基于三维电测量的复杂地质构造识别及参数估计方法

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针对频谱感知的实际应用,在循环平稳理论的基础上,研究了经过脉冲成形滤波器滤波后的 MPSK信号的循环谱特性,通过分析有限数据条件下剩余带宽对循环谱估计的影响,提出一种恒包络处理与频域平滑循环周期图结合的符号速率估计算法。仿真表明该方法在有限数据条件下具有良好的性能,而且在剩余带宽较小时,也能有效地估计 MPSK信号的符号速率。

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当射频（RF）通道之间的增益不一致以及目标角度信息与系统感测模型不匹配时，基于多通道压缩传感（CS）的到达方向（DOA）估计算法的性能会降低。 为了解决这些问题，提出了一种新的基于感知模型优化的单通道基于CS的DOA估计算法。 首先，建立了一种基于单通道阵列的DOA稀疏感知模型，该模型考虑了感知模型的失配。 其次，提出了一种新的基于单通道CS的DOA估计算法。 该算法背后的基本思想是针对目标角度信息矢量和传感模型量化误差矢量分别迭代求解两个CS优化。 另外，它避免了由于RF通道之间的增益不一致而造成的DOA估计性能损失。 最后，通过仿真结果验证了所提算法的有效性。

网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时滞航迹的融合估计问题。采用最新可利用的局部估计原则,若未收到最新局部估计,则用之前收到的最新的估计进行预报。进而,运用避免计算互协方差阵的CI算法进行分布式融合。避免了计算互协方差阵,且能改善局部估计的精度。仿真例子说明算法的有效性。

为进一步提高神经网络模型的方向估计精度,提出利用特征矢量相角作为方向特征来构建模型。该方法首先通过协方差矩阵特征分解得到不易受噪声干扰的信号特征矢量;再对该矢量提取相角,信号的方向信息就包含在该相角中,以该相角作为输入矢量来训练模型。仿真结果证明了该方法具有抗噪能力强、模型估计精度高等特点,因此具有较高的工程应用价值。

提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态.

从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab 中的实现 方法。

针对已存在的各种二维capon波束形成器稳健算法性能单一,只能对1种或2种影响波束形成算法性能的因素具有稳健性,缺乏对多种情况都具有稳健性的缺点,提出一种基于空间谱估计的二维稳健自适应波束形成方案。首先,提出一种新的二维解相关空间谱估计算法,该算法将二维角度估计问题用4个一维空间谱估代替,并采用修正的MUSIC算法实现解相干,然后利用得到的角度信息构造虚拟干扰,克服观察方向误差并展宽零陷。仿真结果表明:该算法结合了空间谱估计技术和自适应波束形成技术的优点,对期望信号导向矢量误差、干扰到达角失配及信号相关等都具有足够的稳健性。