基于改进平滑 l 0 范数的 DOA 估计算法

为提高现有基于压缩感知的 DOA(Direction of Arrival)估计算法估计精度, 提出一种基于改进平滑 l 0 范数 的 DOA 估计算法。 该算法在构造一个恰当的平滑连续函数后根据接收数据的初始解确定一个合适的递减{δ} 序列[δ1 ,δ 2 ,…,δ J ], 并对每个δ 值, 采用最速下降法求解 l 0 范数逼近函数 Fδ (S)的最小值; 然后将该δ 值作 为下一次迭代的初始值, 并通过多次的迭代获得逼近函数的最小解, 即逼近的最小 l 0 范数。 同时通过仿真实 验对该算法进行了验证。 结果表明, 该算法在单快拍条件下即可对 DOA 进行有效估计, 与 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法相比, 运算过程简单、 精度较高, 具有更好的估计性能。     

基于伪协方差矩阵 Otsu 方法的信源数估计

为提高高斯色噪声背景下信源数估计的成功概率, 提出了一种基于伪协方差矩阵的 Otsu 类间方差法。 伪协方差矩阵对一定条件下的高斯白噪声和高斯色噪声具有免疫特性, 而且利用阵元间的时间相关性增加了 阵列的有效孔径, 进而提高了伪协方差矩阵奇异值分解后信号奇异值与噪声奇异值的差异程度。 在此基础上, 利用 Otsu 类间方差法对信号奇异值与噪声奇异值进行分类。 仿真结果表明, 该方法可进一步提高信源数的估 计成功概率。     

SQP 优化的最大似然波达方向角估计

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。     

基于SVD-TLS的EES-MIMO雷达电磁环境感知算法

为提高EES\|MIMO(Electromagnetic Environmental Sensory\|Multiple\|Input Multiple-Output)雷达在复杂电磁环境下测量精度和工作可靠性, 提出了一种新的基于整体最小二乘（TLS: Total Least Squares）方法与奇异值分解（SVD: Singular Value Decomposition）的电磁环境感知算法。SVD-TLS算法首先利用了互谱AR（Auto Regressive）模型参数估计, 然后考虑其互相关函数矩阵中的估计误差扰动, 并采用同时考虑方程右端互相关函数向量中估计误差扰动的TLS方法予以实现。仿真实验结果表明, 该算法具有良好的谱估计性能, 可较准确地感知环境中杂波所处的频段, 从而为EES-MIMO雷达利用剩余“干净”频带收发波形提供了可靠保证。     

基于声矢量传感器阵的汽车加速噪声源方位辨识

为准确确定噪声发生位置, 判断汽车故障类型, 基于声矢量传感器阵, 研究了汽车加速过程中噪声源方位辨识问题。汽车加速过程中噪声的主要成分燃烧噪声在一定的转速范围内可归结为一个线性调频Chirp信号, 利用由传统的无指向性声压传感器和偶极子指向性质点振速传感器构成的以均匀分布面阵排列的声矢量传感器阵对其进行同步、 共点、 直接测量, 得到声场声压和质点振速若干正交分量等信息, 再利用多重信号分类经典算法对其进行时频分析, 从而估计出噪声信号的方位参数, 获得噪声源的具体方位信息。最后通过仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于CASS工艺的污水处理自控系统设计

为提高设备厂家及自控专业人员远在故障现场时处理及解决问题的效率, 在CASS(Cyclic Activated Sludge System)工艺的污水处理自控系统中设计并实现了超远程监控与维护功能模式。依据CASS工艺的特点, 开发了一套稳定可靠的污水处理自控系统, 详细阐述了该控制系统中上/下位机的设计方案、 网络拓朴结构等内容, 并在下位机编程过程中提出了一种基于状态转移图的编程方法; 给出了利用DameWare软件在污水处理控制系统中实现超远程监控与维护的操作方法。投运效果表明, 自控系统性能稳定, 运行可靠, 尤其是超远程监控与维护功能的设计有效降低了故障诊断与解决的时间, 达到了设计的目标及要求。