基于残差三阶累积量的机动检测新方法

针对在有高斯量测噪声情况下目标机动检测问题,提出了一种基于残差三阶累积量的 机动检测算法,通过利用Kalman滤波实时产生残差数据而进行的三阶累积量的计算,抑制了 高斯噪声对目标机动的影响,且实现了机动检测的实时性。仿真实验结果验证了该算法的有 效性和稳健性。     

基于高阶累积量的盲自适应多用户检测

基于高阶累积量,讨论一种新的盲多用户检测方法,首先,分析一种新的优化准则,证明该优化准则在满足规范约束条件下具有全局最小值,且极值点满足解相关条件。由此,得到一种新的盲多用户接收方案,然后,利用约束优化问题的一个无约束条件的等价形式,给出盲多用户检测的自适应算法,仿真结果表明,本文给出的检测器具有较强的多址干扰抑制性能。     

基于高阶累积量的盲自适应多用户检测

基于高阶累积量,讨论一种新的盲多用户检测方法.首先,分析一种新的优化准则,证明该优化准则在满足规范约束条件下具有全局最小值,且极值点满足解相关条件.由此,得到一种新的盲多用户接收方案.然后,利用约束优化问题的一个无约束条件的等价形式,给出盲多用户检测的自适应算法.仿真结果表明,本文给出的检测器具有较强的多址干扰抑制性能.     

基于高阶累积量的红外图像时域检测

提出了一种基于高阶累积量的红外图像序列中运动弱小目标时域检测的新方法,该方法定义了观测数据的三阶累积量,并在时间剖面上,通过快速运动目标与缓慢变化的背景像素的灰度特征差异,实现对弱小目标的检测.利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性.     

基于高阶累积量的突发信号检测技术

突发信号检测是非合作通信中的一项重要工作,是后续处理的前提。针对由高阶累积量作为判决统计量的信号检测方法,分析了高阶累积量法在实际信号检测中存在的问题,提出了相应的改进算法,该算法只用2个符号进行累积量估计,通过在高阶累积量的基础上增加滑动窗,对累积量值进行平滑处理,并通过窗内累积量值的变化自适应调整窗长,减小或消除了因数据过短引起高阶累积量估计值的抖动。仿真结果表明该算法可以提高信号检测性能。     

基于高阶累积量的数字调制信号检测与识别方法

通信信号调制方式识别在信号检测、频谱监测等领域有着重要的地位,是非合作通信的关键技术。本文利用信号的四阶、六阶、八阶累积量构造多个特征参数,实现了2ASK、2FSK、BPSK、QPSK、16QAM和OFDM六种常用数字信号调制方式的识别。在MATLAB环境下进行了仿真实验,实验结果表明,该方法在0dB信噪比下可以实现有效识别。     

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

红外图像序列中弱小目标的检测是图像处理应用的一个重要研究领域.由于弱小目标很难从背景杂波中分离出来,所以弱小目标的检测是一个难点.介绍了一种基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测方法.该方法利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于累积量的自适应滤波器对高频小波系数进一步处理,使得图像信噪比大大提高,同时保留了目标信息.最后应用一些序列处理方法来进一步提高检测的性能.利用实测数据所做仿真实验结果表明该方法的有效性.     

基于高阶累积量的MPSK识别方法

提出一种不需要载波同步的调制识别方法,能够实现二进相移键控（BPSK）、正交相移键控（QPSK）和八进相移键控（8PSK）的识别。其方法是：首先对带有残余载波的基带信号进行定时抽样,计算抽样点的点积及叉积,并将点、叉积复合成一个复基带调相信号,其特点是调制阶数与原信号相同,而残余载波转换为固定相位;然后,利用这个复基带信号的四阶累积量构造分类向量进行分类。首先介绍四阶累积量的基本概念;然后给出相移键控（PSK）信号的表达形式,点叉积计算方法及其组合而成的复基带信号的形式;其次介绍识别算法;最后进行仿真分析,并考察了符号长度、定时误差及成形因子对分类性能的影响。     

基于高阶累积量的调制识别技术的研究

信息化背景下,计算机、信息技术在社会各领域得到了广泛应用,其中信号调制识别作为截获信号处理的一项基础性技术,能够突破复杂环境、噪声的干扰,确定出信号调制方式及参数,从而提高信号处理有效性,确保信息传输准确性。面对愈发复杂的空间环境,积极引入调制识别技术,不仅能够提高信号处理有效性,且能够增强反应效率。文章从高阶累积量及调制识别技术入手,从MPSK、MASK及MQAM三个角度对调制识别技术进行分析,进行计算机仿真试验,以此来证实分类算法具有有效性,从而为我国通信领域发展提供更多技术支持。     

