单快拍数下双基地MIMO雷达的角度估计

提出了单快拍投影矩阵法来估计双基地MIMO雷达的收发角。对单次采样数据进行空间平滑处理,构造出了发射和接收向量,得到了收发端的噪声子空间投影矩阵,进而通过两个一维谱搜索估计出收发角度,并利用最大似然估计方法实现了参数的正确配对。由于此算法仅需一次快拍的数据,减少了计算量,且避免了使用过多的数据存储空间,更利于在实际中应用。仿真试验验证了理论分析的有效性。

自适应DBF中采样快拍数对系统输出SINR影响

在自适应数字波束合成(DBF)中,快拍数直接影响了协方差矩阵估计的效果,从而影响系统的输出信干噪比(SINR).文中分析了最大似然协方差矩阵估计和空间平滑协方差矩阵估计时,不同类型DBF系统采用快拍数大小同输出SINR关系.分析结论对于系统设计中快拍数确定具有重要意义.

子阵平滑对小快拍数下CAB算法的改善

研究了子阵空间平滑自适应阵列方法对CAB算法性能的改进。数字波束形成是DBF雷达实现的关键技术。在诸多数字波束形成算法中 ,由于CAB算法在较高信干噪比条件下具有较快的收敛速度 ,因此具有较强的优势。但是该算法在较少的快拍数情况下不能保证在输出SINR收敛并趋向于最优值的同时保持较低的自适应旁瓣电平〔1〕〔2〕〔3〕〔4〕。因此 ,采用空间子阵平滑方法并利用子阵级自适应处理结构来等效提高CAB算法的快拍数 ,从而抑制干扰和噪声。仿真结果证明了该方法的有效性。

基于自适应快拍数的DOA估计

在DOA估计中,为达到相同的估计精度,不同信噪比所需的快拍数是不一样的,低信噪比所需快拍数较多,高信噪比所需快拍数较少。然而传统DOA估计所采用的快拍数是固定的,造成无法选取适当的快拍数。研究了估计精度一定时,所需最小快拍数随信噪比的变化规律,提出了一种自适应快拍的DOA估计算法,该算法根据信噪比自适应选取合适的快拍数。分别以MUSIC算法、ESPRIT算法为例验证了本算法的有效性,仿真实验结果表明:当信噪比为15 dB时,MUSIC算法运算量降低6.7%,本文ESPRIT算法运算量降低61%;本算法估计精度比较稳定,低信噪比下,仍能保持较高的估计精度。

从日东雅乐看唐代拍数的表现

“拍数”一词,早见于中唐诗人王建(约767-约830)《霓裳辞》十首的第五首中,全辞是这样的: 伴教霓裳有贵妃,从初直到曲成时。日长耳里闻声熟,拍数分毫错总知。辞中所说的,不能相差分毫的《霓裳》曲“拍数”,不仅与同时代诗人白居易对此舞曲的注释:“散序六编无拍,故不舞也。”“中序始有拍,亦名序拍”相呼应;也和唐《教坊记》中的《八拍子》、《十拍子》、《八拍蛮》等以“拍数”名曲的现象完全一致。“拍数”

世界女子网球单打运动员发球速度与拍数关系的研究——以硬地赛场为例

运用文献资料法、录像观察法、数理统计法,对网球女子单打运动员的发球球速与拍数的关系进行分析,结果表明:第一发球和第二发球在球速上呈非常显著性差异,第一发球球速相较于第二发球球速的差距更显著;第一发球球速、第二发球球速与拍数均呈显著相关,球速与平均拍数呈负相关,即球速越快拍数越少,球速越慢拍数越多,第一发球球速对拍数的影响更加显著;第一发球球速在比赛不同阶段对拍数的影响从大至小依次为:半决赛>第四轮>1/4决赛>决赛,第二发球球速在比赛不同阶段对拍数的影响从大至小依次为:半决赛>第四轮>1/4决赛>决赛。

