一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号子载波数估计方法存在估计性能不高,计算复杂度高等问题,提出了一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法。首先计算接收信号的自相关矩阵,然后对接收信号的自相关矩阵进行特征分解,提取分解后的特征值,最后根据特征值的分布特性实现子载波数目的估计。仿真实验结果验证了我们的方法在高斯白噪声信道和多径信道条件下对OFDM信号子载波数估计的有效性与可靠性。     

基于稀疏重建的信号DOA估计

从稀疏信号重建角度提出了一种改进的波达方向(DOA)估计方法。由于最小冗余线阵(MRLA)能以较少的阵元数获得较大的阵列孔径,将MRLA与l1-SVD方法相结合估计信号的DOA。仿真结果表明,经多次实验验证,所提方法是有效的,相比l1-SVD方法可以估计出更多信源的DOA,并且可以用较少的阵元数估计更多的信源DOA,具有信源过载能力。     

基于近似方法的抽样报文流数估计算法

维护每个报文的流记录需要占用大量测量资源.目前已有多种抽样技术估计网络流统计信息,然而精确地估计出流数统计信息是目前的研究难点.提出了Integral和Iteration 两种基于报文抽样样本估计网络流数的算法.Integral算法只需使用抽样流长为1的流数信息就可以近似推导出未抽样的流数.Iteration算法通过建立迭代函数估计未抽样流数,然后根据未抽样流数和已抽样的流数推断出原始流量的流数.采用CERNET(China education andresearch network)骨干网络链路数据将这两种算法与EM(expectation maximization)算法进行对比,表明Iteration算法具有较好的精度和性能.     

基于叠加训练序列的MIMO信道系数估计研究

研究移动通信系统,在高数据率MIMO系统中,针对信道系数的准确估计是实现MIMO系统接收端准确检测、解码等的重要前提.根据一种叠加训练序列的MIMO信道估计模型,为提高信道精度,提出最小二乘(LS)方法和最小均方误差方法(MMSE)对信道系数进行估计,并进行了数值分析.数值仿真结果表明,在相同的条件下,对信道系数进行估计,最小均方误差方法(MMSE)较优于最小二乘(LS)方法.在高信噪比、有限发送符号数和较少发射天线数的情况下,两种方法都有精确的估计,具有实用价值.     

一种鲁棒的基于子空间分解的盲信噪比估计方法

为解决原子空间分解算法中对信号和噪声子空间维数估计鲁棒性差的问题,根据信号的过采样率信息提出了一种新的构造自相关矩阵的方法,以减少矩阵内部数据间的相关性,从而达到提高信号和噪声子空间维数估计精度的目的.同时,针对利用最小描述距离(MDL)准则估计维数时,只能在有限信噪比范国内实现精确估计这一情况,采用噪声功率(NP)法...     

基于Lorenz-63模型的状态与参数同时估计方法对比研究

模型状态同化精度受多种方面因素的影响,针对状态同化中模型参数的不确定性问题,状态与参数同时估计为此提供了一种较好的解决方案,即在进行状态同化的过程中得到合理的参数估计值。在Lorenz-63模型的基础上构建状态与参数同时估计框架,比较分析增广集合卡尔曼滤波(AEnKF,Augmented Ensemble Kalman Filter)、双重集合卡尔曼滤波(DEnKF,Dual Ensemble Kalman Filter)和同时优化与同化方法(SODA,Simultaneous Optimization and Data Assimilation)在集合数、观测误差和观测数不同时的参数和状态估计结果差异,由此探讨3种方法的优劣及适用性。研究结果表明:3种方法都能较好地估计模型的状态和参数,AEnKF的误差在集合数不大于20时最大,随着集合数增加降低的速率最小;3种方法的RMSE值随观测误差的增大而增大,但算法间差异不大;观测数变为1时3种方法的结果都变差,其中AEnKF最明显。     

