基于传播算子的ESPRIT极化参数估计算法

针对极化敏感阵列参数估计过程中需要奇异值和特征值分解,以及低信噪比下估计误差偏大的问题,提出基于传播算子的二维旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法,改进算法引入非圆信号共轭相关统计信息构造一组新的接收数据,将这组新数据与真实数据重构组合求得噪声子空间;采用ESPRIT算法将信号子空间分块得到旋转不变因子,无须特征值分解和谱峰搜索,实现信号空间到达角(direction of arrival,DOA)和极化角的精确估计.所提算法在参数估计性能上要优于经典算法,在低信噪比情况下均方误差较小,并且可降低计算量,最后由Matlab仿真验证所提算法的有效性.     

目标二维像散射中心的建模与统计特性分析

为了从目标二维像中获得有关目标更为丰富的信息,本文给出了目标二维像衰减指数(DE)模型和基于几何绕射理论(GTD)的参数化散射模型,推导了DE模型与GTD模型中表征散射中心参量之间的关系,并对2种模型进行了比较.最后给出了GTD模型中各参量估计的克拉美-罗限.     

基于自适应权重PSO的模型参数估计算法

将自适应权重PSO算法应用到了模型参数估计中,提出了基于改进PSO算法的模型参数估计算法,介绍了该算法用于模型参数估计的步骤和方法,并采用所提算法对线性模型和非线性模型两个实例进行了仿真研究,证明了改进PSO算法应用于模型参数估计的有效性,参数估计的效率和精度均优于传统方法.     

基于GA-BP算法的IRT模型参数估计方法研究

针对IRT模型的参数估计过程中传统的统计方法难以解决迭代初值要求严格等问题,提出利用遗传算法(GA)优化神经网络(BP)、共同求解IRT模型项目参数的GA-BP算法,提高收敛能力和求解精度。将GA-BP算法与BILOG算法进行对比,通过实验验证了GA-BP算法的正确性及合理性。     

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布（SPWVD：SmooLhedPseudoWigner—VilleDistribution）在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于sTfTr（Short—TimeFourierTransform）与WVD（Wigner—VilleDistribution）的联合算法（STFT—WVD）,实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT—WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT—WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于-1dB时,能得到更为精准的估计值。     

基于TLS-ESPRIT和小波变换的间谐波检测方法

目前间谐波检测方法主要针对平稳信号,对时变间谐波的检测效果不理想。针对这个问题,该文基于总体最小二乘—旋转不变子空间算法和小波变换算法提出一种综合的间谐波检测方法。首先采用总体最小二乘—旋转不变子空间方法计算出谐波和间谐波分量的频率,其次根据得到的频率确定小波多分辨率分析的频段范围和层数,最后采用DMEY小波对信号进行分解,由分解系数得到各平稳谐波分量,并通过系数重构对时变间谐波跟踪。仿真结果表明,该算法抗噪能力强、检测精度高,能够跟踪时变间谐波。     

用于三维散射中心SBR建模的边缘绕射修正

传统的基于弹跳射线技术的散射中心提取方法只考虑了目标的物理光学贡献,但物理光学无法描述真实边缘绕射的贡献.综合考虑目标的镜面反射与边缘绕射贡献,提出一种针对基于弹跳射线技术的三维散射中心建模的边缘绕射修正方法.利用弹跳射线技术,结合图像域射线管积分和等效边缘电磁流方法,推导了考虑边缘绕射修正的三维逆合成孔径雷达图像计算...     

基于人工鱼群算法的参数估计方法

利用人工鱼群算法的基本特性 ,提出了一种新的参数估计方法 ,并进行了仿真实验研究 .结果表明 ,具有良好的跟踪性能和实时性     

MIMO系统参数估计的分块算法

本文提出了MIMO系统参数估计分块的新算法,该算法既能降低方程的阶数,也能加快收敛的速度。     

基于彩色编码投影仪的不标定三维重构算法

在机器视觉的研究中,三维场景重构的理论与技术是很重要的内容,在理论上已从标定三维重构发展到不标定三维重构．一般来说不标定三维重构是基于被动视觉原理,利用一个参数不变的摄像机,对同一幅场景在不同视点处获得的多幅图像序列(至少需要3幅图像)来实现的．基于一种伪随机彩色编码投影照明主动视觉原理,研究了仅利用一幅图像,在欧式空间不标定重构三维场景的算法．整个算法分三个层次,即分别依次由射影重构、仿射重构和欧式重构来实现．文中详细给出了各个层次上的算法原理与相互关系,并给出了实验验证结果．     

