一种超宽带线性调频信号多通道异步采样与参数估计方法，实现了对超宽带线性调频信号的低速采样与高精度参数测量，在采样框架上包含了三路异步欠奈奎斯特采样通道，为了解决频率混叠问题，还提出了两种欠采样环境下的调频系数K参数估计算法和时钟交错参数估计算法，能够从高噪声的环境下，在信号具有极大的时宽的情况下，以少量样本恢复信号参数。仿真结果表明，相对于其他方法，本发明方法具有较高的重构精度和对噪声的鲁棒性。
📄 2022109326627
📂 H03M1_12
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-04
一种基于非理想LPF的非基带脉冲信号FRI采样与参数估计方法，该方法由两个并行的采样通道构成，分别对非基带脉冲及其基信号进行频谱搬移，然后进行低通滤波并低速采样，以此获取非基带脉冲信号及其基信号的部分频谱信息。利用测试信号和基信号之间的频谱相关性，实现对非理想LPF频率效应的消除，从而提高了参数估计精度。通过仿真实验表明，本发明方法实现了对非基带脉冲序列的有限新息率采样，并且信号的重构精度大大提高，抗噪声能力也有很大提高。
📄 2020113939992
📂 G01R23_16
👤 浙江工业大学
📅 2020-12-03
一种LFM‑BPSK复合调制信号的欠Nyquist采样和参数估计方法，采样系统由两部分协同采样结构和相应的参数估计方法组成，初始化输入信号x(t)，利用时间交错采样通道和ESPRIT算法估计出信号的调频率，利用调频率估计值和相应算法估计出幅度和中心频率；在反馈采样通道中，以估计出的参数生成反馈信号，利用反馈信号和输入信号混频实现对原信号的解线调，解线调后得到的基带信号进行低速采样，采样值配合Prony算法估计出相位和间断点位置。本发明以远低于奈奎斯特定理的采样率实现了对LFM‑BPSK信号的参数估计，提高了参数估计效率，缓解了ADC设计压力和数据处理压力。
📄 2022110873418
📂 G01R23_02
👤 浙江工业大学
📅 2022-09-07
存在阵列位置误差的多输出支持向量回归机参数估计方法，利用N个声压传感器构成的线阵作为接收阵列，接收M组训练区间范围内的声源产生的原始训练数据集合；由原始训练数据集合计算数据相关矩阵并取其上三角元素并归一化得到数据特征向量集合；由数据特征向量集合和声源集合构造高斯核函数，通过训练得到多输出支持向量回归机最优回归参数；由原始测试数据计算得到测试数据相关矩阵；由测试和训练数据特征向量计算测试核矩阵，并利用训练过程得到的多输出支持向量回归机最优回归参数计算得到信号到达角的估计值；本发明方法通过数据训练将阵列位置误差包含在支持向量最优回归机参数中，不需要误差校正，就可以得到高精度的到达角估计结果。
📄 2018109777485
📂 G01S3_78
👤 陕西理工大学, 西安电子科技大学
📅 2018-08-27
基于多输出支持向量回归机的近场声源参数估计方法，均匀对称阵列接收K个窄带、非高斯、平稳近场声源信号在训练区间中产生的W组接收数据，每一组接收数据利用阵列对称位置上接收数据作协方差之后得到相对应的协方差矩阵，对数据协方差矩阵进行矩阵运算和归一化处理可得训练数据的特征向量矩阵H；根据H和信号源训练得到多输出支持向量最优回归参数；将H和测试数据特征矢量带入高斯核函数得到测试核矩阵Ke，利用训练好的近场声源多输出支持向量最优回归参数βomp和Ke估计声源的角度；求测试数据的数据相关矩阵，通过数据相关矩阵的特征分解得到噪声子空间，对每一个到达角通过MUSIC谱函数进行距离项的谱峰搜索估计其对应的距离，从而得到距离的估计。
📄 2018109777470
📂 G01S3_78
👤 陕西理工大学, 西安电子科技大学
📅 2018-08-27
本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及一种低截获概率雷达LFM信号的参数估计方法。本发明要确定FrFT最优变换阶次的搜索范围，以提高搜索速度和精度，克服目前搜索范围大带来的搜索速度慢和精度低的问题。一种低截获概率雷达LFM信号的参数估计方法，包括以下步骤：首先采集LFM信号s(t)，然后进行LFM信号的量纲归一化得到信号X(t)，之后根据系统带宽Bsys和采样频率fs计算FrFT的最优旋转角度的范围，从而计算FrFT最优变换阶次的搜索范围，最后在该FrFT最优变换阶次范围内对归一化后的LFM信号X(t)进行采样型离散FrFT，搜索FrFT的最优变换阶次，实现LFM信号的参数估计。
📄 2018111866379
📂 G01S7_36
👤 西安工业大学
📅 2018-10-12
本发明公开了一种极化参数估计的装置及方法，该装置至少包括：天线信号处理模块：用于将阵列天线接收到的模拟信号波束成型，并转换为数字信号；极化参数估计模块：用于将天线信号处理模块输出进行信号处理估计来波的极化参数。相对于传统的互相关能量比极化参数估计方法只利用x轴或者y轴极化方向的接收信号能量进行极化参数估计，特别地，当所采用极化方向的接收信号能量低时，极化参数估计的精度会大大下降。本发明采用平面混合双极化阵列来对信号进行接收，联合利用来波到达角估计信息对来波信号进行极化参数估计，从而获得最大比合并信号，同时联合利用两个正交的极化方向接收信号能量进行极化参数估计，从而提高极化参数估计的精度。
