基于联合奇异值分解的二维DOA估计

文章设计了一种新型三维立体阵列并基于该阵列形式提出了一种基于联合奇异值分解的二维DOA（Direction Of Arrival）估计算法。该方法利用三维立体阵,与平面阵相比大大提高某些方向上的测角精度,在方法中使用了子阵列之间的互相关而不是传统的子阵自相关,有效减小了噪声的影响,提高了估计精度,并且利用联合奇异值分解实现了快速配对。最后数值仿真结果证实了所提方法在增加了估计范围,提高了估计精度。     

低信噪比下的信号源个数估计方法

针对低信噪比下信号源个数估计问题,改进基于特征向量与阵列流形正交性的这种目前信号源个数估计效果很好的算法。该改进主要在于引入一个更能去噪的门限准则,结合原来的盲波束形成方法,最后得到一种基于阵列信号处理的信号源个数估计算法。仿真结果证实在低信噪比下,文中所提方法在等功率信号入射时比原方法有效,而且在不等功率信号入射时效果也比原方法好。     

一种基于最小均方误差准则的唯方位定位方法

为了使目标位置估计点到各个观测站定位视线的距离和达到最小,提出一种利用最小均方误差准则,使用加权约束条件得到最佳逼近解的多站唯方位无源定位新方法。该方法在二维和三维情况下均适用,并且最少只需要两个观测站即可实现定位,定位误差趋近于克拉美-罗下界（CRLB）。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于进化稳定策略的单亲遗传算法求解组卷问题

在组卷问题中为了解决传统遗传算法易陷入早熟收敛的问题，在单亲遗传算法基础上，引入基于进化稳定策略．该策略的核心突变算子的构造，有目标地对最优个体进行突变操作，以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的。实验结果表明，由该算法产生的试卷是令人满意的。     

具有灾变的动态蚁群算法

尽管蚁群算法在优化计算中得到广泛应用,在求解大规模问题时它仍然存在的运行时间较长和容易产生过早收敛的缺点,本文在基本蚁群算法基础上,通过引入灾变、双向搜索、整段2-交换法、分段保存和对信息素等参数进行动态更新等策略改进算法,TSPLIB的一些实例求解结果均超过或达到记录的最好解,表明算法改进的效果是非常好的.     

动目标多径回波的时延、到达角和多普勒频率联合估计

动目标回波的时延、到达角与多普勒频率等参数,都是定位与跟踪目标所需的重要参数。本文针对动目标多径回波的参数估计问题,利用照射信号的周期重复性建立了具有旋转不变结构的阵列接收信号模型,并将PRO-ESPRIT算法应用于该信号模型,从而利用模型中的旋转不变因子及其对应的特征向量估计得到各多普勒频率、时延和到达角参数。这一方法对阵列形式没有特殊要求;与已有的联合估计方法相比,多参数联合估计时无需高维搜索或迭代,估得的对应相同回波的信号参数自动配对;在照射信号未知及存在相同多普勒频率参数的条件下,仍具适用性。计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

一种车牌图像中的字符快速分割与识别方法

该文主要研究实时交通流的车牌识别问题,运用局部最小值方法完成车牌中的字符分割,应用轮廓特征解决字符的识别问题。开发出实用的算法。在实际的车牌识别中,算法具有速度快、识别能力强的优点。     

用图像处理测量停车场泊位情况

目的随着城市中车辆日益增多,对停车场的车辆泊位管理是一个亟待解决的问题.方法使用图像处理和模式识别方法分析停车场图像的特征值.结果实现了对停车场各个泊位的自动识别,完成了停车场车辆计数、泊位占有率的自动化测量.结论这种方法可以对实际的车辆泊位图像进行处理,具有实用价值.     

遗传算法的早熟现象研究

通过对遗传算法机理的认识,给出了早熟现象产生的原因是模式减少;提出了一个在遗传算法中的补偿算子以解决早熟现象。     

一种稳健的TDOA无源定位方法及其性能分析

文中提出了一种利用时延信息的基于归一化约束总体最小二乘法(regularized CTLS)的定位算法,将时延量测的非线性方程转换成目标状态量的线性方程,将真实时延信息方程利用一阶Taylor展开转化为量测时延信息加上线性的噪声信息方程,从而可以利用RCTLS的方法对定位方程求解.分析了定位误差,并根据MSE最小原则,进而选取最优的加权因子,使得该算法具有更佳的定位性能,计算机仿真结果验证了该算法的可行性与有效性.最后是附录,给出了定位的CRB界与定位的GDOP图.