高维数据固有维数的自适应极大似然估计

如何确定高维数据的固有维数是降维成功与否的关键。基于极大似然估计（MLE）的维数估计方法是一种新近出现的方法,实现简单,选择合适的近邻能取得不错的结果。但当近邻数过小或过大时,均有比较明显的偏差。其根本原因是没有考虑每个点对固有维数的不同贡献。在充分考虑数据集的分布信息之后,提出了一种改进的MLE——自适应极大似然估计(AMLE)。实验表明,无论在合成数据集还是真实数据集上,AMLE较MLE在估计准确度上均有很大的提高,对近邻数的变化也不甚敏感。     

基于EMD的单通道信源数估计方法

为了获取单通道接收信号的信源数目,针对普通信源数估计方法不能直接用于单通道接收信号的问题,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的信源数估计方法。将单通道信号通过EMD处理,得到多个固有模态函数(intrinsic-mode function, IMF),据此构造数据协方差矩阵。对所构造的协方差矩阵进行特征值分解,采用基于信息论的AIC和MDL准则估计信源数。为进一步提高算法估计性能,引入对角加载技术对矩阵特征值进行平滑处理。仿真实验结果表面,本文提出的方法能够适用于单通道信源数估计,对角加载技术能够显著提高算法检测性能。     

基于改进航向估计的行人航迹推算研究

针对行人室内定位精度不高的问题,提出的算法包括步频估计、步长估计和航向估计.改进的航向估计算法基于四元数姿态解算并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)修正航向角的偏差.基于提出的定位算法,构建了以惯性测量单元为核心的实验平台,结果表明:算法具有可行性,定位的置信度达到98.28%,满足实际需求.     

用四元数状态切换无迹卡尔曼滤波器估计的飞行器姿态

在较大初始姿态误差角下, 针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor, SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法精度下降的问题, 提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼滤波算法. 通过状态实时切换降低了全维无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的维数, 减小了计算复杂度, 提高了系统的实时性. 文中采用基于特征向量求解的代价函数法计算四元数均值避免了UKF算法中四元数规范化的限制; 利用乘性误差四元数表示姿态更新点与估计点之间的距离, 解决了四元数协方差阵奇异性问题. 仿真实验结果表明: 与EKF相比, 该算法在精度上有较大提高; 与全维UKF算法和修正罗德里格斯参数UKF算法相比, 该算法精度相当但估计时间均有不同程度的减少.     

一种基于KS距离的OFDM子载波数估计法

针对正交频分复用(OFDM)信号子载波数估计的问题,利用OFDM信号的高斯性,提出一种基于KS距离的子载波数估计法。侦收端DFT模块输出的KS距离在DFT点数与发射端匹配时最小。理论分析及仿真结果证明,该方法能区分高斯分布与非高斯分布,正确估计OFDM信号的子载波数。     

基于MDL准则的MUSIC信号频率估计算法

在正弦信号频率估计方法中,高分辨率谱估计的MUSIC算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性进行信号频率的估计,可以得到很高的测频精度.但是信号源数的选择将会影响此方法的有效性.本文研究了基于最小描述长度(MDL)准则的MUSIC算法,信号子空间和噪声子空间的估计以及信号源数的确定同时进行,解决了MUSIC算法中信号源数对估计结果的影响.仿真结果表明利用该方法可准确地估计多个正弦信号的频率值.     

程序设计中的递推算法

“递推”算法是程序设计中的常用算法,利用这个算法我们可以解决一些实际问题。例如:求斐波那挈(fibonaccii)1,1,2,3,5,8,13……数列前20项。求斐波那挈数列的规律是:数列中第1及第2个数是1,从第3个数起,该数是其前面2个数之和,可以编写出     

声矢量阵方位估计算法及其改进

关于水下声纳系统优化问题,由于声纳在水下经多路径传播和海水噪声,影响水听器定位效果。针对最小方差无失真响应(MVDR)算法的方位估计精度低和不能分辨相干声源的缺点,为提高DOA估计效率,提出了一种基于四元数模型的MVDR算法。将单个二维矢量水听器的输出表示为四元数,建立了四元数域MVDR算法的方位估计公式,并根据多重信号分类法的思想对四元数域MVDR算法进行了改进。四元数域MVDR算法和改进算法减少了的内存需求和计算复杂度。仿真结果表明,提高了方位估计精度和对相干声源的分辨能力,并证明了算法的有效性,对水下声纳方位估计具有一定的工程应用价值。     

