海杂波背景下的组合自适应GLRT-LTD

为了检测海杂波背景下的微弱运动目标,相干检测器通常需要作长时间的累积。然而,长时累积条件下的目标多普勒频率的扩散和幅度的起伏以及海杂波空间非均匀性对参考单元数目的限制导致传统的自适应检测器没法工作。注意到逆伽马(IG)纹理的复合高斯分布(CGD)可以很好地描述海杂波和目标的瞬时频率是时间的慢变函数,该文提出一种组合自适应检测器,即组合自适应广义似然比线性门限检测器(CA-GLRT-LTD),它由自适应GLRT-LTD在几个连续的短的累积间隔上的最大响应的乘积的构成。由于GLRT-LTD对IG纹理的复合高斯杂波的最优性,该检测器相比组合自适应归一化匹配滤波(CANMF)检测器具有更好的检测性能。     

交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法

盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像.该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法.观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问题,可以交替采用图像去噪和图像恢复算法求解.模糊辨识阶段,使用全变差正则化算法估计点扩散函数;图像恢复阶段,使用小波去噪和全变差正则化相结合的算法恢复图像.实验结果和与其它方法的比较表明该文算法能够获得更好的恢复效果.     

无完全重构约束的两通道自适应FIR滤波器组设计

该文研究了在无完全重构约束情况下两通道自适应FIR无混叠滤波器组的时域设计方法。由于放松了对完全重构的约束,子带编码器的失真由系统失真和量化失真两部分构成。在整体比特数和输入过程给定的情况下,本文通过优化滤波器系数,使得子带编码器的整体失真达到最小,实现提高其编码增益的目的。后面的设计实例验证了该方法的有效性。     

基于多谱图叠加阈值的抑制WVD交叉项的新方法

本文提出了一种抑制Wigner-Ville分布(WVD)交叉项的新方法。 首先对多幅具有不同时-频分辨率的谱图进行叠加, 然后对叠加结果进行阈值处理,确定WVD自项在时频平面的支撑区域。 最后,用该区域的示性函数乘以WVD得到一个新的时频分布。 不同于传统的抑制交叉项的核函数方法, 该方法抑制交叉项的同时, 保持WVD了高时频聚集性。 实验结果表明, 该方法对由多个LFM信号构成的多分量信号和非线性调频信号都非常有效。     

三带自适应提升双正交滤波器组

该文研究了利用三带提升方法设计三带自适应双正交的滤波器组。在设计中,用子带编码增益作为设计准则,从任意一个滤波器组(标准正交或双正交)开始。通过有序自适应提升方法来设计三带双正交滤波器组。最后。给出例子说明。当选择一个合适初始滤波器组时,子带码增益可以得到较大提高。     

一种加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法 ——基于SWT和DTCWT

提出了一种基于静态小波变换和对偶树复小波变换的加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法。在第一次局部维纳滤波中,用静态小波变换对含噪图像进行分解,然后利用椭圆方向窗来估计不同方向子带的各点信号的方差;在第二次的局部维纳滤波中,第一次局部维纳滤波恢复后的图像被对偶数复小波变换分解后,利用由子带能量自相关函数确定的自适应窗来估计不同方向子带的各点信号的方差,然后利用逆对偶数复小波变换对图像进行恢复。实验结果及分析表明了该去噪算法的有效性。     

基于时频形态学滤波的能量积累检测

许多实际应用中,强噪声背景下信号能量的长时间积累是有效检测的关键。该文利用信号在时频平面上的能量聚集特性,提出基于时频域形态学滤波的能量积累检测方法。首先确定时频分布的最优核,计算观测序列的时频分布;然后用阈值处理和形态学滤波估计时频分布的高能量支撑区域;最后累加这些区域的时频能量作为统计量进行检测。仿真结果表明,这种方法在低信噪比下可以有效工作。     

一种基于子波神经网络的多尺度差分方程求解新方法

多尺度方程的求解是子波与多分辨分析的基础，本文提出了用Ｍ－带子波神经网络求解多尺度差分方程（Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｅ Ｅｑｕａｔｉｏｎ，ＭＳＤＥ）的新方法。该方法与以前方法相比，具有很多优点并且求解方程的范围更为广泛。     

宽带信号距离和速度分辨率的研究

本文中，首先分析了已有宽带模糊函数体积定义的不足之处，在此基础上给出了改进体积的定义其次在宽带信号分辨率的研究中采用了时间一尺度和频率．尺度变换[1]的概念并证明了宽带信号的距离和速度分辨率分别取决于信号的频谱结构和尺度谱结构最后用本文方法分析了几类信号的分辨率这为宽带信号处理提供了一个有力的理论分析工具。     

基于线性迭代的DFT调制滤波器组的设计算法

该文研究了单原型的DFT调制滤波器组的设计方法。在该方法中,滤波器组的设计问题被归结为一个无约束的优化问题,其目标函数为滤波器组的传递失真、混叠失真和原型滤波器的阻带能量的加权和。结合线性化方法,原型滤波器通过迭代求解。在单步迭代中,原型滤波器的系数通过解析式求解得到。仿真表明,与传统的设计算法相比,本文方法设计所得的DFT调制滤波器组重构误差减小了约40dB,阻带衰减提高了约2dB。并且新算法的计算复杂度明显低于传统算法。