为满足土地利用和地表覆盖变化(land-use and land-cover change,LUCC)动态监测中时空数据统计分析、时空过程模拟、时空演变分析预测、时空数据挖掘的应用需求,需将LUCC数据存储管理方式由单一空间数据推进至时空数据存储管理。本文提...为满足土地利用和地表覆盖变化(land-use and land-cover change,LUCC)动态监测中时空数据统计分析、时空过程模拟、时空演变分析预测、时空数据挖掘的应用需求,需将LUCC数据存储管理方式由单一空间数据推进至时空数据存储管理。本文提出一种基于快照和面向对象的混合时空数据模型,支持矢量和栅格时空数据存储管理、LUCC时空过程模拟、LUCC时空过程建模参数提取和成果数据管理与发布。基于该模型研发了LUCC时空信息系统原型,以LUCC时空信息统计、地表覆盖斑块时空过程模拟、地表覆盖时空转移矩阵计算为例,验证了模型的可行性。展开更多
针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理...针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.展开更多
该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先,根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性,针对特定的测量装置,建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上,提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matr...该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先,根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性,针对特定的测量装置,建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上,提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matrix Iteration with a Single Snapshot,SCMISS)气流速度估计算法,与其他稀疏估计方法相比,该文提出的SCMISS算法无需正则化参数选择,计算量更低,具有更强的实时性,且只需单快拍采样数据就可对亚音速和超音速气流速度进行统一估计。最后,为了评价所提算法的估计性能,推导了气流速度估计的克拉美-罗界(Cramér-Rao Bound,CRB)表达式。仿真实验验证了该算法的有效性。展开更多
文摘为满足土地利用和地表覆盖变化(land-use and land-cover change,LUCC)动态监测中时空数据统计分析、时空过程模拟、时空演变分析预测、时空数据挖掘的应用需求,需将LUCC数据存储管理方式由单一空间数据推进至时空数据存储管理。本文提出一种基于快照和面向对象的混合时空数据模型,支持矢量和栅格时空数据存储管理、LUCC时空过程模拟、LUCC时空过程建模参数提取和成果数据管理与发布。基于该模型研发了LUCC时空信息系统原型,以LUCC时空信息统计、地表覆盖斑块时空过程模拟、地表覆盖时空转移矩阵计算为例,验证了模型的可行性。
文摘针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.
文摘该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先,根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性,针对特定的测量装置,建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上,提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matrix Iteration with a Single Snapshot,SCMISS)气流速度估计算法,与其他稀疏估计方法相比,该文提出的SCMISS算法无需正则化参数选择,计算量更低,具有更强的实时性,且只需单快拍采样数据就可对亚音速和超音速气流速度进行统一估计。最后,为了评价所提算法的估计性能,推导了气流速度估计的克拉美-罗界(Cramér-Rao Bound,CRB)表达式。仿真实验验证了该算法的有效性。
