一种低复杂度的消除相位噪声的方法

正交频分复用(OFDM)易受相位噪声的干扰.本文介绍了一种低复杂度的、基于有限长度的TPS算法的相位噪声消除方法,在相位噪声的频带比较窄的假设下,分析了它的简便性和实用性.仿真结果表明,基于TPS的消除相位噪声的方法,不仅能同时消除公共相位噪声(CPE)和子载波间干扰(ICI),而且在多径信道下,性能损失不大的情况下,大大降低了硬件实现的复杂度.     

基于小波相位的噪声抑制方法研究

对弱小运动目标检测时,其图像信噪比很低,检测前需先进行噪声滤除.针对这一问题,提出一种基于单一尺度小波相位信息的噪声抑制新方法.利用同一尺度内噪声相位的突变性以及与邻近像素点相位的不连续性,将点相位系数与3×3窗口模板的窗相位系数之差和阈值做比较,判断是否为噪声.实验结果表明:图像信噪比得到显著提高,并较完整地保留了图像边缘和细节.     

基于约束相位解卷绕的正弦信号高精度相位估计

在Tretter相位估计算法基础上, 提出了一种基于约束相位解卷绕的相位估计方法。通过对观测相位进行适当的线性组合, 将相位约束在较小的模糊相位集合之中, 最后基于相位误差最小原则实现约束相位解卷绕。理论分析与Monte Carlo模拟结果显示, 约束相位解卷绕的信噪比阈值低于常规解卷绕方法, 且在高信噪比条件下相位估计均方根误差接近克拉美罗下限(CRLB), 相位估计性能优于分段DFT相位差法以及全相位FFT测相法。在信噪比为5 dB、数据长度为1023的情况下, 相位估计均方根误差约为0. 9°。当信噪比为0 dB时, 约束相位解卷绕的错误概率仅为10^－3量级。     

利用改进卡尔曼滤波算法抑制GPS接收机相位噪声

相位噪声是影响GPS接收机跟踪灵性能的主要因素之一.本文针对并行多通道GPS接收机,提出了一种相位噪声的抑制方法.由于多个通道的相位误差中均含有相位噪声,而其他噪声相互独立,因此可以通过改进卡尔曼滤波算法得到相位噪声的时域估计.通过相位补偿,有效地减小了每个通道的相位噪声,提高了接收机的抗干扰能力和跟踪灵敏度.最后本文给出了应用该算法的具体步骤,并通过仿真证明了该方法的有效性.     

采用改进型扰动观测器的控制方法

提出一种适用于非最小相位对象的改进型扰动观测(DOB)结构.通过新增两个控制器,该结构不但对标称性能控制器输出进行动态补偿,而且还补偿了系统输出反馈信号.因此,基于新DOB的控制结构不但能在低频段很好的抑制外部干扰,消除实际被控模型摄动对闭环系统的输出性能的影响,更重要的是提高了抑制高频测量噪声的能力.最后,讨论了该控制结构的内部稳定性和鲁棒稳定性.     

全相位FFT相位测量法的抗噪性能

为研究全相位FFT(all-phase FFT,apFFT)测相方法的抗噪性能,本文不仅定性观察了不同信噪比(Signal to noise ratio,SNR)的噪声对apFFT的振幅谱图和相位谱图的影响,还定量分析了高斯噪声和量化噪声对测相性能的影响.并推导出apFFT测相方差的理论公式.仿真实验证明,apFFT测...     

PN9000相位噪声测试系统扩频方法研究

在航天测控领域,相位噪声指标已成为系统性能的限制性因素,精确测量载波的相位噪声显得尤为重要;PN9000相位噪声测试系统可直接应用于相位噪声测试,具备测试灵敏度高、系统稳定、测试快速等优点;随着航天测控领域所用频率的不断提高,针对PN9000相位噪声测试系统基本配置的频率范围已无法满足测试需求的问题,为满足PN9000相位噪声测试系统扩频需求,文中提出基于相位检波器法(基本型)和基于中频相位检波器法两种扩频方法,并对两种方法进行原理分析和实验验证;根据实验结果,两种方法均能有效实现扩频功能,但在系统本底相位噪声及经费使用方面各有不同特点;文中提供的方法及实验数据,对PN9000相位噪声测试系统扩频升级及配件选购等具有很好的借鉴作用。     

