OTST-ESPRIT算法及其性能分析

讨论了无线网络中多径信号角度和时延的联合估计算法,给出了OTST ESPRIT算法·该算法通过使用基于一步特征值分解的OT ESPRIT和OS ESPRIT算法估计多径信号的传播时延和波达方向,有效避免了多次特征值分解,从而降低了TST ESPRIT算法的复杂性·其次给出了多径信号模型联合角度和时延估计的罗克拉美下限,分析了OTST ESPRIT算法的计算复杂性·最后在仿真的基础上对OTST ESPRIT算法的性能进行了讨论·     

循环时延估计方法相互关系研究

系统分析了几种循环时延估计方法的原理,并对循环时延估计方法进行了分类.论证了几种方法的相互关系,揭示了这些方法之间的内在联系.结果表明广义循环互相关法(GCCC)与循环相位谱法是等效的;信号选择性自适应法是循环谱相关法(SPECCORR)的迭代实现;循环互相关函数相关法(CCCC)和循环谱相干法(SPECCOA)是循环互模糊函数法(CCA)的特例.     

用扩展KALMAN滤波器计算多径下两路间时延

尝试通过扩展Ｋａｌｍａｎ滤波器计算两独立接收端接收同一信号时的接收时间差,并考虑了存在多径干扰时的情况,方法如下：１）运用卷积定理,交埋延估计问题转化成对一线性滤波器系数的估计问题;（２）运用ＥＫＦ,使对滤波器多个系数的估计转化为对一个或几个参数的估计;（３）在多径情况下,同时对三个滤波器进行处理,使两点信号的差值平方最小,并在叠代过程中采用类似分时的处理,使对多径情况下两路时延的估计过程大大简化     

一种基于状态空间实现的频率估计与频率时延联合估计算法的研究

提出了一种基于状态空间实现的正弦信号的频率、时延联合估计新方法,其频率估计由状态过渡矩阵的特征值获得,同时时延估计则由观测矩阵和估计的频率给出,用正弦信号验证了该方法的性能.     

一种基于Watterson模型的短波信号时延估计算法

基于TDOA的短波信源定位技术相比于传统的基于AOA的短波定位技术具有设备简单、成本较低且架构方便的优点。然而,对短波信号直接进行传统的TDOA估计并不能得到信号的时延信息。以Watterson短波信道模型构造短波信号,在研究对比基本相关与模值相关算法的基础上,提出了基于广义相关熵模值的时延估计算法。仿真实验表明,即使在较低信噪比下,该方法仍然保持着较高的时延估计性能,是一种适用于短波信号的新型时延估计算法。     

基于TDOA的无线定位方法及其性能分析

为提高基于TDOA的无线定位系统的定位性能,建立了使用复数扩频调制信号、考虑频偏和多径因素的TDOA定位系统模型,推导了发送节点和接收机之间的无线信号传输表达式,揭示了频偏和多径对信号传输的影响.研究表明,针对Zigbee信号目标进行定位时,收发频偏对时间差影响较大,而在视距情况下多径对时间差的影响较小.在此基础上,提出了通过频偏估计校正接收机频偏的方法,以及通过已有的多天线选择接收方法克服由于多径产生的信号严重衰落问题.最后,用实际开发的定位系统进行了实验,结果表明,提出的基于TDOA的无线定位方案可将定位误差控制在5%以内,优于已有的基于TDOA的短距离无线定位方案.     

增采样时延估计被动声音定位方法

针对传统的基于广义互相关时延估计的平面五元十字阵被动声音定位算法定位精度低的问题,提出了运用增加采样的时延估计被动声音定位方法,对低采样率采得的信号进行内插,增加采样后再进行五元几何定位。Matlab定位仿真实验结果显示,相同采样率下,改进后的算法平均定位误差仅为传统TDOA算法的1/14,由此表明该方法较大地提高了广义互相关时延估计被动声音定位算法的精度。     

基于联合角度—时延估计的多径信号抑制方法

为减小卫星导航信号受到多径干扰的影响,提出基于联合角度—时延估计的抑制多径干扰方法.该方法采用检测和比较多路信号相对时延的方法来区分直达和多径信号,设定最小时延对应的入射角为期望波达方向,并通过波束形成来抑制多径信号,从而达到减小多径误差的目的.仿真结果显示,该方法在直达信号较强和较弱的环境下能有效抑制多径影响.     