📄 2021100610892
📂 H04B17_29
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-01-18
本发明公开了优化本振奈奎斯特折叠接收机(NYFR)架构下的多分量线性调频(LFM)信号快速参数估计方法及系统，方法步骤如下：S1、将NYFR输出的含周期线性调频(PLFM)的多分量信号经过瞬时自相关后进行傅里叶变换(IAF)和最大峰值搜索，估计得出多分量信号的不同的奈奎斯特区域(NZ)标号 S2、将S1中不同的 构成解线调信号，经过解线调和IAF，估计得出多分量信号的调频率S3、将S1中不同的 和S2中的信号调频率 构成解线调信号，经过解线调和快速傅里叶变换(FFT)，估计得出多分量信号的中频 最后由 估计出信号的载频本发明提出了在时频混叠下的一种优化本振NYFR架构的多分量LFM信号快速参数估计方法，为复杂电磁环境下的高效电子侦察提供技术支撑。
📄 2022110301103
📂 G01S13_02
👤 杭州电子科技大学
📅 2022-08-26
一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法，属于船舶柴油机热工参数辨识领域，包括：在不同工况下，采集柴油机台架实验台工作过程中转速、排气温度、功率等热工参数并进行预处理；通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率三种变量与负荷工况之间的关系曲线并给出拟合曲线效果图，以平均绝对百分比误差(MAPE)评估拟合的效果；接着通过多项式拟合分别分析转速、排气温度、功率三种变量与推进工况之间的关系并给出拟合曲线图，同样以MAPE指标评价拟合的效果，从而实现船舶柴油机热工参数在多种工况变化情形下的准确估计。本发明提出的一种面向工况切换的船舶柴油机热工参数估计方法，可以提升参数估计的准确性，也更加符合船舶柴油机的实际工作状况，此外还能有效地应用在实际工况切换频繁的场景中，同时，采用多项式拟合的方式可以减少最终模型参数，降低模型的复杂度，提升计算效率。最后，该发明中常见工况下的热工参数估计方法可以拓展到任意工况下的热工参数的估算，方法的可拓展性和实用性较强。
📄 2022102899825
📂 G06F30_20
👤 安徽大学
📅 2022-03-23
本发明公开了一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法，包括计算给定数据集X中的所有数据样本的均值和方差，然后归一化处理每个数据样本，得到归一化样本X(i)，i＝[1,2,...,N]，N为样本总数；建立混合概率分布的概率密度函数#imgabs0#其中pk(X(i),θk)为混合概率分布中第k个分量分布的概率密度函数，wk为第k个概率分布在整体分布中占的权重，θk为第k个分量的概率密度函数的参数，k＝[1,2,...,K]，K为混合分布的分量总数；建立混合概率分布参数估计的目标函数和下界函数；采用深度学习方法迭代优化下界函数，求解参数θ。本发明具有能够处理大数据量，且处理速度快、估计准确度高的特点。
📄 2025101004120
📂 G06F17_18
👤 浙江理工大学
📅 2025-01-22
本发明公开了一种基于GBDT模型的K分布杂波参数估计方法，包括以下步骤：(1)获取海杂波序列；(2)提取特征；(3)构建特征向量；(4)估计形状参数；(5)估计尺度参数；(6)计算KSD值。本发明通过GBDT模型进行自主学习估计形状参数且利用依赖于形状参数的特定分位点估计尺度参数，集成了矩估计的估计精度高和分位点估计的抗异常样本的优势，从而实现了参数估计的准确性以及在复杂杂波环境下的稳健性。
📄 2022111892596
📂 G06F18_214
👤 南京信息工程大学
📅 2022-09-28
本发明公开了一种基于非共位非均匀极化阵的部分极化信号多参数估计方法。本发明方法实现步骤是：布置非共位非均匀极化阵列；构建部分极化信号接收模型并采样；求阵列样本协方差矩阵及其误差统计分布；构造用于重构共位均匀极化阵列理论协方差矩阵的优化问题并求解；基于重构的共位均匀极化阵列理论协方差矩阵估计信号来波方向；求解信号相干矩阵并估计信号极化参数。本发明方法阵列采用非共位的方式，每个极化单元相位中心不重叠，一方面避免了共位阵列极化单元间存在的互耦问题；另一方面每个阵元只有一个射频通道，节省了资源。然后，阵列采用非均匀的方式，解除了均匀阵列对于阵列孔径的限制，并且保证了波达方向估计没有模糊。
📄 2021116142591
📂 G01S3_14
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-12-27
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