均匀圆阵DOA估计的一种酉变换方法

针对基于均匀圆阵的子空间类DOA估计算法包含大量复数运算、硬件实现复杂的问题,提出了阵元空间中的一种酉变换方法。该方法利用阵列的中心对称性将协方差矩阵和导向矢量分别转化为实对称阵和实矢量,从而大大降低了硬件实现复杂度。基于该酉变换的MUSIC算法在性能上优于传统的MUSIC算法和均匀圆阵模式空间酉MUSIC算法。     

基于遗传算法的声矢量阵虚拟阵元波束形成

遗传算法在声源方位估计中的应用已有很深入的研究,然而在实际的工程应用中,阵元数量及如何用较少的阵元数得到较好的波束性能一直是人们所关心的问题.本文利用遗传算法及声矢量阵P-V互谱的抗噪能力,给出了基于遗传算法的声矢量阵虚拟阵元波束形成方法.根据实际阵元接收的数据,估计虚拟阵元上的接收数据,使基阵孔径在虚拟意义上得到扩大,从而实现高指向性窄波束.计算机仿真和湖试实验数据处理结果表明,虚拟后比虚拟前波束宽度锐化了21°左右.     

声矢量阵自适应波束域广义似然比检测算法

为了解决水下强干扰背景下的远程弱目标被动探测问题,基于声矢量阵,本文提出了一种自适应波束域的检测算法。该算法首先对阵列接收数据进行波束域变换,令通带覆盖整个观测扇面,并自适应地抑制扇面外的强干扰信号;然后在波束域进行广义似然比检测。仿真结果表明,该算法能在强干扰背景下实现对远程弱目标的检测,并且具有恒虚警率特性。     

声矢量阵宽带恒定束宽波束形成技术研究

基于声矢量阵提出了一种宽带恒定束宽波束形成方法,该方法将宽带方位估计中的空间重采样思想应用到恒定束宽波束形成器设计之中,并通过计算机仿真实现了宽频范围内-3 dB主瓣宽度的恒定,这对于进一步研究声矢量阵宽带波束域高分辨方位估计技术是十分重要的。     

基于二阶锥规划的矢量阵波束优化设计及仿真

提出了将二阶锥规划方法应用于矢量阵的波束优化设计。该优化方法在保证波束旁瓣低于期望值的条件下,设计以最小加权均方误差逼近于期望波束响应的波束。将该优化设计方法转换为二阶锥规划形式．通过已有的内点方法求出其数值解。计算机的仿真结果验证了基于矢量阵得到的优化波束具有较好的稳健性．另外由于SOCP在波束优化设计方面具有其本身的优越性,可以通过增加约束表达式兼顾多个性能指标的设计。     

一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。     

声矢量阵远程定向技术(一)--新的协方差矩阵生成方法

MUSIC等子空间类DOA(direction of arrival)估计算法,以其较高的分辨能力和相对较小的计算量而颇受关注．但如果将其简单引用到声矢量阵中,将矢量传感器(AVS)的振速信息仅仅作为独立的阵元来处理,则并没有充分利用AVS 中声压和振速的相干性,以及由此带来的抗各向同性噪声能力．基于AVS中声压和振速的相干性原理,提出了一种新的声矢量阵协方差矩阵牛成方法．该方法完全利用了AVS的平均声强抗噪原理,具有较强的抗各向同性噪声能力,可将子空间类DOA估计方法与声矢量阵技术更为有效地结合起来,实现远程高分辩DOA估计．理论分析和基于湖试数据的仿真实验证明了新方法的有效性．     

基于三维立体线阵的全方位DOA估计方法

本文基于3D立体线阵以及累量的灵活定义,实现了信号DOA的全方位估计,该算法不依赖于信号的具体结构,并构造了三个累量域DOA矩阵,通过对DOA矩阵的特征分解得到配对特征向量,从而获得信号DOA的全方位估计,该方法避免了2D或1D的谱峰搜索,仿真实验结果表明了这种方法的正确性。     

一种均匀圆阵的校正方法

幅度增益和相位误差使得高分辨率的参数估计算法的性能下降,特别是相位的误差,将会引起参数估计的偏离.所以对于阵列天线各通道的校正是很有必要的.文中提出了通道的一种校正方案,用于减小各信道的不一致性.方案的基本思想是在圆形阵列的圆心处放置一个辅助天线,辅助天线将接收到的信号再发送到阵列天线各通道,联系辅助天线和各阵列天线的...     

非理想条件下基于矢量水听器阵列的一种快速方位估计算法

为了实现少快拍、低信噪比(SNR)条件下的水下目标快速方位估计,该文建立矢量水听器阵列方位估计稀疏表示模型.利用实值转化技术将复数方向矩阵转化到实数域,以便利用平滑L0算法对稀疏信号矩阵进行重构从而得到方位估计结果.该文改进平滑L0算法,利用收敛性更好的复合反比例函数(CIPF)函数作为平滑函数以及提出促稀疏加权的方法...     

一种基于高分辨率的模糊矢量量化算法

本文在矢量量化中引入了分辨率思想,并从分辨率的角度考察了原有算法,针对它们在分辨率方面存在的缺点,提出了一种典型的分辨率调制方法以及相应高分辨率算法,实验也取得了令人满意的对比结果.     