扩频通信中多径信道参数估计和跟踪方法

利用ＣＤＭＡ用户在使用ＢＰＳＫ调制信号时的多径信道模型,根据ＰＮ码的特点先用最大似然法估计出信道的冲激响应矢量,再进一步估计出ＲＡＫＥ接收机所需的各多径延和衰减系数等参数,分析和计算结果表明,此方法具有速度快,计算量小和精度高等优点。     

一种基于扩频信号的散射通信信噪比估计方法

针对散射多径衰落信道下信噪比估计误差较大的问题,提出一种基于扩频信号的信噪比估计方法,该方法在散射通信信道模型的基础上,给出散射通信信噪比估计方案并设计数据帧结构,提出基于扩频信号的信噪比估计方法并给出合路信噪比计算公式,同时提出采用特定接收信号处理算法的等效信噪比计算方法,用于准确表征散射通信中的有效信噪比.仿真结果表明该信噪比估计方法估计准确,等效信噪比计算方法正确有效,相比其他信噪比估计方法,估计范围更宽,可有效解决多径信道信噪比准确估计问题.      

多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

利用TDMA信号恒模特性进行空时处理

对于多径环境下TDMA信号的码间干扰 (ISI)和共道干扰 (ICI) ,利用了TDMA信号的恒模特性进行盲空时处理 ,并提出一种改进的空时处理算法。该算法克服了空时恒模算法不能有效工作在多径环境下的信号处理的缺点。计算机仿真结果说明了该算法的有效性     

激光切割路径优化的双重编码改进遗传算法

针对激光切割路径优化的特点,将其归纳为旅行商问题,并利用改进遗传算法进行求解。为使优化更具实际意义,建立了考虑时间距离和热效应的多目标优化数学模型。改进的遗传算法采用双重编码对轮廓扫描顺序和各轮廓的起始点同时进行优化。在编码设计时,被切割件除考虑多边形情况外还考虑到圆及椭圆的情况,通过构建的适应函数将多目标函数转化为单目标优化问题,同时为提高算法的优化性能,适应函数采用动态控制,并改进了交叉与变异操作。仿真结果表明,该算法能有效地对激光切割路径进行优化。     

无线传感器网络自适应拥塞控制的路由算法分析

无线传感器网络中节点的覆盖范围有限,因而采用多跳路由传输方式.无线自组网中的多跳路由是由普通节点协作完成的,选择不同的转发节点,会对网络的信息传输产生不同的影响.对不同路由(洪泛路由、最短路径等)算法下的网络自适应拥塞控制进行了分析,研究了不同路由算法下的网络性能和拥塞控制效果.根据节点跳数与缓存占用的关系,提出一种基于节点跳数和缓存占用的性能函数的改进最短路径算法,算法选取使性能函数值最小的节点作为转发节点.最后,通过实验比较了最短路径算法与改进路由算法的网络性能,发现改进路由算法相比最短路径算法,具有较好的网络性能和服务质量.     

基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.     

改进Q-Learning 算法在路径规划中的应用

针对Q-Learning 算法在离散状态下存在运行效率低、学习速度慢等问题,提出一种改进的Q-Learning 算法。改进后的算法在原有算法基础上增加了一层学习过程,对环境进行了深度学习。在栅格环境下进行仿真实验,并成功地应用在多障碍物环境下移动机器人路径规划,结果证明了算法的可行性。改进Q-Learning 算法以更快的速度收敛,学习次数明显减少,效率最大可提高20%。同时,该算法框架对解决同类问题具有较强的通用性。     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.     

一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划

针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索算法用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。然后在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。其次通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA算法寻优精度提升了4.11%,相较于SSA算法提升了9.51%。     

衰落信道中基于CMA的自适应多用户检测算法

提出了一种能在多径下使用的基于CMA的多用户检测结构,实验仿真证明,在时延远小于符号时间的情况下,这种多用户检测算法能很好抵消多址干扰和克服多径衰落,算法的收敛性能稍弱于子空间自适应多用户检测,而稳态性能稍强于子空间多用户检测,算法的复杂度远低于子空间多用户检测算法。     

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化,提高解空间的覆盖率;然后,提出非线性时变策略,加快算法的收敛速度;并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间;同时,还提出自适应交叉学习策略,丰富种群多样性,进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高。此外,运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划,最后,将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验,结果表明所设计的算法具有显著的寻优有效性,为部分无人机发生轻微故障后,多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。