基于协方差矩阵变换的相干源个数估计

正确地估计信号源个数是高分辨阵列信号处理的一个重要组成部分,本文提出了一种相干源个数估计的方法。这种方法是先采用空间平滑技术对信号源去相关,然后对阵列协方差进行酉变换,最后用基于协方差矩阵变换的信息论准则和盖氏半径(Gerschgorin Radii)两种方法估计信号源个数。计算机仿真结果证实了方法的可行性。

基于无噪协方差矩阵变换的宽带测向算法

宽带测向一直是阵列信号处理领域研究的热点。本文提出了一种基于无噪协方差矩阵变换的宽带测向算法。该算法通过构造变换矩阵,把各个窄带频率处的无噪协方差矩阵变换到聚焦频率处,然后应用子空间的方法得到波达方向估计值。与通常的信号子空间宽带测向算法相比,本文提出的算法不需要对波达方向进行预估计。理论分析证明了本文波达方向估计算法的无偏性。把该算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性。

测角目标定位的协方差矩阵旋转变换滤波算法

基于滤波量比预测量和测量量都准确这一原理 ,该文提出一种适用于只测角无源定位的非线性滤波算法———协方差矩阵旋转变换的推广Kalman滤波算法 .文中推导了协方差矩阵变换的原理 ,给出了二维只测角无源定位应用的协方差矩阵旋转变换公式 .仿真表明该算法比同类型的基于微分线性化和泛线性化的Kalman滤波算法具有更好的性能 .

一种自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法及其应用

在被动方式下对目标进行跟踪 ,由于系统的可观性较弱 ,很容易引起状态误差协方差矩阵的过早跳变而导致系统发散。为此 ,本文研究了一种新的卡尔曼滤波算法 -自适应协方差矩阵旋转变换卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水面目标被动跟踪。由于该算法的协方差更新采用状态滤波值计算雅可比矩阵 ,因而具有更好的一致性。仿真结果表明 ,该算法可以克服观测模型线性化误差带来的不良影响 ,改善由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题 ,具有良好的鲁棒性、快速性和精确性。

网络、滤波、滤波器

0107629蔡氏电路连续变量反馈同步的优化设计[刊]/卢元元//电路与系统学报.—2000,5(4).—53～57(K)Y2000-62596-650 0107630零 IF 通用移动通信系统(UMTS)接收机用的连续时间信道选择滤波器设计=On the design of a continu-ous-time channel select filter for a zero-IF UMTS receiver[会,英]/Maurer,L.& ScheLmbauer,W.//2000IEEE 51st Vehicular Technology Conference,Vol.1.—650～654(PC)