基于声矢量阵的信源数目检测和方位估计算法

大多数高分辨方位估计算法往往需要估计信源数目或假设已知，本文提出一种基于声矢量阵的信源数目检测和方位估计算法。该算法在解析振速模型的基础上，将基于二阶统计量的盲源分离技术应用于矢量阵数据通道的盲源分离，利用信号与噪声的声压和解析振速之间相关性的差异，依据相关系数评价准则实现信源数目的准确检测和方位估计。计算机仿真试验结果验证了算法的有效性。     

利用Hestenes SVD及其修正算法实现阵列超分辨处理

本文将Hestenes奇异值分解（SVD：SingularValueDecomposition）算法推广到复域，并提出一种可以直接获得有序排列奇异值的修正Hestenes算法，研究了它们分别在线性Systolic阵列处理和SIMD（SingleInstructionMultipleData）阵列处理中的实现原理．作为一个应用实例，我们讨论了通过SVD实现阵列信号超分辨的原理。计算机模拟实验证明了算法的正确性。     

星载双基地FMCW-SAR高分辨时域成像算法

双基地合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)收发天线分置,结构灵活、功能拓展性强;调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)SAR成本低,广泛应用于空/地基SAR平台.将双基地构型与FMCW体制结合,应用于卫星平台,即构成星载双基地F...     

一款具有稳定扫描波束分辨率的宽视角相控阵天线北大核心CSCD

基于自适应稀疏阵的结构,提出了一种具有宽视角与稳定扫描波束分辨率性能的相控阵天线。阵列单元是可以在相同谐振频率下实现TM;和TM;两种模式共同工作的单激励圆环贴片天线,其具有140°的半功率波束宽度,这种宽波束辐射效果能够较好地拓展相控阵天线的扫描范围。基于此单元构建了一个35元线阵,对其波束扫描分析发现在限定增益波动小于2 dB的条件下阵列扫描范围可以达到-70°~+70°,但主瓣波束宽度随着扫描角度的增加而增大。为解决这个问题,引入了自适应稀疏阵的概念,并采用基于互耦补偿矩阵的迭代快速傅里叶变换(Iterative Fast Fourier Transform,IFFT)技术进行自适应稀疏阵的优化设计。结果表明,所提出的基于自适应稀疏阵结构的35单元相控阵天线在-60°~+60°扫描范围内增益波动始终小于1.5 dB,波束宽度波动小于1°,且峰值旁瓣电平基本保持在-20 dB以下。相较于均匀周期阵列,所提出的自适应稀疏相控阵天线能够在实现低旁瓣宽视角扫描的同时,有效提高天线在宽角度范围内扫描波束分辨率的稳定性。     

一种新的均匀圆阵宽带波束域高分辨测向算法

波束域算法是通过对阵列信号进行波束形成预处理,再进行高分辨测向.本文提出了一种新的均匀圆阵宽带波束域高分辨测向算法,推导出波束域聚焦矩阵的表达式.新方法大大提高了圆阵宽带波束域测向算法的分辨率,估计精度等性能.最后通过计算机仿真,与基于模式空间变换的宽带圆阵波束域算法和宽带圆阵相干信号子空间算法进行了比较,验证了新算法的优良性能.     

基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法

为了解决CS算法在距离压缩时无法使用带有误差的原始信号的问题,作者提出一种等效斜视的波数域算法.本文基于星载SAR等效斜视距离模型,利用Bamler提出的波数域算法推导方法^[1],从原始回波信号模型入手,详细推导出基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法,并给出了该算法的实现步骤.该算法适用于大距离徙动高分辨率星载SAR的精确成像.文中利用点目标回波仿真数据验证了算法的有效性并给出了该算法成像的质量评估指标.     

波束数目对波束域高分辨算法的影响

波束域高分辨算法充分利用目标先验信息,在提高分辨率的同时,降低了运算量。介绍了波束域高分辨算法。通过对信噪比门限的分析,给出了在不同波束数目下,高分辨算法估计精度和分辨概率结果,通过计算机仿真验证了结果的正确性。     

A Memory‐Efficient Fingerprint Verification Algorithm Using a Multi‐Resolution Accumulator Array

Using biometrics to verify a person's identity has several advantages over the present practices of personal identification numbers (PINs) and passwords. At the same time, improvements in VLSI technology have recently led to the introduction of smart cards with 32‐bit RISC processors. To gain maximum security in verification systems using biometrics, verification as well as storage of the biometric pattern must be done in the smart card. However, because of the limited resources (processing power and memory space) of the smart card, integrating biometrics into it is still an open challenge. In this paper, we propose a fingerprint verification algorithm using a multi‐resolution accumulator array that can be executed in restricted environments such as the smart card. We first evaluate both the number of instructions executed and the memory requirement for each step of a typical fingerprint verification algorithm. We then develop a memory‐efficient algorithm for the most memory‐consuming step (alignment) using a multiresolution accumulator array. Our experimental results show that the proposed algorithm can reduce the required memory space by a factor of 40 and can be executed in real time in resource‐constrained environments without significantly degrading accuracy.