瑞利衰落信道下FSK信号的调制分类

针对在瑞利慢衰落信道下的FSK信号的调制分类问题,提出一种新的基于统计假设检验理论的调制分类算法,分别在同步和非同步条件下,由被高斯白噪声污染的FSK信号复包络导出似然函数,由此得到最优分类器．理论分析和数值仿真实验结果表明,在同步、非同步以及存在频偏条件下,此分类器可有效地解决衰落信道下的FSK信号调制分类问题．     

频率选择性衰落中基于MCMC的调制分类

为解决在频率选择性衰落信道中,频偏、相偏和噪声功率等多参数未知的幅相调制信号的调制分类问题,提出一种新颖的基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的调制分类算法．给出最大后验概率分类器框架,利用MCMC方法产生未知参数和发送符号的各态历经随机样本,用蒙特卡罗积分近似估计分类器框架中无法得到封闭表达式的后验概率,MCMC方法所用到的未知参数和发送符号的后验条件概率密度函数(pdf)由接收信号先验pdf推导得出．数值仿真证明了该算法的收敛性及分类器良好的分类性能．     

具有迭代结构的时频分布计算方法

本文讨论了时频分布中的迭代算法的问题.通过选择特殊的计算窗口,时频分布的迭代运算形式能够有效地利用前面数据段的分析结果,从而避免了重复性的运算,使得计算效率得到提高.本文对原有的利用单边窗口的时频分布迭代算法的性能进行了分析,提出了采用对称型窗口的迭代计算形式.与单边窗口相比,双边形式的计算窗口不但可以有效地提高时频表示精度,同时还能够更为准确的表示信号的瞬时频率.文章对各项理论分析结果提供了相应的仿真实验结果.     

带限MPSK信号码元宽度的盲估计

理想MPSK信号在码元跳变处表现为相位的不连续性。小波变换能有效检测出这些信号细节,从而为估计码元宽度提供了依据。实际系统常采用脉冲成形技术减小发射带宽,改变了信号包络,从而影响了小波变换的检测性能。本文对截获接收机输出的信号进行预处理后再利用基于Haar小波变换的算法提取码元宽度信息,理论分析和实际信号处理表明,这种算法能有效检测码元跳变,从而估计出码元宽度。     

支持向量机推广能力估计方法比较

支持向量机是一种新的机器学习算法，与其它学习算法相比，它的最大优点是基于结构风险最小化原则，因而能够保证推广能力。推广能力估计是机器学习中的一个重要问题，是实现自适应调整、参数选择、模型选择的等方法的基础。本文详细比较当前较有影响的几种推广能力估计方法，指出了这些方法适应范围和优缺点，并结合各种方法的原理讨论了推广能力估计可能的发展方向。     

一种用于信号侦测的码元速率估计方法

提出了一种数字通信信号码元速率的估计算法。对截获接收机输出的调制信号提取基带信号,利用此基带信号小波变换系数的模值,构造与原调制信号码速率一致的单极性脉冲序列。通过对此单极性脉冲序列的功率谱分析可知,在基带信号码元速率的整数倍处存在离散谱线,检测这些离散谱线即实现了信号码元速率的估计。这种算法能在低信噪比下估计信号的码元速率。理论分析和实际信号处理证明了本文提出算法的可行性。     

一种用于信号侦测的码元速率估计方法

提出了一种数字通信信号码元速率的估计算法。对截获接收机输出的调制信号提取基带信号．利用此基带信号小波变换系数的模值，构造与原调制信号码速率一致的单极性脉冲序列。通过对此单极性脉冲序列的功率谱分析可知，在基带信号码元速率的整数倍处存在离散谱线，检测这些离散谱线即实现了信号码元速率的估计。这种算法能在低信噪比下估计信号的码元速率。理论分析和实际信号处理证明了本文提出算法的可行性。     

利用DT-GrowCut的MSTAR SAR图像自动分割技术

结合Delaunay三角剖分理论,提出了一种DT-Growcut全自动SAR雷达图像分割技术.首先将MSTAR数据图像进行Delaunay三角剖分.由于背景噪声是随机相干斑噪声,所以选择两个最大的连通域,引导设置GrowCut种子函数,依据自动细胞机竞争机制,对SAR图像进行分割处理.该方法不需要预先设置类别,能够消除相干斑噪声,能有效地提取SAR图像边沿,大大降低图像的边缘模糊.通过对MSTAR数据库进行仿真实验,并对分割结果进行分析,证明了该方法的有效性和可行性.     

单脉冲导引头对多干扰源的角分辨

当多个噪声调频干扰同时进入单脉信号引头主波束内时，导引头对干扰源的角度分辨是非常困难的。本文主要研究了导引头单脉冲接收机对宽带噪声调频干扰源的响应，分析了当单脉冲主波束内存在多个噪声调频干扰源时，导引头指向角的跟踪规律，并重点讨论了一种用聚类来提取角信息的方法，最后仿真证实了该方法的正确性和有效性。