基于均匀圆阵的相干波束形成算法

提出了一种均匀圆阵相干波束形成方法，即模式空间矩阵重构（MODE—TOEP）波束形成算法.该算法对均匀圆形阵列（UCA）的输出信号进行模式空间转换，在此基础上重构一个Toeplitz矩阵，然后进行基于特征空间的波束形成，可以有效地抑制相干干扰．仿真表明，MODE-TOEP波束形成算法在小快拍数、小信噪比时有较好的性能，而且存在指向误差时有很强的稳健性．     

声矢量阵自适应抵消稳健波束形成算法

常规自适应波束形成算法在期望信号导向矢量存在误差时,性能严重下降。为了改善被动声呐的探测能力,结合声矢量自适应抵消技术,提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。通过组合声压和振速分量在波束方向上形成零点,并以之作为自适应抵消的参考输入,去除接收数据中的期望信号成分;然后对协方差矩阵进行特征分解,平滑噪声子空间的特征值;最后利用重构的协方差矩阵求解自适应波束形成的权向量。理论分析和仿真结果表明,新算法重构出的协方差矩阵仅包含干扰和噪声,显著改善了声矢量阵自适应波束形成的稳健性,在期望信号存在大的阵列流形误差和高信噪比情况下,都能给出令人满意的输出信干噪比。     

基于循环平稳性的盲波束形成改进算法

提出了一种利用广义旁瓣对消思想进行盲波束形成的改进算法，新算法在基于循环频率的盲波束形成算法的基础上，通过在辅助支路利用于扰信号空间的投影矩阵对阵元接收到的信号进行降维处理，并对辅助支路的权值进行自适应求解，有效抑制了干扰信号．仿真结果表明了改进后算法的有效性．     

基于干扰矩阵重构的稳健自适应波束形成算法

针对较高信噪比下自适应波束形成性能退化问题,提出了一种基于干扰噪声协方差矩阵重构的新型稳健自适应波束形成算法。利用空间谱估计方法重构出不含期望信号的干扰噪声协方差矩阵,保证了高信噪比时波束形成器的输出增益;并基于信号子空间与干扰子空间的正交性建立了期望信号导向矢量估计的约束条件,以求解出近似最优的权值矢量。理论分析和仿真结果表明,当存在随机指向误差和局部散射时,该算法在较大输入信噪比范围内的性能仍接近最优,较现有算法稳健性更强。     

基于GS算法的脉冲追赶式自适应DBF实现技术

讨论了脉冲追赶空间同步方式下工作的双基地雷达的自适应波束形成技术．针对双基地雷达实验站,研制了基于数字信号处理实现的Ｇ－Ｓ正交算法的自适应数字波束形成设备．外场实验结果显示,在单个有源噪声干扰条件下,脉冲追赶式自适应数字波束形成对信干比具有１０ ｄＢ左右的改善,天线方向图在干扰方向上可形成－ ４０ ｄＢ以上的零点．     

稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法

针对期望信号存在指向误差和多个相干干扰时Duvall结构波束形成器性能下降问题,提出一种稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法。该算法首先将Duvall结构波束形成器与最差性能最优波束形成算法结合,实现稳健的宽带波束形成,然后利用空间响应变化约束（SRV）将宽带波束形成等效为参考频点的波束形成,通过协方差矩阵重构,在相干干扰数目较多时,输出波束仍可以在相干干扰方向自适应地形成零陷。理论分析与仿真实验表明,该算法能够有效抑制多个强相干干扰,具有较好的稳健性。     

一种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成(ADBF)算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成(A-ADBF)算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.     

一种改进的正交投影自适应波束形成器

在酉变换的基础上，提出了一种改进的正交投影波束形成方法。新算法通过酉变换，将复值协方差矩阵变为实值矩阵，然后对其进行特征分解和波束形成，所需运算量约为正交投影算法的1/4。由于实值矩阵的计算过程中具有协方差矩阵前和后向平均作用。等效于采样快拍数加倍，因此，新算法可提高小声拍数和干扰源靠得较近时波束形成器的稳健性，增强输出信号干扰噪声比，此外，空间平滑作用还可去相关，使新算法在空间存在相关或者相干干扰时仍具有较好的干扰抑制性能和波束保形能力。计算机仿真结果说明了新方法的有效性。     

一种改进的基于投影预变换 自适应波束形成器

在基于投影预变换的基础上，提出了一种改进的自适应波束形成算法，该方法改善了自适应波束形成过程中小期望信号的缺点，同时，提高了干扰源靠得较近时波束形成的稳健性，增强阵列输出SINR。此外，新算法具有空间平滑作用，在空间存在相关或者相干干扰时仍具有较好的干扰抑制性能和波束保形能力，计算机仿真结果说明了新算法的有效性。     

利用自适应波束形成抑制快速跟踪干扰

自适应天线与跳频技术相结合可进一步提高系统的抗干扰性能．为了有效降低快速跟踪干扰对跳频系统的影响，必须考虑频率补偿问题．研究了利用相干信号子空间处理方法的聚焦矩阵，在快速跟踪干扰到来前对数据矩阵更新，提高了自适应波束形成的收敛速度．     

