广义稳健中国剩余定理及其在空间欠采样信号DOA估计中的应用

传统的中国剩余定理给出了从几组模数和余数重构正整数的方法,但当余数有误差时重构整数可能存在很大的误差。文中提出了广义的稳健中国剩余定理,采用一组非互质的模数(正整数)和相应的余数为实数且存在误差时重构任意实数的方法,并给出了详细的定理证明,得出算法重构实数的误差仅与余数的误差有关,解决了传统中国剩余定理重构整数时,余数的极小误差可能引起被估计整数相当大误差的问题。首次将该定理用于估计空间欠采样下相邻阵元间距大于半波长,且相位差估计存在误差时信号方位,仿真实验验证了所提算法的正确性和稳健性。

空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法

文章针对传统太赫兹时域光谱成像技术存在的扫描时间长以及数据存储量大等问题,提出了一种基于压缩感知理论的空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法。首先通过扫描电机获得目标非等间隔欠采样信号,然后利用压缩感知方法来重构缺失像素点的太赫兹信息。实验结果显示,当压缩比为0.5时,所重构的太赫兹信号与全采样条件下的信号相关性可达99.95%。通过对压缩重建图像的显示分析,时域图像中的缓变区域和频谱成像中的低频信号恢复效果较好。该方法为快速太赫兹光谱成像提供了一种有效的技术手段。

空间欠采样下多个LFM信号方位估计新方法

针对空间欠采样下多个LFM信号方位估计问题,提出了一种基于同时估计多实数的广义稳健中国剩余定理的方位解模糊方法。研究了忽略信号交叉项影响所需的条件及利用广义稳健中国剩余定理对多个LFM信号方位解模糊的原理和方法。仿真实例表明新提出在空间欠采样情况下对多个LFM信号目标同时解方位模糊的方法是有效的,方位估计的精度高,稳健性好。

基于PSO-MUSIC算法的分布式目标DOA估计

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)和多重信号分类(MUSIC)算法的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。在空间欠采样情况下,该方法首先利用粒子群优化算法优化阵列阵元间距,得到阵列天线方向图高旁瓣电平最小情况下的阵元间距,阵列阵元间距决定了阵列流形,然后在该阵列流形下构造分布式目标信号模型,最后结合分布式目标导向矢量和MUSIC算法获得空间欠采样情况下分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。

基于多载频的分布式目标DOA估计

针对空间欠采样情况下的角度估计模糊问题,本文提出了一种基于多载频的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先把阵列接收的空时二维回波数据重新组成新的空时频三维数据,然后利用多载频技术来构造空时最优处理器滤除地杂波并匹配目标信号,最后利用最优处理器的输出结果对目标DOA进行估计,能够在空间欠采样情况下获得分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。

分布式供热管网中异常数据识别算法设计

由于已有算法未能进行数据降噪,导致查全率和查准率偏低,运行时间较长。提出一种分布式供热管网运行数据异常在线辨识算法,通过基于贝叶斯的小波降噪方法对供热管网运行数据进行降噪处理。利用数据融合异常辨识特征进行分布式供热管网数据特征识别,构建特征提取模型。使用空间欠采样技术对数据特征进行重组,提取数据在线辨识的统计特征量,进而通过数据异常分布状态完成数据异常在线辨识,同时引入布谷鸟搜索算法进行在线辨识的自适应寻优,获取最终的辨识结果。仿真结果表明,所提算法能够有效提升查全率和查准率,同时有效降低运行时间。