基于高阶累积量ESPRIT算法的指数衰减正弦信号参数估计

工程应用中环境噪声多表现为高斯有色噪声,而针对高斯白噪声进行处理的算法失效问题,提出了一种高斯色噪声环境中用于多分量衰减正弦信号频率和衰减因子估计的四阶累积量ESPRIT算法。首先,推导出四阶累积量与观测样本中的自相关矩阵和互相关矩阵之间的关系,求出其四阶累积量矩阵。其次,通过对四阶累积量进行广义特征值分解,根据广义特征值即可得到信号衰减因子和频率的估计值。最后对所提算法进行了仿真实验验证,在混合信噪比为0 dB时,所提算法针对多分量衰减正弦信号角频率和衰减因子的平均估计误差分别为0.002 0πrad和0.002 0。在高斯白噪声和高斯色噪声背景下与ESPRIT算法和Prony算法相比具有更强的噪声抑制能力和更高的估计精度。

基于改进SVD++算法和K-means++算法的小文件合并方案

文章提出了一种基于改进SVD++算法和K-means++算法的小文件合并方案。通过引入自适应学习率函数和基于并行分组的SVD++算法,优化了小文件的合并过程,以提高Hadoop存储小文件的效率。同时,利用K-means++算法对合并后的文件进行聚类,优化了数据存储方式,降低了存储空间的浪费。在Hadoop平台上进行的实验表明,该方案在保持数据处理准确性和稳定性的同时,显著提升了Hadoop存储与处理小文件的性能。

基于正则化SVD算法的660MW机组煤粉加热炉炉膛三维温度场重建

针对现有加热炉炉膛内三维温度场重建方法存在的重建误差较大、重建消耗时间较长的问题,提出基于正则化SVD算法的660MW机组煤粉加热炉炉膛三维温度场重建方法。根据人眼视觉二维图像特征点提取原理,提取温度场立体图像特征点;利用小波变换方法计算子线段端点,获取特征点匹配结果;通过声学测温方法以及射线成像理论,重建声波传播速度分布形式,凭借正则化SVD算法构建声学测量系统模型,对声波飞行值进行修正,结合特征点匹配结果和对称轴,得到实现660MW机组煤粉加热炉炉膛三维温度场重建。实验结果表明,所提方法的最低AER、MER、RMSE分别为4.11、0.98、1.21,重建时间始终保持在0.6s以内,重建误差较小、重建消耗时间较短,抗噪声能力强,温度场重建效果好。

基于张量ESPRIT-SVD算法的双基地MIMO雷达测向方法

针对双基地MIMO雷达的波离方向(DOD)和波达方向(DOA),提出了一种基于张量ESPRIT-SVD的估计方法。该方法利用匹配滤波输出数据具有多维结构特性构造3阶测量张量,进而获得协方差张量并通过高阶奇异值分解(HOSVD)来估计信号子空间。然后利用ESPRIT算法估计目标的波离方向,使用估计的波离方向构建发射端的导向矢量,将信号子空间进行矩阵变换并与构建的发射端的导向矢量一起构造新的数据矩阵,将新构造的数据矩阵经过奇异值分解(SVD)来估计接收端的导向矢量,最后估计目标的波达方向。该算法在小快拍情况下具有较好的均方根误差、成功概率等性能,且运算量低,估计的波离方向和波达方向不需要额外配对。

干涉张量ESPRIT算法及其在干涉阵列米波雷达中的应用

针对干涉阵列米波雷达快拍数少且弱目标信噪比(SNR)较低等问题,提出干涉张量及干涉张量ESPRIT算法(ITE)。该算法将干涉阵列的快拍数据阵重构为干涉张量并对其进行高阶奇异值分解,以提取信号子空间,再结合干涉阵列的双尺度平移不变性利用张量ESPRIT算法得到目标的方向余弦粗估计和精估计,并利用关联法实现精估计解模糊,最后由常规波束形成法实现粗估计与精估计的配对从而实现高精度方向估计。由于张量较矩阵方法可提高信号子空间的准确度,且米波雷达快拍数较少且弱目标回波信号信噪比低,可利用ITE算法提高米波雷达弱目标方向估计性能,实现弱目标的可靠分辨与定位。仿真与实测结果验证了ITE算法的有效性与正确性,表明其可用于低快拍数及低信噪比条件下的干涉阵列米波雷达弱目标方向估计,并显著降低信噪比门限,尤其对低角目标DOA估计更稳健。