基于SVD的二维子空间拟合DOA估计

改进传统子空间拟合波达方向(DOA)估计方法,以快拍数据矩阵的奇异值分解代替接收数据协方差矩阵的特征值分解,用奇异值和奇异值矢量进行信源数估计,避免协方差矩阵估计,减少运算量和矩阵估计误差。根据已有子空间拟合的一维修正变化投影(MVP)算法原理,推导出二维MVP算法实现步骤,对基于均匀圆阵的接收信号进行二维DOA估计。     

RFID动态帧时隙ALOHA防冲突中的标签估计和帧长确定

为提高射频识别(Radio frequency identification, RFID)标签的识别效率, 本文针对RFID动态帧时隙ALOHA防冲突系统, 提出了新的标签估计方法和帧长确定方案. 标签估计中采用了不同的贝叶斯代价函数, 提出了几种贝叶斯标签估计方法, 它们的估计结果准确, 而且通过减小标签数取值范围可使计算复杂度得到降低. 随后, 推导出一种根据标签数确定最优帧长的方案, 它能使系统达到最大的信道利用率, 该最大信道利用率要大于帧的时隙数等于标签数时所能达到的最大利用率.     

基于统一概率模型的每人单张图象的人脸识别研究

人脸识别不同于许多其他的传统模式识别问题(例如字符识别)。在传统的模式识别应用中，常常分类的类数比较少，而每一类的训练样本非常多。通常的统计模式识别方法基于内部插值的思想，根据各类中的样本情况，或者估计各类的类条件概率密度(如最大似然估计、Parzen窗估计等)，或者     

采用小波分析和TLS-ESPRIT的DOA估计算法

在阵列信号精度优化算法的研究中,针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法在低信噪比条件下性能表现不佳的问题,本文提出了一种采用小波分析与TLS-ESPRIT相结合的DOA估计联合算法.该算法首先对强噪声背景下阵列天线所接收的观测信号进行小波分析,选取高频小波系数置零的强制消噪方式进行降噪处理;继而将预处理后的观测矩阵用TLS-ESPRIT方法进行DOA估计.理论分析和仿真结果均表明:在相同快拍数和阵元数的情况下,较之传统的DOA估计方法,联合算法具有更低的信噪比门限,并且能实现更为准确的DOA估计.     

H.264可伸缩视频编码层间码率控制算法

为H.264/AVC标准的可伸缩编码(SVC)扩展提出了一种自适应的层间码率控制算法。该算法提出了一个选择模型,通过当前层的前一帧或者前一层的当前帧来预测Inter帧所需比特数。首先,将码率—复杂度—量化因子(R-C-Q)模型引入可伸缩的视频编码;接着,使用一个已有的比例—积分—微分(PID)缓冲区控制器来根据缓冲区状态提供当前Inter帧的比特数估计;然后,为了在视频画面发生急剧变化时获得更为精确的估计,利用前一层中的当前帧所用实际比特数来进一步进行当前Inter帧比特数估计;最后,使用选择模型决定最终的预测比特数,并通过R-C-Q模型计算出量化因子(QP)。实验结果表明,相对于推荐的JVT-043码率控制算法,所提出的算法可以在SVC的每层获得更加精确的实际输出比特率,保持缓冲区充盈度的稳定,同时减少跳帧和质量波动,提高整体编码质量。     

一种结合Bayes估计的NHPP航班查询软件可靠性评估方法

从航班查询系统故障的监控日志出发,分析了航班查询系统的故障数与其发生的时间间隔区间的关系,建立了NHPP模型。为了使NHPP模型能够更加准确地反映时间对航班查询系统的故障数的影响,对航班查询系统的寿命总体分布函数F(t)进行贝叶斯估计。当不重复采样时,贝叶斯估计取F(t)的先验分布为DP(α,P0),使得F(t)后验分布容易分析计算,从而使NHPP模型的估计更为精确。利用实际监控数据进行仿真,对模型进行了实现,结果表明了该模型对可靠性评估有较高的准确度。