基于协方差拟合的离格气体泄漏源定位方法

针对网格划分类算法导致的量化误差影响估计性能以及相干信源下难以准确定位的问题,提出了一种基于协方差拟合的离格气体泄漏源定位方法。利用协方差拟合准则重构出泄漏源在相干信号下的协方差矩阵,使其恢复Toeplitz特性,引入以L_(2)范数作为约束条件的离格模型,将恢复出的协方差矩阵与离格模型进行联合估计。最后利用泄压阀模拟气体管道泄漏的发生,对比低信噪比及相干信源下的仿真结果。实验分析表明:该方法虽然对快拍数依赖稍显敏感但是弥补了相干信源下传统稀疏恢复类算法的失效问题,同时在低信噪比情况下依然能够准确进行角度估计,为复杂环境下的气体泄漏监测提供了新的思路。

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.

基于协方差拟合的MIMO雷达高精度DOA估计算法

为了实现多输入多输出(multiple input and multiple out,MIMO)雷达高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,结合协方差拟合算法和矩阵预处理算法给出解决方案.首先,针对MIMO雷达信号模型进行建模仿真,利用协方差拟合准则得到更接近理论值的协方差信号矩阵,用凸优化方法进行求解;针对噪声和相干信号对估计精度的影响,引入矩阵预处理方法对雷达接收信号进行额外的处理.然后,通过酉变换利用ESPRIT算法对MIMO雷达俯仰角和方位角进行联合估计,降低算法整体DOA估计运算量.最后,通过实验表明,本文所提出算法能在不增加运算量的前提下,有效提高MIMO雷达DOA估计精度.

基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法

最优空时自适应处理方法由于计算量大且需要大量的训练样本来估计杂波协方差矩阵而无法满足实际应用,针对此问题,本文提出一种基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法。该方法首先对每个阵元收到的回波信号进行时域滤波,然后通过协方差拟合准则构造了在高斯信源下与最大似然估计器渐近等价的优化问题,同时我们将协方差拟合优化问题转换为半定规划问题,并利用CVX工具包求解优化问题,进而估计杂波加噪声协方差矩阵。仿真实验表明,相比于现存在的多普勒滤波后空时联合处理方法,该方法所需的训练样本数更少,且杂波抑制性能更好。

利用协方差矩阵拟合的阵列孔径扩展方法

提出了一种协方差矩阵拟合的阵列孔径扩展方法来提高小孔径均匀直线阵的分辨力。该方法分析了具有不同阵元个数的阵列采集信号协方差矩阵之间的关系,并根据该关系构建阵列扩展的优化算法,利用小孔径实际阵列协方差矩阵拟合得到大孔径虚拟阵列的协方差矩阵。仿真分析与湖试数据处理结果表明,将拟合协方差矩阵用于现有方位估计方法中能够降低波束宽度,提高分辨力,并且随着虚拟阵元个数增加,目标分辨概率同步提高。当阵列孔径较小或环境信噪比较低时,本文方法可用于提高方位估计性能。

基于协方差矩阵拟合的宽带无网格波达角估计

宽带波达角(Direction of Arrival,DOA)估计是声呐系统阵列信号处理中一个重要的研究方向。文章提出了一种基于相干子空间的改进稀疏与参数方法(Coherent Signal-subspace based Modified Sparse and Parameter Approach,C-MSPA),以实现高精度和高空间方位分辨能力的宽带DOA估计。算法利用聚焦矩阵将各子带上的采样协方差矩阵投影至聚焦频率上。完成聚焦后,文章基于频率选择的范德蒙分解理论对协方差矩阵拟合准则进行改进,使重构的协方差矩阵中包含的DOA信息严格限制在聚焦区域内,最终对重构的协方差矩阵进行范德蒙分解,得到DOA估计值。所提出的算法无需选取正则参数,同时避免了基不匹配问题。仿真和湖上实测数据分析结果表明,所提出的方法实现了高空间方位分辨能力且提高了DOA估计精度。

