简介:瑞士赛制(包括配对规则)从最初开始发展至今在不断完善。笔者在查询文献资料、总结多年实践经验的基础上,对瑞士配对规则进行了专门研究。研究结果表明,瑞士配对方法存在大量重复计算,计算不精确,影响了计算机配对效率;且手工难以完全按照瑞士规则中的移位和换位规则执行配对操作。对此,笔者提出了新的"嵌套式循环轮次"配对方法,并给出了其配对轮次计算公式,这个公式可以达到精确计算目的,提高计算机的配对效率和智能化。由于配对轮次的生成方法遵循了循环赛"固定轮转法"原理,使瑞士配对方法更容易理解,也方便手工操作记忆,同时,更能满足瑞士规则中的浮动规则要求。可以说,从配对的效率和可操作性上,新方法可以改进传统瑞士配对方法。
简介:MUSIC(MuldpleSignalClassification)算法是一种精度很高的空间谱估计算法,理论上说,它可以分辨空间任意两个方位不同的非相关信号。但这种高分辨率是以阵列的精确校准为前提的。针对阵列误差的校正,很多文献资料都提出了相应的解决办法。但这些校正算法大都是在假设阵列误差与方位无关的基础上提出来的,这与实际情况不符,因为实际应用中,阵列的误差几乎都是与信号的方位有关的(简称方位相关阵列误差)。对于方位相关阵列误差的校正,一直以来都是空间谱估计中的一个难点,相关的研究也很少。辅助阵元法,是解决这一难点的有效方法,它计算量小,适用于任意的阵列几何结构.而且不会牵涉到通常参数联合优化估计时的局部收敛问题。所以将辅助阵元法与MUSIC算法结合起来估计信号的波迭方向(DOA)具有重要的实际意义。本文对基于辅助阵元法的MUSIC算法进行了详细的论述,分析了信噪比和校正阵元的精度对算法性能的影响。同时提出相应的解决办法,为实际应用提供参考。