图像的空间可分级压缩编码及其码率分配

为了能使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩率和良好的压缩性能,分析了SPIHT算法,在相同压缩效率的情况下,将其进一步改进,使之具有空间可分级性。在编码过程中,单个像素的相关信息按其所在的分辨率层输出到基础层或增强层码流中,而对于集合的测试信息按其最高层像素所在的分辨率层以较大的概率输出到相应的码流中。这样,虽然低频子带与高频子带相关联而编码,但实验结果显示与低频子带单独编码的性能非常接近。同时给出了一种基础层和增强层间的码率分配方案。实际结果显示：随码率的增大,基础层所占的比率越来越低;对包含边缘较多的图像,其基础层码率所占的比率也较低。     

变深度嵌入小波零树自然图像压缩算法

为了提高小波嵌入压缩算法的速度，提出了可变深度嵌入小波压缩算法。由图像小波变换能量聚集和子带间的幅度衰减性等特性，在小波分层嵌入编码过程中，对不同的重要图，部分小波子带的系数幅度不会超过当前的阈值，从而可以忽略不计，即小波树的深度随着重要图的不同而改变，也就是变深度嵌入编码。实验结果显示，对于自然图像来说，不需要考虑的层中的小波系数幅值几乎全部小于当前的阈值，从而和EZW算法相比，编码不会影响压缩率（或图像质量），而编解码过程中的运算量明显下降。     

新型船舶自动识别系统设计及其同步算法分析

为了提高船舶自动识别系统(AIS)的容量,提出了基于正交频分复用技术(OFDM)的新型AIS系统设计方案.新系统设计主要包括系统参数设计、系统帧结构设计.新系统链路容量和信道传输速率均较传统AIS系统提高了6倍,实现了频域资源的有效利用.该系统对符号定时偏差和载波频率偏差特别敏感,因此对接收信号的同步处理必不可少,在设计的新系统基础之上提出了一种新的盲估计算法,利用包含在循环前缀内的冗余信息,在多径信道信息未知的情况下,直接通过对接收信号做相关构造一个归一化的相关特性函数,通过此函数可得到符号时延位置和多径信道长度,进而得到载波频率偏差.仿真结果表明在多径信道下该算法也具有较好的性能.     

星载AIS信号的频偏估计

星载自动识别系统(AIS)中信号存在严重的多普勒频偏,影响信号的正确解调,而传统的基于快速傅里叶变换(FFT)的频偏估计算法其估计范围无法满足需要.为此,提出了一种改进的自相关-FFT频偏估计算法,通过构造辅助函数以确定信号频偏的正负号,在此基础上对基于FFT的频偏估计算法进行改进,从而扩大频偏估计范围,实现对大的多普勒频移的估计.仿真和实验结果均表明,改进算法的频偏估计范围扩大为原来的2倍,具有很高的估计精度,十分接近修正后的克拉美罗界,且算法简单、易于实现.     

机载AIS系统信道建模及估计

针对航空通信中的多径效应会严重影响系统接收端的通信质量,而传统信道估计算法存在收敛速度慢,计算复杂度过高,对信道参数的估计不准确的问题.根据机载船舶自动识别系统实际通信环境的特点,建立了满足莱斯衰落的频率选择性信道模型,并提出了一种适用于信道估计的快速最小均方误差算法.上述算法在训练序列的辅助下,通过高斯消元法估计出信道参数,并依据最小均方误差思想,得到信道估计的快速收敛形式.仿真结果表明,快速最小均方误差算法能够快速准确的估计出信道参数,两次迭代后其均方误差即可达到0.005左右,且具有计算复杂度低,收敛速度快等优点,能够显著提高机载AIS系统的通信性能.     

基于二进小波变换的边缘保持图像插值算法

利用离散二进小波变换(DDWT)所具有的良好的多尺度边缘提取特性以及子带间的相关性,提出了基于DDWT的边缘保持图像插值算法。算法利用多尺度边缘的指数衰减规律预测损失掉的高频子带中的边缘,并利用三次样条插值算法恢复损失掉的高频子带中的非边缘信息。最后通过离散二进小波合成得到高分辨率图像。实验结果显示,该算法优于传统的双线性和双三次插值算法。对于像Lena这样的纹理较少的图像其峰值信噪比(PSNR)提高了2dB以上,而对其它图像插值的结果也有不同程度的质量改善,插值的结果更符合人的视觉系统特性。     

基于多尺度边缘结构相似性的图像质量评价

基于结构相似度(SSIM)的图像质量评价方法是从视觉区域提取图像的结构性信息,但在评价模糊较严重的图像时存在其局限性,因此本文将图像边缘和SSIM相结合,提出了基于多尺度边缘结构相似度(MESS)的图像质量评价方法。实验结果表明,由于MESS考虑了边缘信息对于人眼感知结构信息的重要性,评价结果比SSIM更加符合人眼视觉感知特性。     

基于智能天线和资源预留的抗基站间干扰DCA分配算法

本文针对TD-SCDMA系统在次叉时隙间快速动态信道分配算法的不足,提出了一种基于智能天线和优级信道预留的快速动态信道分配算法。该算法在进行资源整合的基础上将信道条件较好的用户分配于交叉时隙,同时尽量分配多址干扰小的时隙给用户,从而达到减少交叉时隙干扰,提高频谱效率的目的,仿真结果表明该算法能够有效增加系统容量,改善系统性能。     

基于整数小波变换和纠错编码的信息隐藏算法

针对在处理及传输含秘图像的过程中存在丢失或破坏隐秘信息的问题,提出了一种鲁棒性较强的信息隐藏算法.将隐秘信息纠错编码(ECC)后用混沌伪随机序列进行调制,然后将调制后的信息嵌入到整数小波变换(DWT)后的较低频且幅度较小的系数中,通过提升和整数DWT,减少了在图像小波分解及重构过程中产生的误差.实验表明,该算法具有很强的抗破译性,对于抵抗各种噪声、压缩及滤波等攻击具有更好的鲁棒性.     

Frequency offset estimation in the intermediate frequency for satellite-based AIS signals

In this paper, an accurate frequency offset estimator is investigated in the intermediate frequency for the satellite-based automatic identification system (AIS) signals. Using Gaussian minimum shift keying (GMSK) modulation for transmission, the AIS signal is shown to be a plane wave with the modulated phase information and carrier frequency resulting from the Doppler effects. Hence, the phase information can be eliminated with a re-modulated signal, and the frequency offset can be estimated by the ratio of the maximum spectral amplitude and its neighbor spectral amplitude based on the fast Fourier transformation (FFT) interpolation. The estimator has low complexity, and it is easy to implement. Computer simulations are used to assess the performance of the estimator.