基于ESPRIT算法的阵列天线定向钻孔雷达数据处理方法

定向钻孔雷达是一种应用于井孔的新型探地雷达,具有识别孔周目标体方位角的能力,可实现孔周异常体的三维精细探测。四联阵列接收雷达是一种定向雷达形式,其利用4根相距较近的接收天线接收到的微弱信号差异判断入射波方位,进而推断异常体反射界面位置。在前人研究的基础上,提出一种适用于四联阵列接收天线的新型数据处理方法,该方法以基于旋转不变子空间的谱估计(estimation spectrum rational invariance technique,ESPRIT)算法为基础,能够快速准确地处理分析阵列接收天线数据,判断异常体方位角,解决四联阵列接收天线应用的重点和难点问题。与已有的方位角识别算法相比,所提出的新型数据处理方法不存在180°方位混淆的问题,并且在计算速度上具有明显的优势。基于GprMax合成数据检验了本文方法的可行性。

张量TTr1SVD的随机算法

张量序列秩-1奇异值分解(TTr1SVD)自然地将奇异值分解(SVD)推广到张量层面,将任意实张量分解为标准正交秩-1外积的有限和。基于其具有已知数量上限的正交秩-1外积项和易于截断误差量化的良好性质,本文首先给出了一种有利于张量分解和还原的表达形式,并提出了保持分解形式的截断TTr1SVD算法,在固定精度的同时大大降低了计算成本。受低秩矩阵逼近的随机算法的启发,本文还开发了针对固定精度问题的高效随机TTr1SVD算法。最后,给出的数值例子展现了所提算法在数据逼近和压缩方面的应用前景。

基于SVD算法模型实现同期线损监测方法

针对配电线路同期线损监测精度较低引起的线损率过高的问题,本文通过改进检测模块业务架构,建立同期线损监测系统,实现监测数据的远端控制;通过非侵入式监测模型完成监测模块的采集功能改造,编写非侵入式程序将线损数据与远动终端形成连接;利用远程测控终端共享技术完成同期线损远动终端控制,同时利用功率放大器和低噪声放大器技术完成降噪处理;通过奇异值分解算法完成线损线路与修复方案的匹配,并验算修复结果。通过实验生成同期线损监测能力测试实验表,发现将本研究应用于10kV配电线路时,监测系统输送电能为561.3kWh,同期线损率为5.86%,监测精度为99.5%,证实了本文设计的可行性。仿真对比3种不同监测方法对同期线损率和监测精度,发现本设计线损率在5%以下,监测精度在96%以上。

基于信号子空间的ESPRIT-Like算法在相干DOA估计中的应用

相干环境中DOA估计的一个主要任务是在预处理中设法消除空间协方差矩阵的秩损失,首先分析了相干信号对基于子空间的超分辨算法的影响,随后从矩阵重构的思路出发,提出了一种基于信号子空间的ESPRIT-Like算法,最后通过仿真结果证明该方法的有效性与优越性。

基于SVD的频域滤波去噪算法

为了解决时域SVD分解算法对非水平同相轴去噪效果不佳的难题,提出了Eigenimage和Cadzow 2种基于SVD分解的频域去噪算法.这2种算法将数据转化到频率域,在频率切片上进行SVD去噪,将信号时移转换为相移,从根本上解决了非水平同相轴的去噪问题,并且有良好的信号保真性.通过模型对其有效性进行验证,结果表明,Eigenimage和Cadzow算法对同相轴均有很好的去噪效果,但相比时域SVD算法,这2种算法计算量较大.

基于聚类和SVD算法的模糊逻辑系统结构辨识

为了研究模糊逻辑系统新的结构辨识方法,提出采用基于山峰函数的减法聚类算法构造模糊逻辑系统的初始结构,并利用奇异值分解(SVD)算法分析了模糊规则与奇异值、累积贡献率以及索引向量的关系,从而实现了模糊逻辑结构的优化。最后,对该算法的可行性和有效性进行了仿真验证和性能比较,取得了较好的效果。

基于ESPRIT算法的柱面共形阵列天线DOA估计

由于共形天线阵列流形的多极化特性(polarization diversity,PD),信源方位参数与极化状态的"耦合"是实现共形阵列天线波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的主要难点。针对柱面共形阵列天线的特点,建立了柱面共形阵列天线的导向矢量模型;通过合理的阵元排列结构设计,结合ESPRIT(esti mation of signalparameters via rotational invariance techniques)算法参数估计的特点,实现了信源极化状态与方位参数的去耦合,推导了ESPRIT算法多参数估计的参数配对方法,最终提出了柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。

