简介:未来经济发展的制高点究竟在哪里?经济可持续发展的关键有哪些?信息产业未来的新兴增长点在哪里?这些宏大叙事中需要我们从身边的蛛丝马迹中寻求答案。见微知著。悄然发展的印度给我们很大震惊。最近,国际媒体纷纷报道印度的成功经验(严格说来,印度的经验只能算是正在成功),并提出了对中国非常具有挑战的话题——印度将可能超越中国。为什么呢?结论在于:印度拥有比中国更具前景的新兴产业——现代服务业,印度在产业格局已经居于发展的前端,已经超越于中国固有制造业优势,而生机勃勃。特别是现代金融业、软件服务业和新兴科技服务,以及培植这种现代服务业的产业环境等方面都具有非常明显优势。本期政策专题“现代服务业:决胜未来制高点——印度“超车中国”玄机解密”为您提供更为详细的答案——
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。