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交替分离算法的Cramer-Rao
邵朝, 卢光跃
2007, 29(3): 582-584. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00756  刊出日期:2007-03-19
关键词: 交替分离算法;Cramer-Rao界;矩阵减逆;矩阵分离算子
该文推导了交替分离算法的Cramer-Rao界。交替分离算法的Cramer-Rao界涉及到矩阵的减逆,而矩阵减逆具有比通常Moore-Penrose广义逆更为宽松的定义条件,在理论上,一个确定矩阵有无数个减逆。为了建立分离算法的Cramer-Rao界,该文求出了一个确定矩阵的一个特定减逆矩阵。根据任一确定性定理,得到分离数据的密度分布函数,从而获得交替分离算法的Cramer-Rao界。交替分离算法的Cramer-Rao界将多信号对信号参数估计的影响能更直观反映出来。通过对交替分离算法的Cramer-Rao界的讨论,该文还给出了有关矩阵分离算子一些重要的性质。
Rao-Nam私钥密码体制的修正
刘金龙, 许宗泽
2005, 27(8): 1287-1289.  刊出日期:2005-08-19
关键词: 私钥密码体制; 纠错码; 错误图样
该文提出了一种非查表的错误图样生成算法.该算法通过将可纠正的错误矢量的部分信息嵌入到明文消息中,从而得到比原错误矢量具有更大汉明重量的错误图样.用该算法修正的Rao-Nam私钥密码体制高效实用,既无需存储错误图样,又增强了安全性.
高动态多普勒频率估计及其Cramer-Rao
王晓湘
2004, 26(2): 206-212.  刊出日期:2004-02-19
关键词: 最大似然估计器(MLE); 扩展卡尔曼滤波器(EKF); Cramer Rao界; 均方根估计误差; 失锁概率
用泰勒级数展开的形式表示高动态的多普勒频率参数,推导分析了对各阶频率参数估计的最大似然估计器(MLE)及其估计误差的Cramer Rao界;描述了最大似然估计器和扩展卡尔曼滤波器(EKF) 对各阶频率参数的估计模型;并以均方根估计误差和失锁概率为性能指标,通过对同一模拟的接收机高动态轨迹的跟踪估计,比较了两种不同估计技术的基本性能。
基于凸优化的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计
潘捷, 周建江
2013, 35(1): 80-84. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00742  刊出日期:2013-01-19
关键词: 阵列信号处理, 波达方向估计, 宽带源, Khatri-Rao子空间
该文基于凸优化工具,提出一种新的Khatri-Rao子空间宽带到达角(DOA)估计方法。首先,利用Khatri-Rao子空间的概念,构造各频点的虚拟阵列导向矢量。再利用凸优化方法针对虚拟阵列导向矢量构造聚焦矩阵,从而利用虚拟阵列所增加的维数,在尽量减少聚焦对噪声影响的同时,获得良好的聚焦效果。仿真结果表明,相对于已有的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计方法FKR-RSS,该方法具有更好的估计精度和目标分辨力。对于信号源数大于阵元数的情形,该文方法优势更加明显。
超宽带雷达生命信号频率检测的Cramer-Rao下界
戴舜, 方广有
2011, 33(3): 701-705. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00643  刊出日期:2011-03-19
关键词: 生命信号检测, 超宽带, Cramer-Rao不等式, Fisher信息, 等效时间采样
该文基于脉冲超宽带顺序信号模型和极大似然准则,结合Fisher信息矩阵和Cramer-Rao矩阵不等式,分析了UWB生命信号参数估计的泛化Cramer-Rao下界(CRLB)。根据等效时间采样原理,采用正弦位移函数近似生命微动信号,推导出了修正的UWB生命信号频率检测CRLB公式。仿真结果表明,增大观测时间、发射脉冲带宽以及系统信噪比可提高UWB雷达生命信号频率检测的精度。心跳信号检测比呼吸信号要求更高。
K分布杂波中分布式目标的Rao检测
张晓利, 关键, 何友
2010, 32(10): 2496-2500. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01502  刊出日期:2010-10-19
关键词: 高分辨率雷达, Rao检验, 分布式目标, 球不变随机过程
该文针对高分辨雷达体制下,点目标分裂成分布式目标所带来的检测问题,提出了基于Rao检测的分布式目标自适应检测算法。将分布式目标建模为子空间信号,目标不仅在距离维上扩展同时也在Doppler频率维上扩展。Rao检测算法只需对H0假设条件下的未知参数进行最大似然估计,在构造检测器的过程中运用两步法检测策略,有效地减少了计算量和复杂度。最后,用Monte Carlo仿真了该算法的检测性能,并与以前的检测器相比较验证了新提出的检测器对分布式目标在K分布杂波中的有效性。
一种联合Khatri-Rao子空间与块稀疏压缩感知的差分SAR层析成像方法
王爱春, 向茂生, 汪丙南
2017, 39(1): 95-102. doi: 10.11999/JEIT160222  刊出日期:2017-01-19
关键词: 差分SAR层析成像技术, Khatri-Rao子空间, 块压缩感知
虽然采用压缩感知技术(Compressive Sensing, CS)的差分SAR层析成像方法实现了4维空间信息的重构,但是此方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性,因此对同时具有稀疏特性和结构特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题,该文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(Khatri-Rao Subspace and Block Compressive Sensing, KRS-BCS),提出一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质,将稀疏结构目标的差分SAR层析成像问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题,最后对目标进行块稀疏的l1/l2 范数最优化求解。相比CS差分SAR层析成像方法,该方法不仅保持了CS差分SAR层析成像方法的高分辨率特点,而且其重构精度更高性能更优。仿真数据和ENVISAT星载ASAR数据以及地面GPS实测数据的试验结果验证了该方法的有效性。
被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪
李良群, 黄敬雄, 谢维信
2009, 31(4): 844-847. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00201  刊出日期:2009-04-19
关键词: 机动目标跟踪;被动传感器阵列;Rao-Blackwellized粒子滤波
针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。
通道失配条件下的MUSIC算法性能分析
苏卫民, 倪晋麟, 刘国岁, 张光义, 周德全
1997, 19(5): 613-618.  刊出日期:1997-09-19
关键词: 通道失配; 方向估计; 自适应阵列
本文分析了通道失配对高分辨率谱估计算法(MUSIC)的影响.推导了通道失配与方向估计误差的关系表达式,给出了Cramer-Rao界和计算机模拟结果。理论和仿真结果表明:通道失配会增大方向估计误差,使其性能变坏。
网状被动传感器系统视线交叉目标定位方法
刘宗香, 谢维信, 杨烜
2005, 27(1): 17-20.  刊出日期:2005-01-19
关键词: 被动定位; 视线测量; 数据融合
在被动传感器系统中,快速、准确的定位技术对于数据的关联、目标的跟踪至关重要。为解决网状被动传感器系统中目标定位问题,该文提出了垂线定位法。仿真实验结果表明,垂线定位法是一种有效的目标定位方法,其定位误差的方差能达到Cramer-Rao下界。
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