一种快速的二维高分辨波达方向估计方法混合波达方向矩阵法

本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。     

扩频通信系统的软件无线电实现结构及性能分析

本文主要论述了直接序列(DS)扩频通信系统中的软件无线电实现结构.首先从软件无线电的基本概念出发,论述了直接扩频通信系统中采用软件无线电结构的可能性和必要性;其次详细论述了直接扩频通信系统中软件无线电结构的实现形式,包括发射方、接收方的实现结构,扩频编码的同步(包括扩频编码相位的捕获与跟踪)以及多址通信的实现等.对文章中提出的方法进行了计算机模拟试验,结果是令人满意的.     

空间平滑差分方法

针对相干信号源超分辨空间谱估计中存在的问题，本文提出了空间平滑差分方法。利用常规超分辨方法估计不相关源和相关源的空间谱，利用空间平滑差分方法估计相关源和相干源的空间谱，这样可以重复利用接收阵列输出数据，兼顾不相关信号源和相干信号源的空间谱估计，因而可以估计更多的信号源。     

基于干扰对消的测向方法

分析了自适应滤波和超分辨处理的内在联系，提出了具有自适应抗有源干扰能力的测向方法：基于干扰对消的测向方法－约束最小输出功率估计器和基于线阵输出相关矩阵对消的超分辨测向处理方法。首先，在理想情况下估计无源状态下的线阵输出的相关矩阵和有源状态下线阵输出的相关矩阵；其次，实施两种状态下的相关矩阵的对消运算，对消掉有源干扰和噪声，剩余的只是信号的相关矩阵；然后，再对该矩阵做超分辨处理。这种方法具有源干扰、     

利用电磁矢量传感器估计分布源三维到达角

本文通过“分布源是在一定空间分布的多个点源信号的叠加”的认识，首次提出了电磁矢量传感器的分布源模型，给出了理论表达式和一阶近似表达式，分析了单个电磁矢量传感器的分布源模型的可辨识性问题。为减少搜索空间维数，提出了只搜索角度和极化空间的算法，甚至只搜索角度空间的算法。仿真证实了本文分析的有效性。     

单通道接收机协方差矩阵的随机权恢复方法

随着阵列理论的发展和应用，单通道接收机相对于多通道接收机显示出独特的优越性。此中协方差矩阵的恢复成为一个关键问题。本文针对这一问题，利用在不相关信号源条件下均匀线阵协方差矩阵具有的Toeplitz和Hermite性质，在理论上最少条件数的意义下，给出了协方差矩阵的随机权恢复方法，并进一步将此思想应用于稀布线阵，给出了在极限意义下的最少条件数的协方差矩阵恢复方法。仿真实验表明，本文所提的最少条件数的随机权方法具有很强的可操作性，说明了单通道接收机协方差矩阵的随机权恢复方法相对于现有方法具有所需条件数少和灵活方便的优点。     

基于二维直方图和彩色分割方法的运动目标检测

该文提出了一种新的彩色图像序列中运动目标提取的方法,它将彩色图像序列看作一个时空三维矩阵,在空域处理(帧内)中采用二维亮度直方图结合色度均匀性的方法进行空域分割;在时域处理(帧间)中采用时域梯度方法并利用时域色度差异分割出运动信息;然后将时、空分割图像采用子块相关方法合并成最终结果。实验结果表明,由于利用了空域分割结果,该方法具有很高的鲁棒性,可有效去除非目标运动信息及阴影等。     

OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法

针对OFDM通信中的多径信道估计问题,本文提出了一种群稀疏信道估计和译码迭代算法。在信道估计中,利用了无线多径信道的群稀疏特性,采用群基追踪降噪算法（Group basis pursuit de-noising,Group-BPDN）算法,提高了信道估计的精度。在译码时,采用软输出的维特比算法,从译码输出中提取可信度大的结果,反馈到信道估计的输入部分,与已知的导频信号一起构成新的已知信号集。这样,通过反馈迭代处理,一方面增加了稀疏恢复时的已知信息,提高了恢复的精度;另一方面,新的已知信号集和已估计出的信道响应可以用来估计噪声功率,提高了噪声环境下稀疏恢复算法的精度。仿真实验证明本文算法提升了信道估计性能,降低了误码率。     

一种基于分形和金字塔算法的纹理综合方法

提出一种基于分形理论和Laplacian金字塔算法的纹理综合方法,该方法以目标纹理作为输入,通过金字塔算法和直方图匹配,生成与目标纹理视觉相似的任意大小的癸纹理图象。这种方法以人类感知纹理的视觉模型为基础,对计算机图形生成技术具有现实的意义。     

欠定条件下的盲分离算法

盲信号分离中当源信号个数大于观测信号个数，且源信号不是足够稀疏时，如果利用聚类算法进行分离，分离效果将会变差。为此提出一种在此欠定条件下新的盲信号分离算法。利用源信号的“稀疏性”估计混合矩阵，然后简化混合矩阵构造新的混合模型。由于源信号间具有的独立性，使得可以在新的混合模型中从观察信号的自相关函数中估计出源信号的频谱，从而达到分离出源信号的目的，且分离效果优于聚类算法。最后给出仿真试验实例，试验结果验证了算法的有效性。