介绍了Alpha稳定分布和其分数低阶矩(FLOM),设计了一种用于2-D波达方向(DOA)估计的阵列配置,并基于相 控分数低阶矩(PFLOM)提出了2-DDOA算法。由接收信号的PFLOM协方差矩阵得到有用信号的PFLOM协方差矩阵,对其进行特征值分解,并利用最小二乘或总体最小二乘方法就可得到DOA。最后,比较了基于传统协方差、符号协方差、FLOM和PFLOM的旋转不变技术估计信号参数算法。仿真结果表明,该算法具有鲁棒性和较小的角度估计偏差及均方误差。

基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法

内容概要：本文介绍了利用遗忘因子递推最小二乘（FFRLS）和扩展卡尔曼滤波（EKF）进行锂电池荷电状态（SOC）联合估计的方法。首先，FFRLS用于在线辨识电池模型参数，如极化电阻和电容，通过引入遗忘因子使旧数据权重逐渐衰减，从而提高参数辨识的准确性。接着，EKF用于处理SOC的非线性估计，结合辨识得到的参数，通过状态预测和更新步骤实现精确的SOC估计。文中详细解释了算法的具体实现步骤，包括矩阵运算、雅可比矩阵计算以及参数初始化等问题。此外，还讨论了低温环境下算法的表现优化措施，如动态调整遗忘因子和加入参数变化率约束。 适合人群：从事电池管理系统研究和开发的技术人员，尤其是对锂电池SOC估计感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要精确估计锂电池SOC的应用场景，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的精度，减少误差，特别是在极端温度条件下。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和参考文献，帮助读者更好地理解和应用该算法。建议读者结合实际数据进行调试和验证，确保算法的有效性和稳定性。

在探讨极化敏感均匀线阵的新盲波达方向（Direction of Arrival, DOA）和极化估计算法之前，有必要对涉及的几个关键概念进行阐述。 极化敏感阵列是一种利用阵列中各个天线单元对信号极化的敏感性来处理信号的阵列系统。极化敏感阵列与传统阵列的不同之处在于，它能够基于信号的极化特征进行信号分解和检测。极化敏感阵列天线可以对具有不同极化特征的信号表现出良好的检测能力，广泛应用于通信、无线电、导航等多个领域。 波达方向（DOA）估计是指确定信号波达方向的过程，这对于雷达、声纳、无线定位等领域至关重要。传统的DOA估计算法如ESPRIT、MUSIC等，都有各自的使用场景和局限性。ESPRIT算法特别适用于均匀线阵，并且能够利用均匀线阵的特性进行参数估计。 接下来，三线性分解是一种信号处理方法，其在ESPRIT和联合近似对角化方法的基础上，能够提供一种概括性的参数估计手段。三线性分解方法在处理具有三线性模型特征的信号时，表现出其独特的优势。 在论文中，作者张小飞和是莺提出了针对极化敏感均匀线阵的一种新的盲DOA和极化估计算法。盲算法指的是不需要或仅需要极少的先验信息即可进行估计的算法。该算法的核心在于对接收信号进行分析，并显示出三线性模型的特性。基于三线性分解，作者建立了一种新的联合估计算法，即极化敏感均匀线阵盲DOA和极化联合估计算法。 算法的性能通过仿真得到验证，结果显示该算法在DOA和极化估计方面具有较好的性能，并且支持小样本情况。这表明算法具有高效性和鲁棒性，尤其适合样本数量有限的情况。 文中还提到的Kruskal关于低阶三线数据分解唯一性的理论基础，为该算法的提出提供了数学支持。在数据模型方面，张小飞和是莺考虑了一个由M个正交偶极子对构成的均匀线阵，阵元间距为半波长，沿着Y轴正半轴均匀排列。该均匀线阵的信号接收模型基于球坐标系，考虑到入射波仅位于YOZ平面，从而简化了模型的复杂度。 极化敏感阵列的接收模型能够进行空域采样并检测目标信号。通过极化矢量的表达式，可以进一步分析信号的极化信息。该模型对于理解算法如何从接收到的信号中提取出DOA和极化特征具有重要意义。 在研究的背景和方法部分，论文提到了当前通信和无线领域中极化敏感阵列的重要性，以及多种DOA和极化估计算法的研究现状。新的算法能够结合极化敏感阵列的优势和三线性分解的特点，为极化敏感均匀线阵的参数估计问题提供了一种新的解决途径。 张小飞和是莺的研究为我们提供了一种新的视角和方法来处理极化敏感均匀线阵的信号，并通过三线性分解技术提出了一种有效的盲DOA和极化估计算法。该算法不仅适用于大规模阵列，同样能够处理小样本情况，具有一定的普适性和应用潜力。随着进一步的研究和仿真验证，这种新算法有望在通信、雷达和无线定位等领域得到广泛应用。

music时延估计

永磁同步电机无感FOC模型参考自适应（MRAS）转速估计算法simulink仿真模型，模型参考自适应（MRAS）原理、分析及模型搭建说明： 永磁同步电机无感FOC模型参考自适应（MRAS）转速估计算法：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/137650453?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22137650453%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

关于克拉美罗下界(CRLB)-及不同DOA估计算法下的方差(性能)对比博文对应的代码，包括.m和.txt两种格式文件。

π_4-CQPSK信号的频偏估计算法.pdf

电力线通信系统中改进的信道估计算法，郑建宏，邓湛，电力线通信（Power Line Communication, PLC）系统中脉冲干扰严重，接收端通常前置非线性置零单元对其进行消除，然而该步骤引起了非线性失�

阵列信号处理技术在远场信号DOA的估计方面的研究成为热点。本文就四种经典的DOA估计算法：MUSIC算法、ESPRIT算法、TLS-ESPRIT算法和Toeplitz矩阵重构算法进行对比研究，目的是为工程实现算法的选择提供了一个参考的理论依据。就笔者所知，对这4种算法性能比较分析的公开报道较少。通过MATLAB软件仿真的方法，分析了各算法的优缺点，并总结出各算法适用范围和其理论依据。