高阶累积量在谱估计中的应用

本文提出了两种利用高阶累积量估计MA参数的新算法。当信号可以看作一个非高斯白噪声通过一个线性时不变系统的输出时,新算法运算简单、估计准确。本文还通过模拟实验分析了两种算法的性能。     

一种基于高阶累积量的正交空时分组码盲识别方法

针对全盲条件下正交空时分组码(OSTBC)的正交性识别问题,提出一种基于高阶累积量的OSTBC识别方法.通过对接收信号白化,在不需要信道估计的情况下,消除信道对识别结果的干扰,既减少了算法复杂度,又提高了低信噪比条件下OSTBC的识别概率;考虑实际系统中噪声对识别结果的影响,利用高阶累积量(阶数大于2)的去噪声特性,消除噪声对于STBC正交特性识别的影响;分析了两种四阶累积量的OSTBC识别特性,选取了适用于OSTBC识别的四阶累积量作为特征参数.仿真结果表明,所提出方法对于OSTBC识别问题区分性能较好.     

一种改进的基于高阶累积量的语音盲分离算法

盲分离算法被广泛用于语音信号处理领域中，本文给出了一种改进的基于高阶累积量的盲信号分离算法并且被用来进行双路语音增强，本文还提出了最速下降法滤波器抽头系数更新算法。模拟和实际录音的实验表明所提方法的有效性。     

基于循环累量的多用户信道盲辨识

本文针对多用户系统提出了一种新颖的盲辨识方法。它首次利用了调制产生的高阶循环平稳性,可以识别出不同的用户各自的传输信道。最后文中提出了循环c(q,n)公式,给出信道的估计。方法简单明了,适合于多用户上行链路信道的盲辨识。文中还讨论了对算法进行的计算机模拟。     

基于差分高阶累积量的pi／4-QPSK和8PSK调制样式识别算法

针对卫星通信中常用的数字调相信号pi／4-QpSK、8PSK的调制识别问题，提出了一种基于信号差分高阶累积童的识别算法，该算法利用信号差分的四阶和八阶累积量特征对pi／4-QPSK、8PSK信号进行识别。文章从理论上分析了的该算法的有效性，并通过计算机仿真验证了算法具有良好的性能。     

基于累积量和循环相关值的OFDM信号联合检测方法

为了提高在复杂信道环境下正交频分复用(OFDM)信号检测方法的性能,根据OFDM信号的渐进高斯性、自相关性、循环平稳性等特性,提出了一种基于累积量和循环相关值的OFDM信号联合检测方法.在瑞利多径衰落信道下对此方法进行了仿真研究,研究表明此方法能够有效抑制噪声和频率选择性衰落的影响,且弥补了其他方法难以区分高斯信号和OFDM信号这一不足,提高了对OFDM信号的检测率.     

一种基于三阶统计量的基音周期检测新方法

利用小波变换和三阶统量的基本特性,提出了一种小波变换与三阶统计量结合的基音周期检测新方法;在低信噪比的基音周期检测中,该方法可以获得比其它基音周期检测法更精确的结果;文中还分析了压扩因子和门限因子Ｋ的选择,实验表明,Ｋ在一定范围内取值时对基音周期检测结果影响不大。     

基于高阶循环累积量的QAM载波频率估计

利用通信信号的循环平稳特性,通过对QAM信号高阶循环累积量的研究,提出了一种基于高阶循环累积量的星形和方形QAM载波估计算法。并且对该算法进行了理论分析,仿真结果证明,该算法的正确性和有效性。     

基于机动检测的自适应实时时间配准算法

多传感器航迹数据的时间配准是分布式融合处理的前提之一。在几种常用时间配准算法的对比分析中发现,不同算法仅在某种目标运动模型条件下是最优的,而目前的研究大多采用固定某一种配准方法,难以保证目标复杂机动情况下的配准精度。因此提出基于机动检测的自适应实时时间配准算法。融合中心根据传感器航迹数据估计目标加速度以检测目标运动模型的变化,然后采用当前模型对应最优的时间配准算法。仿真结果表明,该算法能够有效降低整体的时间配准误差,性能优于各单一固定的算法。