Toeplitz化在ESB自适应波束形成算法中的应用

把Ｔｏｅｐｌｉｔｚ化和基于特征空间（ＥＳＢ）自适波速形成算法相结合,针对等距线提出了一种新的波束形成算法并进行了理论分析,该算法通过对估计得到的阵列信号相关矩阵进行Ｔｏｅｐｌｉｔｚ化,减小有限次采样引起的误差,获得较快的收敛速度,并能有效克服ＥＳＢ算法不能在相干环境下工作的缺点,计算机仿真结果证实了这种算法的有效性。     

开源中间件Mule的研究

SOA即面向服务架构,是当前信息集成领域最先进的体系结构,而ESB（企业服务总线）中间件技术是实现SOA架构的一个关键技术。开源社区推出了众多的ESB产品,如：ServiceMix、Mule等,这些开源ESB能很好地实现SOA服务集成,以及实现消息路由、数据转换等功能。本文重点介绍了开源ESBMule,主要介绍了它的技术架构和工作原理,并提供了相应的简单试验示例。     

基于ESB的服务中介框架的设计与实现

ESB通过服务中介者为服务交互双方提供中介服务．针对目前ESB中介实现机制中存在的耦合问题,论文提出了ESB服务中介框架ESB-SMF,对服务中介者的模型进行了改进,并对其运行机制进行阐述,最后给出了服务中介者的Java实现．     

应用ESB简化网络化制造系统应用集成

分析了网络化制造环境下应用集成的难点,为了简化集成难度,提出了基于面向服务架构(SOA)的集成结构,并对SOA的基础、企业服务总线(ESB)技术作了详细阐述。示例展示了ESB的基于内容的路由功能,并用于节能型变压器网络化制造平台,通过对有无在集成中使用ESB作对比,验证了应用ESB技术能大大简化集成难度。     

数字校园中基于SOA的数据交换平台设计

为解决目前高校内异构环境下的数据集成共享,以SOA观点出发,提出一种基于开源企业服务总线的数据交换平台。该平台采用开源ESB：ServiceMix作为核心,使用开放Web Services接口提供各系统与数据中心的服务通信,使用数据库中间件WII进行数据过滤。该平台的设计使整个数字校园的性能、安全性、灵活性得到提高。     

模糊Petri网模型的反向推理算法

提出了一种建立在模糊Petri网的基本结构上的反向推理算法．通过建立模糊Petri网模型的关联矩阵、库所向量和变迁向量，运用矩阵运算的基本方法实现．通过该算法的运行，可以在模糊Petri网模型中抽取出一个子模型，从而把一个大的、复杂的系统转化为一个只与问题相关的小的系统来处理．采用数学运算的方法实现的反向推理算法简单，具有通用性，它适用于各种类型的模糊Petri网结构．对于其它的大系统生成子系统的问题，这种矩阵运算的方法也可以借鉴．同时对该算法中的矩阵运算和模型中的图形结构之间的关系进行了分析，讨论了算法的复杂性．     

基于SOA公交定位系统的设计与实现

为了更好地管理公交车的运行状况,采用 Web Service技术开发服务以及调用外部服务,通过 ESB集成各个服务,设计了公交定位系统。结果表明：系统可根据坐标计算公交车所在位置到各车站的距离;SOA能实现服务组合以及系统的松散耦合,是集成系统的良好方案。     

矩阵方程AX+XB+F对称解的递推算法

提出一种求矩阵方程AX＋XB=F对称解的递推算法,该算法不仅能够用于对称解存在性的判断问题,而且能够用于对称解的计算问题.选取特殊的初始矩阵时,该算法能够求出矩阵方程的极小范数对称解,以及对给定的对称矩阵进行最佳逼近的对称解.     

基于聚类布尔矩阵的Apriori算法的研究

针对聚类布尔矩阵的Apriori算法—CBM_Apriori算法的不足之处,提出了一种基于聚类布尔矩阵的Eclat算法—CBM_Eclat算法。该算法首先对布尔矩阵使用K-medoids算法,获得权值和聚类后的布尔矩阵;然后将聚类后的布尔矩阵转换成Tidset,并采用逻辑"交操作"运算,进而有效地减少了聚类布尔矩阵存储和候选项集的生成,提高了该算法的执行效率。通过实例应用和算法执行结果都能够证明CBM_Eclat算法具有可行性和有效性。     

New method for estimating 2-D DOA in the coherent source environment based on data matrix reconstruction

The performance of classical two dimensional (2-D) Direction-Of-Arrival (DOA) estimation algorithms degrade substantially in the presence of coherent environment. A new DOA matrix method——DOA matrix method based on data matrix reconstruction (DMR-DOAM) is proposed for 2-D DOA estimation in the coherent source environment. The proposed algorithm reconstructs two Toeplitz equivalent covariance matrices by using cross-correlation information among receiving data from arrays. Decorrelation and 2-D DOA estimation can be realized via the eigen-decomposition of the new DOA matrix. The algorithm can retain the advantages of the traditional DOA matrix method, such as automatical parameter alignment and no need of 2-D search spectrum peak. The equivalent covariance matrices only use the middle column of classical covariance matrices, so the calculation amount is reduced, and the algorithm can be realized easily. Furthermore, the paper analyzes the estimation performance and influencing factors of the proposed algorithm. Theoretical analyses and simulation results both show that the proposed algorithm is effective.