网球四大满贯男子单打决赛击球拍数差异分析

运用文献资料分析、录像观察、数理统计等方法对2008—2017十年间网球四大满贯男子决赛每一分的击球拍数及胜负进行采集、整理与统计分析。研究发现:1)在击球拍数的平均值上,近十年大满贯男子决赛的每一盘、局和分的平均击球拍数分别为337.60,33.41,5.35拍,其中澳网、法网、美网三者之间每一分的击球拍数无显著差异,但这三者都分别显著高于温网的每一分平均拍数;2)在击球拍数与胜负的关系上,胜方在3~6拍、13拍与14拍上的得分显著高于负方;3)击球拍数与胜负关系在不同的大满贯比赛中存在不同:在澳网比赛中,第3拍和第5拍的得分数对整场比赛的胜利具有至关重要的作用;在法网比赛中,第2,4,6,7,14拍的得分数对比赛胜利起着重大的影响;在温网比赛中,第3,4,6,14拍的得分数对比赛胜利有着显著的影响;在美网比赛中,第3拍和第4拍的得分数对比赛胜利起着重大的影响。

自适应调零天线动态性能影响因素研究

本文针对卫星导航接收机的功率倒置(PI)算法在动态环境下受到最优权值处理速度的制约,导致动态抗干扰性能下降这一个问题,通过建立动态仿真环境,以七阵元均匀圆阵作为天线布阵的仿真模型,研究了不同权值更新速率对动态抗干扰性能的影响,证明了权值更新速率的提升对动态抗干扰性能也有相应的提高。并且分析了在不同快拍数以及不同时域抽头数对动态抗干扰性能的影响,证明了可以通过适当选择快拍数和时域抽头数来提高权值更新速率。本研究为建立更加完善的工程实现方案提供了理论依据,对存在类似需求的空时自适应调零天线抗干扰系统具有一定的参考价值。

分数线性相位超前迭代学习控制

线性相位超前迭代学习控制的超前拍数需要取整,不利于控制系统的性能达到最优.对此提出分数线性相位超前迭代学习控制.对系统的收敛条件进行频域分析,得到超前拍数,学习增益和可学习带宽的范围.通过调节超前拍数来提高系统的可学习带宽,以达到更高的跟踪精度.给出了分数线性相位超前的具体实现方法,并在此基础上对整数与分数相位超前的补偿效果进行比较.以机械臂为被控对象的仿真结果表明了分数线性相位超前更能提高系统的可学习带宽及跟踪精度.

一种适用于集群无人机超分辨的波束域方位估计算法

为了提升对集群无人机目标的分辨能力,提出了一种波束域方位超分辨估计算法。该方法不仅可以避免传统的稀疏表示类测角方法的计算复杂度高和需要选取超参数问题,而且在单快拍数、入射信号空间角度间隔较小等非理想情况下都具备很好的分辨能力,与相控阵雷达波束形成、距离-多普勒域处理的流程相适配。通过仿真试验,可以说明:该方法可以帮助雷达提前将密集目标分辨开,进而实现对于集群的规模(个数)、轮廓等信息进行准确估计,具有很强的应用价值。

低信噪比下基于L型阵列的信源个数和DoA估计

低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)或小接收快拍数条件下,经典波达方向(direction of arrival,DoA)估计算法存在估计误差较大的缺点。针对该问题,充分利用L型阵列接收数据的自、互相关信息,给出一种适用于低SNR和小接收快拍数据环境的信源个数及DoA估计算法。该算法首先利用接收数据互协方差矩阵所得自相关矩阵的特征值,给出了一种信源个数估计方法;进而提出了一种新的二维DoA估计方法。计算机仿真验证了该算法在低SNR及小接收快拍数情况下的有效性。

大规模MIMO系统中联合范数去噪与矩阵重构的DOA估计

为了解决移动通信环境中,在低信噪比、少快拍数情况下信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能差问题,提出一种联合范数去噪与Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法.首先根据阵列协方差矩阵的Hermitian特性,利用协方差矩阵范数估计其最大特征值,进而估计噪声功率,然后对阵列协方差矩阵主对角元素进行去噪,再对去噪后的协方差矩阵重排.仿真结果表明:可以有效提高子空间类算法在低信噪比、少快拍数条件下的性能.

