徐利民
- 作品数：13 被引量：17H指数：2
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术电气工程文化科学更多>>
- 基于SMI-CMA联合自适应算法的性能分析被引量：4
- 2003年
- 恒模算法 (CMA)被广泛地应用到盲自适应波束形成中 ,除了传输信号波形具有恒定的包络外 ,CMA不需要先验知识。基于SMI -CMA算法的恒模 (CM )阵列级联的结构 ,由SMI算法决定CMA的初始权向量 ,系统可以分离多个同信道信源 ,在干扰信号较强时 ,仍有稳定的SINR输出 ,具有较好的收敛速度。仿真结果也证明了SMI
- 毛志杰徐利民吴瑛
- 关键词：恒模算法阵列天线自适应算法盲自适应波束形成
- 可充电电池剩余电量检测可行性方案研究
- 可充电电池剩余电量的检测是电池管理的一个难题。本文从可充电电池的工作原理入手,分析了可充电电池剩余电量检测当前存在的主要困难,并对当前各种可充电电池剩余电量检测方法的优缺点进行了分析,结合人工神经网络以及单芯片电池电量计...
- 刘海成徐利民
- 关键词：充电电池电量检测电量计算人工神经网络
- 文献传递
- 可充电电池剩余电量检测可行性方案研究
- 可充电电池剩余电量的检测是电池管理的一个难题,本文从可充电电池的工作原理入手,分析了可充电电池剩余电量检测当前存在的主要困难,并对当前各种可充电电池剩余电量检测方法的优缺点进行了分析,最后结合人工神经网络以及单芯片电池电...
- 刘海成徐利民
- 关键词：人工神经网络
- 文献传递
- 稳健的空间谱估计算法研究
- 稳健的参数估计技术是现代信号处理的重要研究领域。采用阵列信号处理进行高分辨测向是新体制电子侦察卫星的关键环节。本文工作定位于结合本学科发展方向对热点空间谱估计算法进行研究方面，重点是关于稳健的DOA估计算法的研究。本文首...
- 徐利民
- 关键词：阵列信号处理空间谱估计自适应波束形成多普勒频移高阶累积量电子侦察卫星
- 一种空时二维超分辨分维估计方法被引量：2
- 2003年
- 介绍了一种应用在多普勒频率和DOA估计分维处理情况下,利用时域ESPRIT方法进行盲Doppler频移估计和时域投影变换法进行DOA估计的空时二维超分辨方法。仿真试验证明了该算法具有较高的分辨性能和较好的稳健性,不但具有全方向来波的分辨能力,而且对小角度差来波具有高分辨能力。
- 徐利民毛志杰徐晓建吴瑛
- 关键词：特征值分解
- 奇异值分解与非负矩阵分解色在数据降维方面的特性分析
- 奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)和非负矩阵分解(NMF,Non-negativeMatrix Factorization)是两种常见的数据降维方法。本文分析表明,两种算法在其...
- 徐利民龚珊余再军
- 关键词：信号与信息处理奇异值分解非负矩阵分解
- 文献传递
- 一种改进的时-空二维超分辨分维估计方法被引量：2
- 2003年
- 介绍了一种应用在多普勒频率估计和 DOA估计分维处理情况下 ,利用数据矩阵及其共轭重构得到新的数据矩阵 ,借助数据矩阵奇异值分解方法和时域投影变换的空时二维超分辨方法。
- 徐利民吴瑛
- 关键词：奇异值分解DOA
- 基于理想教学结构的“信号与系统”网络教学模式
- 2007年
- 网络教学的兴起对传统的教学模式产生巨大冲击。对"信号与系统"网络教学模式的研究也变得极其重要。本文对基于理想教学结构的"信号与系统"网络教学模式进行探讨,介绍了讲授型模式、探索学习模式等几种效果良好的"信号与系统"网络教学模式。
- 徐利民吴楚刘海成徐罡
- 关键词：网络教学模式
- 奇异值分解与非负矩阵分解色在数据降维方面的特性分析
- 奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)和非负矩阵分解(NMF,Non-negative Matrix Factorization)是两种常见的数据降维方法.本文分析表明,两种算法在...
- 徐利民龚珊余再军
- 关键词：信号处理奇异值分解非负矩阵分解数据降维
- 文献传递
- 一种空间谱估计测向中的低旁瓣电平波束合成算法被引量：2
- 2003年
- 基于低旁瓣电平波束合成技术,是在旁瓣区域利用大量的干扰信号控制波束合成,通过迭代形成最优化权向量,主波束指向期望信号方向,旁瓣达到设计要求,使得空间谱估计测向的性能大大提高。该技术不仅适用于园阵也同样适用于线阵。计算机仿真结果证明了这种方法的正确性和有效性。
- 毛志杰范达徐利民张莉吴瑛
- 关键词：空间谱估计测向干扰信号计算机仿真