基于矢量水听器阵的迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计方法

针对矢量水听器阵列相干信号方位估计问题,提出了迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计(direction of arrival,DOA)算法。基于加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率的目标函数,利用Frobenius范数性质推导了稀疏信号功率迭代更新的递推式。所提算法利用迭代重构的思想计算离散网格点上信号功率,使得估计的功率更精确,从而获得更加精确的DOA估计。理论分析表明,所提算法求解网格点上信号的功率经过了滤波器的预处理,该滤波器允许指定方向的信号通过并且衰减其他方向的信号,对信号的相关性具有较低的敏感度。仿真实验结果表明,在信噪比为15 dB,非相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为多重信号分类高分辨方法的39.4%,迭代自适应稀疏信号表示方法的73.7%;相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为迭代自适应稀疏信号表示方法的12.9%。所提算法应用于具有高度相关性目标的DOA估计时,可有效提高目标DOA估计的精度。

一种非平滑相干干扰鲁棒的自适应波束形成器

针对文献报道的鲁棒自适应波束形成(robust adaptive beamforming,RAB)算法,分析了在存在相干干扰时其性能严重下降甚至失效的原因:通过将接收信号协方差矩阵分解为阵列流形矩阵左和共轭右乘一个矩阵P的描述形式,在存在相干干扰时,P为非对角阵,其非对角元素表征了信号与干扰间的互相关,该成分造成了RAB算法的失效;另表明:快拍数有限可视为特殊的相干干扰情况。为此,提出了一种构建P为对角阵的协方差矩阵拟合方法;并据拟合的协方差矩阵,给出了对非平滑相干干扰RAB方法。仿真验证了分析的有效性,所提方法在相干干扰时仍能实现非相干干扰时的性能,且收敛速度优于报道方法。

导电结构亚表面缺陷电涡流/超声复合检测方法

针对导电结构体亚表面缺陷检测中单一检测方法准确率和检测范围有限等问题,研究电涡流与超声复合无损检测(NDT)方法.为了解决异源传感器复合过程中的证据冲突问题,充分发挥复合检测方法的优势,研究获取电涡流/超声检测基本概率分布、证据权重分配、证据融合以获得准确识别结果的技术,提出基于拟合方差的D-S证据理论的复合检测方法.为了降低拟合误差,防止过拟合,利用基于赤池信息量准则的正态拟合方法获得电涡流检测和超声检测的概率分布,用贝叶斯准则求取后验概率.根据电涡流和超声在检测中的适用性,以拟合方差对证据权重进行优化,利用D-S证据理论对后验概率密度进行融合,获得联合概率密度分布,求取电涡流/超声复合检测结果.

利用加权联合协方差矩阵拟合进行干涉相位估计

提出一种基于加权联合协方差矩阵拟合的干涉相位估计方法。该方法充分利用包含在联合协方差矩阵中的相干信息,并采用加权联合协方差矩阵拟合代替特征分解进行干涉相位估计,避免了相位估计过程中信号子空间扩散的影响。通过给出干涉相位闭式解的形式,解决了角度搜索导致的大运算量问题。仿真数据和实测数据的处理结果证明了该方法的有效性和稳健性。

基于有限新息率的正交偶极子阵列信号参数估计算法

为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并通过协方差拟合准则恢复出满足Toeplitz结构的协方差矩阵。然后,利用该协方差矩阵构建FRI信号重构模型,求解以重构结果为系数的多项式的零点,就可以得到入射信号DOA参数的估计结果。最后,根据已估计出的DOA参数以及两个子阵的自相关矩阵和互相关矩阵,利用最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。仿真实验表明,该算法与子空间类和压缩感知类算法相比,具有更高的估计精度及更好的角度分辨力。

钻井液卡森模式流变参数非线性最小二乘估计新算法

针对卡森流变方程的特点,提出了一种非线性最小二乘估计的新算法。该算法不需要人工给定迭代初始值,迭代过程稳定的收敛到参数允许区域中的唯一最小点,不会陷入极小点陷阱,存储需求量小,收敛速度快。新算法是一个全局优化算法,所得到的流变参数估计具有拟合残差近似无偏性和方差几乎为最小的特征。利用实际钻井液数据计算的实例表明,新方法具有比线性回归方法更小的拟合方差、相近的均值及优良的拟合残差统计特性。该方法可以应用到钻井液卡森流变模式流变参数的确定、钻井液流变模式优选及钻井液性能调整和评价等方面。

