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假期工作總結(jié)及未來工作安排

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ID:262 發(fā)表于 2013-6-14 18:43 | 只看該作者 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
                                                                                                假期工作總結(jié)
這個(gè)暑假是忙碌的,樂在其中?偨Y(jié)一下這一個(gè)月的工作成果。
1> 第一階段看了2本書、一些論文,基本理解了DOA無線電測向技術(shù),幾種成熟算法MUSIC\ESPRIT\子空間擬合、高階累積量、寬帶信號(hào)測向。
我覺得有可行性的算法只有四維或五維MUSIC 和 平移\旋轉(zhuǎn)不變子空間。MUSIC算法運(yùn)算量很大,至少要10個(gè)多核高性能DSP協(xié)同完成,不過現(xiàn)在看來是可以接受的。平移\旋轉(zhuǎn)不變子空間 運(yùn)算量小,但對(duì)天線陣列的形狀有特殊要求,更重要的是,算法只在空間域,還沒有研究空間域、極化域、頻域的4維或5維聯(lián)合估計(jì),這是未來需要研究的工作之一。
2>第二階段,首先看了之前師兄完成的4維MUSIC算法,修改了一些函數(shù)實(shí)現(xiàn)(坐標(biāo)正\反變換、陣列流型、信號(hào)發(fā)生器、生成導(dǎo)向矢量、計(jì)算4維譜、空間角度差函數(shù)),不過都是小事。
陣列流型,原先仿真只按一個(gè)頻率生成陣列流型,但是我覺得每個(gè)信號(hào)的頻率是不同的,所以改成了按每個(gè)信號(hào)頻率生成陣列流型。
信號(hào)發(fā)生器,仿真信號(hào)由一個(gè)函數(shù)生成,信號(hào)形式由參數(shù)決定,保證仿真時(shí)信號(hào)的正確性,功率為1,信號(hào)的頻率特性(單音,寬帶,窄帶,基帶)。這些都通過了驗(yàn)證,并且還驗(yàn)證了不同采樣率下,信號(hào)頻率和信號(hào)相關(guān)性的關(guān)系。
空間角度差函數(shù),之前的實(shí)現(xiàn)我沒看懂怎么推導(dǎo)出來的,式子復(fù)雜。我用正交變換的方法,加上三余弦公式,得到了一個(gè)非常簡單的求地坐標(biāo)系下,空間兩射線的空間角。
3>對(duì)于原實(shí)現(xiàn)的一些改進(jìn)。譜峰搜索算法是我原來覺得最不好的地方,完全是由指標(biāo)決定參數(shù),而且不能保證在任何情況下譜峰定位的正確性。這個(gè)問題困擾了我?guī)滋,終于想到了方法。并且實(shí)現(xiàn)了自己原創(chuàng)的多元函數(shù)極值點(diǎn)算法。第一天仿真了一維條件下的 快排算法和譜峰搜索。第二天完成了多維條件下的快排算法。并且實(shí)驗(yàn)了二元條件下的譜峰搜索。其他多維空間下的算法是一樣的,很容易推廣。但是,算法有一個(gè)缺點(diǎn),就是必須是串行的,F(xiàn)在已經(jīng)想到了并行多元函數(shù)極值點(diǎn)算法,還沒有實(shí)現(xiàn),這是未來要完成的工作之二。還有特殊算法的優(yōu)化。
4>完成了之前沒有做的一個(gè)算法,信號(hào)源估計(jì)算法。主要鉆研了一下 基于酉變換的蓋氏圓估計(jì)方法,因?yàn)檫@個(gè)方法是可以在色噪聲條件下估計(jì)信號(hào)源的,正則相關(guān)算法雖然也能做到,但是運(yùn)算量大,其他算法則不能在色噪聲條件下估計(jì)。蓋氏圓方法看著很好,實(shí)際效果隨信號(hào)個(gè)數(shù)是指數(shù)下降的。經(jīng)過很多天的仿真,基本搞清楚了信號(hào)半徑,噪聲半徑 與 很多變量的關(guān)系(信噪比,信號(hào)數(shù),快拍數(shù),空間角的關(guān)系),還有平均半徑與第一信號(hào)半徑,噪聲半徑,信號(hào)數(shù)的關(guān)系。最終提出了一個(gè),我覺得比較好的計(jì)算門限的方法,這個(gè)方法可以根據(jù)信號(hào)數(shù)(部分決定第一信號(hào)半徑)而調(diào)整門限。而論文里的方法,會(huì)因?yàn)樾盘?hào)數(shù)的上升,導(dǎo)致性能更加惡劣。下一步要研究的內(nèi)容是修正的蓋氏圓方法。
5>這幾天完成了最后的一些內(nèi)容,寫了自己實(shí)現(xiàn)的四維MUSIC算法。未來一段時(shí)間內(nèi),主要的工作是完善4維搜索和控制方法。這幾天一直在思考四維空間怎么能夠直觀表示出來,終于想到了二維表示方法,現(xiàn)在可以很直觀看到算法的空間分辨率,同理可以直觀看到算法的極化域分辨率。這種方法可以說是意義重大。以后就可以分析 空間角度分辨率,極化域分辨率和各個(gè)參數(shù)的關(guān)系。比現(xiàn)在這樣盲目的測試有意義地多。

第二部分,未來工作安排
第一,完成譜峰搜索的可控優(yōu)化。 排序算法和極值判斷的融合。排序循環(huán)加判斷條件。排序順序先排大,后排小。
第二,并行化譜峰搜索實(shí)現(xiàn)。驗(yàn)證4維中任意一維或多維分割,是否等效于原算法。最重要的是4維搜索先降維成2維時(shí),2維并行譜搜索算法的正確性。
第三,并行譜計(jì)算的實(shí)現(xiàn),譜計(jì)算的M語言仿C語言的加速方法:導(dǎo)向矢量查表、10°以內(nèi),sin(x)與x差距0.5%、
第四,修正的蓋氏圓方法
第五,實(shí)值MUSIC算法
第六,4維條件下的ESPRIT算法
增加第七, 研究CPU運(yùn)算和CUDA. 學(xué)習(xí)通用并行算法.這個(gè)東西有意思.哈哈.
                                                                                            


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