基于差分相关的星载AIS信号帧同步

在星载AIS接收机中,船舶信号在传输过程中产生的大范围时延和多普勒频移,给正确解码带来了困难。针对这一问题,基于AIS帧结构特点,提出一种差分相关帧同步算法。算法中将AIS帧结构中训练序列、开始标志和结束标志设计为间隔式特征序列作为同步码,通过差分相关函数来实现帧同步。仿真实验结果表明,该算法有较好的抗频偏特性,且在低信噪比下,性能要优于差分卷积法。     

基于PSP的AIS混合信号分离与检测联合估计

目前对于用一种算法来联合处理AIS 信号分离与检测过程的研究甚少.据此提出基于Per-Survivor-Processing(PSP)的AIS混合信号分离与检测联合估计方法.在混合信号相对时延较大时,首先利用幅度极值点检测,将混合信号分为重叠段和未重叠段.对重叠段信号进行线性近似处理后,使用PSP进行盲分离,对分离后的...     

异步协作通信中三协作方信道与延迟估计算法

无线通信是采用多节点协作分集方式发送信号的,故具有很大的优势,但缺点是所传输的信号是异步的,因此采用协作分集方式发送信号亟需消除这种异步的影响。为此,给出了块平坦衰落信道延迟估计算法,采用训练序列附加在信息码上作为循环前缀,通过循环前缀来获得已知符号,再利用已知符号来消除异步。结果表明,该方案完全能消除异步,信道估计达到了克拉默拉奥下限,误码率和MRC（最大比合并）方式相同,且带有完全的分集阶数,初步达到了消除信号异步影响的目的。     

压缩感知的量化率失真分析

压缩感知理论表明稀疏信号能由少量的随机测量值恢复,从信息理论的角度来看,随机测量值能否有效表示稀疏信号仍是一个值得探讨的问题。针对压缩感知测量值的量化,将率失真理论作为工具研究压缩测量值的量化带来的平均失真度,包括均匀量化和非均匀量化两种情况,并进一步得到由量化测量值重构信号的率失真性能极限。理论分析和实验结果表明,相对于信号的自适应编码随机观测过程会引起较大的失真,但是压缩感知能利用信号的稀疏度来减小量化后的重构失真,这说明量化压缩感知适用于低稀疏度的信号。     

基于小波变换的图像和视频压缩编码

小波变换以其良好的空间-频率局部化特性以及优良的非平稳信号的表示性能等特性而备受信号压缩领域的重视.本文概述了基于小波变换的图像和视频压缩的原理和方法,阐述了近年来小波变换在图像和视频压缩编码中的研究进展,并对今后的发展方向进行了探讨.     

超分辨率下的部分重叠干扰抑制

在船舶自动识别系统中,波束形成算法在目标信号受到来向相近的部分重叠干扰时存在性能严重下降的问题。针对上述问题,提出一种超分辨率下的部分重叠干扰抑制算法。算法通过自回归模型预测的方法求解自回归系数,进而进行虚拟阵元扩展预处理,并采用基于广义奇异值分解的波束形成算法完成目标信号的估计以及对部分重叠干扰的抑制,克服了上述场景下波束形成器在信号来向相近时性能较差的问题。仿真结果表明,所提算法通过结合阵列扩展与波束形成的特点,能够在不增加实际阵元的情况下较原阵列具备更高的分辨率。     

启发式重构算法在压缩传感中的应用研究

针对传统算法在处理传感器网络的大规模信号时,运算复杂度显著增大,性能急剧下降的问题,提出了启发式同步自适应迭代阈值重构算法。采用启发式差错控制函数选择代价最少的方向逐行同步收缩逼近最优解,并结合由自适应递减幂指数参数所确定的非线性阈值函数,进一步判断修正重构信号。仿真结果表明,启发式同步自适应迭代阈值重构算法以更少的测量值和迭代次数重构信号,其信噪比提高了60 dB。     

基于数乘移位寄存器随机滤波的压缩感知

针对随机滤波产生的测量矩阵中行向量间相关性大,重构效果不理想的问题,提出了一种数乘移位寄存器随机滤波问方法.利用数乘移位寄存器反馈线上存有固定值的乘法器,改变了测量矩阵单调循环的结构,减小了行向量之间相关性.分析了数乘移位寄存器随机滤波在一维稀疏信号、二维图像中的重构效果.仿真结果表明,数乘移位寄存器随机滤波具有良好的重构效果,且优于传统随机滤波和部分Hadamard矩阵、Gaussian矩阵.     

一种具有双瞬变因子的LMS自适应滤波算法

作者在文献〖４〗中提出了一种改进的瞬变步长ＳＰＬＭＳ自适应滤波算法。本文在ＳＰＬＭＳ算法的基础上,进一步提出一种基于瞬变步长、瞬变平滑因子的双瞬变ＳＰＬＭＳ算法－ＤＳＰＬＭＳ算法。该算法除具有常规ＬＭＳ算法简单的优点外,还具有更高的起始收敛速率、更小的权失调噪声和更大的抑噪能力．文中重点讨论了瞬变步长、瞬变平滑因子的变化特性。计算机仿真结果支持了理论分析。     

基于熵准则的可变大小块匹配双向运动补偿

为了克服极低码率视频压缩编码中的方块效应,提出了可变大小块匹配双向运动估计和补偿方法。在编码中,每隔一帧对图像进行一次优化分割,其分割过程是对每一个宏块采用熵准则优化分割,对于非分割帧采用双向运动估计和补偿(即双向补偿帧)。所谓双向运动估计和补偿,是首先按前一帧的分割信息对其进行前向运动估计和补偿,然后由前一帧中的小块对当前帧再进行后向运动估计和补偿,对补偿过程中的重叠部分进行加权滤波。由于采用了可变大小块运动估计和补偿,同时结合后向运动估计和补偿的特点,使得双向补偿帧的预测精度有了提高。实验结果显示,对不同的视频序列,其峰值信噪比均有不同程度的提高。