无畸变共形阵列抗干扰算法的降秩处理方法

基于一种实际需求的共形阵列天线结构,对抗干扰算法进行讨论分析,提出了一种无畸变共形阵列抗干扰算法的降秩处理方法。基于有向阵元模型对凸共形阵列天线的特性进行分析与建模,将共形带来的影响概括为一个共形因子对导向矢量进行修正,再针对滤波器系数加入额外约束以保证系统不会导致北斗信号产生畸变,同时实现干扰抑制并保证北斗信号精度。针对空时滤波带来的计算复杂度偏高的问题,给出了基于前述算法的降秩处理架构,并采用不同的降秩方法对其进行了分析,有效降低了抗干扰算法的计算复杂度,提高了系统的实时性能。

多级嵌套维纳滤波降秩的空时自适应处理器

该文将空时处理技术与降秩理论结合应用,利用多级嵌套维纳滤波降秩空时自适应处理.这种设计的效果是阵的自由度大大增加,抗干扰能力有质的提高,而计算量仍维持很低水平,收敛速度不受影响。仿真试验用于验证空时处理使阵列自由度提高,具有在宽带内处理干扰的能力,同时还表明多级嵌套维纳滤波在很低的秩下就有近似满秩的MSE性能,充分证实了低秩抗干扰自适应处理器的设计合理性。

降秩盲自适应FRESH滤波器的研究

提出了基于最小均方误差准则(MMSE)的盲自适应FRESH滤波器;给出了基于互谱准则(CSP)、主分量分析(PCA)和多级维纳滤波器(MSWF)等方法的降秩处理,并对不同的方法进行了性能比较。计算机仿真结果表明,这种降秩盲FRESH滤波器能够有效地分离或提取谱重叠信号。

柴油机空气系统降秩控制算法的应用范围

发动机空气系统降秩控制算法中,过于苛刻的稳态点选取策略限制了该算法的使用范围,因此需改进稳态点选取策略,改进策略以最大化功率为优化目标。对改进策略所选取的新稳态点进行空气系统特性试验。结果表明,在新稳态点的线性化传递函数是降秩的,仍然适用降秩控制算法。为考察改进策略的控制效果,完成降秩控制器的设计,并通过试验与独立闭环控制进行对比。试验结果显示,瞬态控制过程中降秩控制算法明显优于独立闭环控制,达到了设计目标,说明选取稳态点的改进策略是成功的。

基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法

传统的基于广义旁瓣相消器(GSC)的降秩自适应波束形成算法,降秩矩阵大多数需要通过特征值分解获得,而特征值分解会带来新的大运算量,大大限制了算法的工程实现。提出了一种新的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法(FRGSC)。该算法直接利用广义旁瓣相消器下支路的中间快拍数据来构造降秩矩阵,利用所有可以利用的快拍数(多于干扰个数的快拍数)来构造降秩矩阵。基于GSC的传统降秩算法构造降秩矩阵需要的运算量为O((N-1)3)(N为自适应自由度),而FRGSC算法构造降秩矩阵只需要一次复数乘法和少量复数加法,所需运算量大大降低。该方法在实际应用中具有更优的实时性,适用于大阵列连续波体制雷达。仿真结果证明了所提出的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法具有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。

基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法

在分析直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法存在缺陷的基础上,提出了基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法,解决了直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法在特定干扰角度上数值稳定性下降和约束零点损失问题。提出了线性约束正交投影算法,基于变换的线性约束正交投影算法可得到和其它降秩方法相同的性能,但降低了计算复杂度。通过计算机仿真验证了算法的有效性。

一种基于降秩变换的ESB改进算法

提出了一种基于降秩变换的ESB改进算法,该方法首先用降秩变换矩阵对阵列接收数据进行降秩变换,利用干扰子空间和修正的期望信号导向矢量来构造降秩变换矩阵,然后进行波束形成。该算法解决了传统的基于特征空间(ESB)自适应波束形成算法方向图副瓣电平较高的问题,并且解决了当阵列协方差矩阵中不含期望信号或期望信号较小时方向图畸变的问题,从而大大提高了抗干扰能力。仿真结果证明,所提出的基于降秩变换的ESB改进算法具有良好的波束形成性能,验证了算法的有效性。

DS-CDMA系统中基于信号子空间的盲降秩多用户检测

本文提出了一种基于可变阈值的降秩子空间选择算法及改进维数估计的盲降秩多用户检测技术.采用可变阈值的降秩子空间选择算法,能较快地得到合适的降秩子空间,且计算结果具有可重用性.在子空间追踪中用一种改进的AIC准则进行维数估计,在不提高误差概率的基础上,降低了维数估计的计算量.在维数过高估计时,分析了采用降秩算法的检测性能.仿真结果表明,该算法能用较低的计算复杂度满足系统要求的检测性能.

