基于波束形成的谱相减语音增强

为降低谱相减算法产生的音乐噪声，并提高语音增强效果，本文在深入研究波束形成技术和谱相减算法的基础上，提出波束形成器后级联谱相减的语音增强处理方法，并分析、验证了这种结构的可行性。对真实环境下的语音和噪声数据的处理结果显示，谊级联结构的语音增强系统可显著降低背景噪声，语音失真小，并易于实时实现，信噪比增益达16．5dB。     

基于最小四阶矩准则的RLS空时多用户检测算法

为了解决常用高阶准则存在局部极小点问题。提出了一种约束最小四阶矩（LMF）盲多用户信号检测准则。它是最小均方准则（LMS）的一种高阶改进形式，通过Hessian矩阵对LMF目标函数的凸性分析,证明这种检测准则拥有全局收敛的特性,将此检测准则与最小二乘迭代方法相结合，在空时多径CDMA系统中构造出自适应RLS-LMF多址检测算法,继承了前者的稳态解相关性能和后者的计算有效性，在多径CDMA信道和直扩超宽带（DS-UwB）空时信遒下的仿真实验表明，该算法在保证高收敛速度的同时，拥有优异的稳态检测性能。     

超宽带信号低噪放大电路的设计与实现

本文设计了一个应用于超宽带穿墙探测雷达系统中的低噪声放大电路.放大器选用BFP420晶体管,采用两级级联反馈式的设计原理,工作频段为100MHz～1.8GHz,增益约为23.6dB,噪声系数小于1.5dB,对脉冲信号的放大效果良好.     

基于SDL的IEEE802.11MAC协议设计与实现

针对IEEE802.11MAC协议层固化于专用芯片难以改动的问题,采用形式化的协议开发方法,使用SDL语言的图形化描述方法对协议进行模块化和层次化的设计,实现了一个开放式IEEE802.11 MAC层协议,满足了高速移动场合下的宽带无线通信对MAC层进行优化修改的需求。使用SDL开发工具,对其进行了语法语义分析及仿真,结果表明,设计的SDL系统状态逻辑正确,实现了IEEE802.11MAC层功能。     

混合稳健波束和相干加权的超宽带穿墙雷达目标成像方法

为了提高超宽带穿墙雷达目标成像的分辨率和对比度,提出混合双约束稳健Capon波束形成(DRCB)和相干因子(CF)的自适应成像方法.该方法根据穿墙电磁传播特性首先补偿墙体损耗和传播时延达到天线阵列数据配准的目的,然后利用DRCB提高成像的分辨率和干扰抑制能力,利用改进的CF加权自适应抑制旁瓣提高成像对比度.实验数据处理结果验证了该方法的有效性,与传统成像方法相比可以获得更好的成像结果.     

基于阵列抗串扰自适应噪声抵消的语音增强

本文提出了一种针对阵列交叉串扰信号的自适应噪声抵消方法,并将其用于麦克风阵语音增强.该方法仅使用两级滤波系统,计算量小,稳定性好,且对麦克风阵的几何结构及噪声类型均没有严格限制.试验表明,该方法消噪量大,对语音损伤小,语音增强效果显著,适用于多种噪声环境并易于实时实现.     

基于5G的外辐射源雷达模糊函数研究

随着低空空域开放和无人机等航空技术的发展,对城市或郊区等电磁频谱紧张的区域开展低空目标探测愈发重要,采用5G信号作为机会照射源的外辐射源雷达在该领域展现出了广阔的应用前景。相比4G网络,5G波形方案的实现细节发生了本质的改变,因此基于不同外辐射源信号的模糊函数也存在较大差异,而现有文献对基于5G信号的外辐射源雷达模糊函数的相关研究仍然较为缺乏。本文从信号的基本结构入手,采用对比分析的方法,从理论上对5G信号和4G信号在帧结构及物理资源结构等方面存在的差异进行了详细对比;搭建了系统仿真模型,并对基于5G信号的外辐射源雷达的模糊函数进行了仿真实验;最后,针对模糊函数中的各类副峰,分析了该模糊副峰产生的原因以及可能对信号探测性能造成的影响,并对部分副峰的抑制方式进行简单阐述。该文为基于5G信号的外辐射源雷达副峰的抑制提供了新的思路和方向。     

两通道正交图滤波器组设计新算法

针对两通道正交图滤波器组频率特性差的问题,提出了一种基于二阶泰勒近似的迭代算法．首先,该算法将两通道正交图滤波器组的设计问题归结为一个带约束优化问题．将图滤波器组的重构误差作为目标函数, 滤波器的阻带衰减作为约束函数;然后,通过泰勒近似将高度非线性非凸的目标函数转化为关于增量的凸的二次函数,将非凸优化问题近似为凸的优化问题;最后,采用迭代方法求解该优化问题．仿真结果表明,与伯恩斯坦多项式逼近的算法相比,新算法设计的两通道正交图滤波器组重构误差减小了约1个数量级,信噪比提高了约8dB．     

一种新的无线传感器网络中异常节点检测定位算法

无线传感器网络中异常节点检测是确保网络数据准确性和可靠性的关键步骤。基于图信号处理理论,该文提出了一种新的无线传感器网络异常节点检测定位算法。新算法首先对网络建立图信号模型,然后基于节点域-图频域联合分析的方法,实现异常节点的检测和定位。具体而言,第1步是利用高通图滤波器提取网络信号的高频分量。第2步首先将网络划分为多个子图,然后筛选出子图输出信号的特定频率分量。第3步对筛选出的子图信号进行阈值判断从而定位疑似异常的子图中心节点。最后通过比较各子图的节点集合和疑似异常节点集合,检测并定位出网络中的异常节点。实验仿真表明,与已有的无线传感器网络中异常检测方法相比,新算法不仅有着较高的异常检测概率,而且异常节点的定位率也较高。     

迭代自适应收缩加权融合的波束形成方法

自适应数字波束形成是通过对阵列接收数据进行加权处理来获得最大的输出信干噪比,对采样协方差矩阵的依赖性较大。针对小样本条件下采样协方差矩阵求逆算法性能下降问题,提出迭代自适应加权融合样本协方差矩阵与先验协方差矩阵的波束形成算法。在估计协方差矩阵时,依据最小均方误差准则计算加权系数,并采用迭代自适应的方式更新先验协方差矩阵。仿真结果表明,所提方法能显著提高小样本条件下的协方差矩阵估计精度,能获得更大的输出信干噪比。