一种具有双重鲁棒性的自适应波束形成算法

提出了一种具有双重鲁棒性的自适应波束形成算法,以克服有限采样效应和方向矢量误差引起的波束性能下降。该算法使用对角加载提高鲁棒性,并通过协方差矩阵拟合和优化最坏情况下的波束性能确定对角加载因子。在此基础上,本文得出了最优加载因子的近似表达式,揭示了哪些因素可以影响最优加载因子,以及如何影响。和该领域现有的其他算法相比,本算法运算量更低,具有更好的鲁棒性。计算机仿真对该算法进行了验证。

电流驱动共模模型对辐射噪声预估及校准研究

开阔场测试、电波暗室测试和近场测量是目前用于测量辐射电磁噪声的主要手段,但是考虑到成本原因,对辐射噪声的预估往往采用近场测量.美国克莱姆森大学的Hubing教授提出的电流驱动共模模型可以对辐射噪声进行预估.如加之方差的拟合校准,可以对数据进行补偿.结果证明了以上方法可以为进一步改进辐射电磁干扰预估方法提供借鉴.

中国省域高技术产业多元空间聚类

为了改进高技术产业多变量聚类效果,识别出高技术产业热点区域、冷点区域,将局部moran指数和k-means聚类方法结合在一起实现了多变量空间聚类。采用方差拟合优度比较了非空间k-means聚类和多变量空间聚类,发现多变量空间聚类效果更好,并能够识别冷热点聚类分布。

利用BP人工神经网络反算沥青路面基层弹性模量研究

基于层状弹性体系理论,利用BP人工神经网络预测沥青路面基层弹性模量。通过构建路表弯沉盆与沥青路面基层参数之间的数据库,建立了BP人工神经网络反算基层弹性模量预测模型。由理论弯沉盆作为已知输入参数进行反算时,基层弹性模量的反算值与理论值相对误差在8%左右;由实测弯沉盆作为已知输入参数进行反算时,计算弯沉盆与标准化实测弯沉盆的拟合均方差RMSE为4.49%。检验结果表明:基于层状弹性体系理论,建立的BP人工神经网络反算沥青路面基层弹性模量模型,可满足实践工程要求。

基于最小二乘配置法的GPS高程转换

GPS高程的转换在不考虑重力场模型的情况下,文中使用各种数学拟合方法由高程异常已知点内插未知点的高程异常,是实践中使用较多的方法。但一般的拟合方法都是只考虑高程异常变化的趋势性或随机性,而不是将二者结合起来同时考虑。最小二乘配置理论将局部地区的高程异常分为趋势和随机两部分,趋势性是所有点共同的变化。解算中由已知点的高程异常的随机部分推估未知点的随机量,并对趋势性进行最小二乘平差。故而这种方法在理论上更加完善。实验根据某矿区81个已知数据点进行计算,并结合曲面拟合法、多面函数法以及加权平均法进行比较。试验结果表明,文中的方法优于其它三种方法。

基于张量域降噪的宽带DOA估计

针对低信噪比条件下远场宽带信号波达方向(DOA)估计精度低的问题,提出了一种基于张量域降噪的宽带DOA估计算法。首先,联合各子频带数据构造张量信号;然后进行高阶奇异值分解,并利用最小描述长度准则分离信号与噪声;其次,改进协方差矩阵拟合算法,利用L1范数对信号功率进行约束,获得L1约束问题模型并求解;最后,对所有窄带估计结果进行融合得到宽带信号DOA。仿真结果表明,该算法可有效地降噪,同时较求根多重信号分类算法和旋转不变子空间参数估计算法,该算法对DOA估计无需预知信源数目,且在低信噪比条件下具有较小的均方根误差。