降秩自适应滤波算法研究

对降秩自适应滤波算法进行了系统的总结和分析,推导了其相互关系。分析表明,GSC(GeneralizedSidelobeCanceller)框架降秩变换自适应滤波是各种降秩自适应滤波算法的统一模型。在此基础上导出了线性约束正交投影算法。降秩多级维纳滤波器在相关意义上进行截断降秩,其降秩性能优于基于特征子空间截断的降秩方法。酉多级维纳滤波器与共轭梯度法等效,均是基于Krylov子空间截断降秩的方法,降秩性能更优。最后通过计算机仿真试验比较了各种降秩处理算法的性能。

基于先验知识的降秩STAP方法研究

提出了一种基于杂波先验知识的降秩(RR)空时自适应处理(STAP)方法——KA-RR法,该方法首先利用载机平台运动参数、雷达系统参数及地形、地貌参数等先验知识构建机载雷达杂波模型,然后通过该模型对机载雷达杂波数据进行预白化处理,最后利用降秩STAP方法自适应抑制剩余杂波。仿真结果表明,相对于传统的降秩STAP方法,KA-RR方法具有更好的杂波抑制性能和更强的鲁棒性。

实测数据的降秩空时自适应处理方法

在实际非均匀环境中,机载雷达数据的非均匀性会恶化杂波协方差矩阵的估计,严重地降低了空时自适应处理器的性能。本文首先用非均匀检测器在非均匀环境下选择辅助距离门,来估计样本协方差矩阵。而后讨论了基于广义旁瓣相消器结构上的两种降秩空时自适应处理方法：主分量法和互谱法,这两种方法都是利用杂波和干扰的低秩属性,用依赖于采样数据的转换矩阵来构造空时自适应滤波器。最后对从Mountain Top计划测得的数据,应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性,减少了计算量,并提高了有效可测收敛性,可有效地提高空时自适应处理器的性能。

降秩正态线性模型参数的无偏估计

降秩正态线性模型的参数是不可估的。针对这一情况,在可识别性约束条件下,证明了降秩正态线性模型正规方程系数矩阵的逆是原模型正规方程系数矩阵的一个广义逆,进而得出可估函数的最小二乘估计是最优无偏估计的结论。同时,推导了一般协方差分析模型的参数估计的公式,举例证明单协变量两向协方差分析的一般解算方法。

基于降秩空时联合处理的GPS多径干扰抑制

GPS测量,尤其是差分GPS测量,多径信号是主要的误差来源,会引起定位精确度的恶化。因此基于GPS多径影响分析,提出采用空时处理抗多径的方法,但是由于大的计算量,必须做降秩处理,并给出了仿真的结果。

矩阵降秩逼近及其应用

通过引入说明率的概念,利用矩阵的奇异值分解给出了求矩阵降秩逼近阵的途径.依此,对给定矩阵可获得定量描述下的定秩近似矩阵,并给出了应用实例.

基于SVD压缩降秩与KDA的人脸识别新方法

文中提出了一种基于奇异值压缩降秩与核判别分析(KDA)变换方法的人脸特征提取新方法,同时结合对偶传播人工神经网络(CPN)对不同的人脸图像进行识别分类。该方法首先采用奇异值分解压缩降秩准则对人脸图像进行择优奇异值的选取,然后对提取后的择优特征值进行核判别分析(KDA)变换,进一步提取人脸图像最优特征值,最后将得到的人脸图像最优特征值作为网络的输入值,利用对偶传播人工神经网络(CPN)对人脸图像进行识别分类。实验结果表明该方法具有较高的识别率和较快的识别速度。

实测数据的降秩空时自适应处理方法

本文介绍了两种在广义旁瓣相消器结构上的降秩空时自适应处理方法:主分量法和互谱法,这两种方法是利用杂波和干扰的低秩属性,应用采样数据来构造降维转换矩阵。最后对MountainTop计划进行了详细的描述,并对从MountainTop计划测得的数据,应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性,减少了计算量,并提高了有效可测收敛性。

均匀线阵中基于降秩Capon的近场源定位

提出了一种应用于均匀线阵中近场源定位的降秩Capon算法。该算法能够将经典二维Capon(Two-dimensional Capon,2D-Capon)算法中的二维谱峰搜索转化为一维谱峰搜索,得到自动配对的近场信源角度和距离参数估计。与经典的2D-Capon算法相比,本文提出的算法无需信源数估计,同时由于避免二维谱峰搜索过程,其计算复杂度大大降低,且该算法参数估计性能与2D-Capon算法非常接近。仿真结果表明该算法可有效用于近场信源的参数估计。

一种新的降秩广义旁瓣相消器

为了减少广义旁瓣相消器的计算量,提出了一种新的降秩广义旁瓣相消器,利用特征子空间构建阻塞矩阵,设计广义旁瓣相消器,比以往的降秩广义旁瓣相消器能够减少更多的计算量,仿真实验结果验证了该方法的有效性。

线性三层降秩神经网络的广义逆矩阵训练算法

先得到计算矩阵的广义逆的一种有效算法,即正交反向传播(OBP)算法,利用OBP 算法,经有限次迭代即可以得到矩阵广义逆的精确解。然后利用OBP 算法来讨论线性三层降秩网络的训练问题,经过有限次迭代就可得到网络的误差函数的全局最优解,且不存在任何收敛性问题。

给定四对应位置的曲柄滑块机构矩阵降秩法设计

针对曲柄滑块机构按给定四对应位置解析设计中的问题 ,提出了一种避免数值解算的新方法———矩阵降秩法 ,从而使解算方法简单、实用。