算法，其可用于递归计算自适应（ＦＩＲ）滤波问题的全局最小二乘（ＴＬＳ）解．在这个算法中，以增广数据矢量为优化搜索方向，其快速计算归结为新定义的增益矢量的快速计算．利用数据矢量的位移结构找到了计算增益矢量的快速算法，它的运算量比Ｋａｌｍａｎ增益矢量的快速算法的运算量少，且不存在数值计算不稳定性问题．在追踪与增广协方差矩阵的最小特征值相关联的特征矢量过程中，这个算法每步须Ｏ（Ｎ）乘法运算，比Ｄａｖｉｌａ的ＲＴＬＳ算法的运算量少．

基于总体最小二乘法的RAIM算法研究

概述了GPS接收机自主完好性监测(RAIM,Receiver Autonomous Integrity Monitoring)现行的几种算法;针对惯用的最小二乘残差法,提出了一种扩展的最小二乘算法—"全局最小二乘法",用以提高RAIM算法的可靠性;给出了基于该种算法下的RAIM解算模型。同时利用IGS站的实测数据进行计算分析,验证了该算法的可用性。

信号稀疏表示下的空域-极化域参数估计

为提高二维波达方向(DOA)和极化参数的估计精度,利用入射电磁波信号在空域分布的稀疏性,提出了一种基于信号稀疏表示的空域-极化域参数估计新方法。首先,利用基于中心共点的偶极子和磁环对阵列接收到的电场分量和磁场分量,构建了不包含极化参数的新的协方差矩阵。然后,将该协方差矩阵矢量化,得到其矢量形式的稀疏表示模型,并通过稀疏重构算法获得了波达方向估计结果。最后,结合电场数据分量与磁场数据分量的互协方差矩阵,构建包含极化参数的矢量化观测数据模型,并采用全局最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。计算机仿真结果表明,本文算法可以有效地估计入射信号的波达方向和极化参数,具有较高的估计精度和较强的角度分辨能力。