二维虚拟ESPRIT算法

Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 算法是一种快速的高分辨率方向估计方法，但它是一种一维估计方法，不能直接推广到二维方向估计。本文在 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 的基础上，针对一种特定的阵列结构，提出了一种计算量很小的二维估计方法——二维虚拟 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ，它的计算量同一维 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 相当。

基于正则化SVD算法的三维温度场声学重建

针对电站锅炉炉内三维温度场重建问题,基于声学理论构建数学模型.提出两种基于奇异值分解法(Singular Value Decomposition,SVD)的正则化算法,利用少量声学数据,对炉膛火焰分布的几种典型模型进行仿真重建.采用不同标准差的高斯噪声对两种算法的抗噪声能力进行检验.仿真结果表明,正则化SVD算法可以解决严重不适定的重建问题,重建温度场能够准确反映温度场分布,并且算法具有一定的抗噪声能力.TSVD正则化算法重建速度更快,抗噪声能力更强,适用于燃烧情况复杂的电站锅炉.

基于NSCT-DWT-SVD的强鲁棒多重数字水印算法

目的提出基于NSCT-DWT-SVD结合的复合数字水印算法,实现水印信息的隐蔽嵌入,提高水印的鲁棒性。方法首先对水印信息进行Arnold置乱,对载体图像进行NSCT变换,将产生的与原载体图像大小相同的低频子带进行小波变换,后对小波变换的低频部分进行SVD分解,确定嵌入强度后将水印信息叠加到奇异值矩阵中,实现水印的嵌入。结果经仿真实验发现,该算法在保证水印嵌入信息量的前提下,满足了水印信息的隐蔽性,PSNR值达到30 d B以上,NC值达到了1,同时该算法对压缩、滤波、剪切攻击的鲁棒性较强,NC值均达到0.92以上,抵抗旋转攻击时仍能提取出较清晰的水印图像。结论该算法满足了数字水印技术要求的隐蔽性和稳健性,并且可以对数字产品起到版权保护的作用。

一种新的二维ESPRIT算法的研究

提出了一种新的基于垂直阵列结构的二维ESPRIT方法来估计信号的DOA,此方法只需3个均匀直线阵就可估计用户的二维DOA.该方法利用其中的一个直线阵来组合两个线阵分别估计的一维DOA,最大误差不超过0 6%,改善了DOA的估计性能.

一种二维来波方向估计的快速ESPRIT算法

提出了一种快速ＥＳＰＲＩＴ算法．使用该算法和两平行均匀线阵可实现二维来波方向的快速估计．快速ＥＳＰＲＩＴ算法利用协方差矩阵中不受噪声影响的子块来估计来波方向，避免估计整个协方差矩阵和噪声功率，减少了特征分解的次数，大幅度地降低了运算量．而参数的估计性能接近ＰＲＯＥＳＰＲＩＴ算法．最后给出计算机仿真结果。

二维虚拟ESPRIT算法

本文通过构造出一特殊阵元阵列，提出了一种全新的二维 ＥＳＰＲＩＴ算法──二维虚拟 ＥＳＰＲＩＹ算法。它具有计算量极低、估计效果好、子阵列要求低等优点，并且通过采取一定措施，可以适用于各种情况，使得本文方法具有较强的灵活性和实用性。

一种实用的空间平滑ESPRIT算法

针对移动通信环境中多径传播的信号到来方向估计问题,结合空间平滑技术,提出一种空间平滑的ESPRIT算法,并给出了多径信号数目的推定方法.仿真结果证明,与ESPRIT算法相比,所提出的算法不仅适用于独立信号源,而且适用于相关信号源,具有分辨率高、计算量小等特点.

矢量阵的非空间ESPRIT算法

矢量水听器同时测量声场中某点的声压和质点振速的正交分量,单个矢量水听器可视为空间共点阵.建立了任意阵型矢量阵的数据模型,研究了任意阵型矢量阵的非空间ESPRIT算法.非空间ESPRIT算法不是利用空间2个子阵组成的矩阵对,而是利用矢量水听器不同的输出分量组成矩阵对完成目标的二维角度(水平方位角和仰角)估计.仿真研究了该算法对单个源和多个源方位估计的情况,并利用外场试验数据验证了算法的有效性.结果表明,在当时的试验条件下,常规波束形成获得的主瓣波束宽度为30°左右,而非空间ESPRIT算法对目标方位估计的标准差为3°左右,说明基于矢量阵的非空间ESPRIT算法在未知阵列流形的前提下可对目标进行高精度方位估计.