一种稳健的未知信源数目的DOA估计算法

现有的DOA估计算法都是基于较为理想的模型提出的,在实际工程中,这些算法的性能受快拍数少、阵列误差的影响会严重恶化.针对这一问题,文中提出一种稳健的未知信源数目的 DOA估计算法.该算法先利用投影变换技术对阵列接收数据进行预处理,抑制模型误差并降低数据维数,从而提高算法的稳健性并减少计算量,然后根据变换后的m-Capon算法空间谱函数估计DOA.仿真结果表明:该方法在快拍数少、系统误差不大(小于10%)的情况下依然具有一定的方位"超分辨"能力,而且有较强的稳健性,性能远优于现有的MUSIC算法和对角加载m-Capon算法.

基于未知信源数的相干信号DOA估计

针对多重信号分类算法等大多数空间谱估计算法需要进行准确的信源数估计,且当信源数估计出现误差时性能易受影响的问题,提出了一种与子空间分解无关的最优化估计算法。在协方差矩阵的基础上通过约束条件构建新的矩阵,基于相关矩阵的最小特征值对应的特征向量得到最优化权值向量。该算法对这两个矩阵进行预处理,将虚数矩阵变为实值矩阵,然后推导得到空间谱,在谱峰搜索上利用求根的方式。该算法无需信号源个数,并且性能与MUSIC相当,具有解相干能力,能够准确地对相干信号进行估计,在小快拍的情况下仍具有良好的分辨能力。

基于IMF自相关相位矩阵的改进型信源个数估计算法

本文提出了一种基于本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)自相关相位矩阵的改进型信源个数估计方法,分别对均匀圆阵(Uniform circular array,UCA)接收的远场窄带信号的各IMF相关相位矩阵做特征分解获得特征值,在此基础上进一步特征提取,获得更高维的特征向量,利用BP(back propagation)神经网络训练新的信源个数估计模型。实验表明:本文方法在小快拍数下具有更优秀的信源个数估计性能。

从西安鼓吹乐中“换头”音乐形态看唐代的一种拍式

该文旨在通过西安鼓吹乐（即西安鼓乐或长安古乐）坐乐套曲八拍鼓段曲与唐传日本“五弦谱”中的《秦王破阵乐》及《春莺啭》等的换头音乐的比较分析，进一步认识和确证西安鼓吹乐的拍式形态，乃是唐宋“曲拍”、“拍眼”概念一脉相传的遗存。

《胡笳十八拍》琴曲的名与实

唐传琴曲《胡笳十八拍》的“拍”字究竟做何诠解?有人解做“段”,有人解做唐宋大曲“排遍”之“排”,学术界众说纷云莫衷一是,至今仍然悬而未决。本文作者认为唐时的“拍”只能做“拍”解。只是时值大于今天“拍”的概念罢了。为此,作者特借鉴“西安鼓吹乐”、陕西洋县宗教音乐中的有关乐曲关于“拍”的计算办法,并参照“乐府诗”、隋唐律诗以及刘商《胡茄十八拍》的“序言”等,重申了作者对唐时“拍”概念的界定。

基于Stacking集成学习的信源数估计方法

针对小快拍数下的信源数估计,文中提出了一种基于Stacking集成学习的信源数估计模型,该模型整合XGBoost、LightGBM及简单全连接神经网络作为三个并行的初级学习器,并将Logistic Regression模型作为次级学习器,最终得到Stacking集成学习的信源数估计模型XLN-L-Stacking。实验结果表明,采用这种基于Stacking集成学习的方法来构建的XLN-L-Stacking模型,会明显提高小快拍数条件下的信源数估计精度。相对于单一的XGBoost、LightGBM和简单神经网络模型有较大的提升,并且优于其他方式的集成算法。

关于拍号的读法

拍号有两层意思:一是表示几分音符作为拍的基本单位(简称单位拍),用斜线下面的数字表示;一是表示每小节有几拍,用斜线上面的数字表示。读谱人根据拍号上面所标示的节拍单位,便可以推算出其他音符应占的时值,而将时值分配给各音符。与此同时,读谱人根据拍号上面所标示每小节所存在的拍数,在读谱过程中形成应有的强弱关系。每小节拍数不同,其强弱规律也不同。如每小节有二拍。

左小青:热瑜伽的数码定律

“细节永远是时尚运动的最佳诠释。打开MP3的开关,感受数码科技为运动带来的革命性突破,‘运动着,音乐着’正以它前所未有的魅力敲打着我们兴奋的细胞。”