High Resolution Multipath Time Delay Estimation Based on FLOCCS-ESPRIT

The non-Gaussian α-stable distribution is introduced to model impulsive noise. Based on the theory of fractional lower order statistics （FLOS）, the fractional lower order cross-covariance （FLOCC） sequence for two received signals is obtained and the fractional lower order cross-covariance spectrum （FLOCCS） can be approached by taking a Fourier transform for the FLOCC sequence. When the FLOCCS is treated as a sequence in the time domain, the problem of multipath time delay estimation （TDE） may be converted into one on multi-frequencies estimation or directions of arrival estimation. Accordingly, the high resolution multipath TDE can be realized with the ESPRIT technology. This idea on multipath TDE is referred to as FLOCCS-ESPRIT in this paper. Computer simulations show that this method has good performance both in a Gaussian noise and in an impulsive noise environment.     

基于联想记忆系统的模型参数估计

在离散泰勒级数型联想记忆系统（ＤＴＳ－ＡＭＳ）的基础上，提出了一种模型参数在线估计方法，为ＤＴＳ－ＡＭＳ在智能控制和信号处理领域中的应用提供了新的途径。数字仿真表明了该方法的可行性和有效性。     

基于遗传算法的ARMA模型参数估算方法及应用

针对时间序列分析与预测中最为常见的ARMA模型的参数估测问题，在传统方法的基础上，提出了首先采用长自回归模型计算残差法拟和模型初值，然后通过分布确定参数的取值范围，最后采用遗传算法计算ARMA模型更为精确的参数值的方法．通过计算实例可以看出，采用遗传算法估测ARMA模型参数是有效可行的，同时也为ARMA模型的参数估测提供了新思路．     

基于Kalman滤波器和遗传算法的参数估计方法

提出了一种基于Kalman滤波器和遗传算法的系统参数估计方法,可以对带测量噪声和过程噪声的线性系统中的未知参数进行有效估计。理论分析和数据仿真表明,此方法能较好地处理已知数据中的噪声,并且能应用于系统未知参数存在较复杂关联的情况。     

基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法

针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题，本文提出了一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法，并将其应用于称钩弯一临清段洪水演进计算中，通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型参数率定法洪水演算结果的对比分析，发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型，1960、1961和1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0．9％、6．2％和1．6％，表明基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程．     

基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定新方法

针对目前马斯京根河道洪水演进模型参数率定中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题,本文提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的非线性马斯京根模型参数率定新方法,并将其应用于称钩弯—临清段洪水演进计算中.通过与PSO线性模型、最小二乘法线性模型参数率定法洪水演算结果的对比分析,发现基于PSO算法的非线性模型精度高于两种线性模型,1960、1961和1964年三场典型洪水误差平方和分别减小了0.9%、6.2%和1.6%,表明基于PSO的非线性马斯京根模型参数率定结果更接近实际洪水的演进过程.     

一种改进的频率高精度估计方法

基于DFT相位的估计频率算法,当要估计的频率正好位于谱线上时,性能良好,而当处于两相邻谱线正中间时,由于噪声的影响,性能恶化,估计精度低。本文给出了一种改进的频率估计算法,其思想是对所要估计的频率进行频移,该改进算法解决了上述问题,使得算法更具普遍性。本文用Monte Carlo实验对改进算法的性能进行了仿真。     

一种基于ARMA模型的欠定混合快速跳频信号参数盲估计算法

针对欠定情况下的快速跳频信号的参数估计问题,在基于自回归滑动平均(ARMA)模型的跳变点检测方法的基础上,提出了一种改进的快速跳频信号参数盲估计算法. 通过跳周期修正ARMA模型预测点和傅里叶变换分别得到准确的跳变时刻和载频估计,从而实现快速跳频信号的参数估计. 实验结果表明,该算法在欠定条件下,当信噪比大于10 dB时,相对现有算法跳变点检测准确率增加了5倍左右,检测准确的概率可以达到90%以上.     

固定床化学反应器二维模型的参数估计方法

对于固定床化学反应器二维模型中的参数,根据最小二乘准则,使用分布参数系统最优控制理论,推导出一些必要条件,并给出一些梯度公式。