基于频域相位方差加权的线性调频信号检测方法

针对未知线性调频信号的检测问题,依据线性调频信号相位比较稳定这一特征,提出一种基于频域相位方差加权的线性调频信号检测方法。该方法利用线性调频信号频率单元对应相位比较稳定,背景噪声频率单元对应相位比较随机的特点,对各频率单元进行相位方差加权,可以进一步抑制背景噪声能量干扰,增强线性调频信号检测信噪比增益,实现对未知线性调频信号的检测。仿真条件下,在输入平均谱级比大于-10 dB时,相比相位差分对齐法,该方法所得最终线性调频信号频率单元与噪声频率单元的平均谱级比得到了进一步提高,且随着输入平均谱级比越高,输出线性调频信号频率单元与噪声频率单元的平均谱级比提高越多。理论分析和实验结果表明:该方法可以有效增强信号能量,抑制噪声,提高信噪比。     

一种新的强噪声环境下的语音增强算法

针对强噪声环境下语音增强中噪声估计和先验信噪比估计算法导致的语音失真和音乐噪声的问题,利用语音和噪声的统计模型的对称性得到一种噪声幅度的估计值为参考,提出了一种噪声估计算法,改进了先验信噪比估计算法,形成了一种新的增强算法,适用于强噪声环境下的语音增强。由仿真实验给出的客观评分看出,在0 dB乃至－5 dB条件下,给出信噪比估计算法能够有效减小信号失真,基本上没有残留音乐噪声。     

基于联合最大后验概率的语音增强算法

针对传统谱减法存在的算法缺陷,提出一种基于联合最大后验概率的改进谱减法.传统谱减法通过获取带噪语音与噪声的幅度差值,并提取带噪语音的相位信息进行语音信号重建.该方法因为谱相减产生“音乐噪声”,并因为相位估计不准确,导致低信噪比下信号增强效果不理想.为此,引入多频带谱减法和相位估计,通过划分频谱,分别在子频带进行谱减法,有效降低“音乐噪声”的影响;同时构建基于最大后验概率的相位估计器,联合信号幅度函数和相位函数,通过多次交替迭代得到相位估值.实验结果表明,相对于传统谱减法,在低信噪比下该算法有效提高增强语音的质量感知和可懂度.     

基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法

在直接序列扩频信号的捕获中,针对低信噪（SNR）比以及大频偏对信号捕获产生影响的问题,提出了一种基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法。首先将输入信号通过部分匹配滤波器进行处理,当本地伪码和输入信号伪码相位对齐时,输出信号仅剩下了残余多普勒频偏;然后将该信号进行级联随机共振,从而提高信号的输入信噪比;最后通过快速傅里叶变换（FFT）谱分析,可以在频谱上得到清晰的谱峰,进而求出多普勒频偏值。通过理论分析和实验仿真可知,在输入信噪比为-26 dB的情况下,所提方法能够提高直接序列扩频信号的捕获灵敏度,并且通过两级级联随机共振系统后输出信噪比提高了15 dB左右;同时与传统捕获算法相比,该方法的正确检测概率提高了4 dB左右。所提方法不但能抑制噪声,而且能将部分噪声能量转换为信号能量,同时能够改善大多普勒频偏的影响,在捕获弱信号方面有着极大的优越性。     

基于蜂群算法任意平面阵最大信干噪比研究

针对复杂战场环境下超短波电台天线接收低信噪比信号能力弱和易受定向干扰的缺陷,结合战场超短波电台不规则分布和位置不能任意改变的特点,提出任意结构天线阵信号接收模型,采用蜂群算法优化阵元相位使得天线阵输出信干噪比最大。假设信噪比为0 dB,干噪比为60 dB,且在平面内随机选取8个阵元,采用蜂群算法优化后输出信干噪比为8.633 dB。与改进差分进化算法、遗传算法和粒子群优化算法相比,分别提高了0.577 dB、1.124 dB和1.543 dB。研究成果可为超短波电台组阵通信提供参考。     

一种复合式宽带有源噪声控制算法

为获得更高的宽带噪声控制效果,提出了一种复合结构有源噪声控制算法.该算法将传统FXLMS算法和DFT-FSF算法并行运行,实现对宽带和窄带噪声的同时降噪.新的复合式算法对正弦波噪声实现高达45dB的降噪,而对带限白噪声的平均降噪量则达到15dB.仿真结果证明了算法的有效性.     

对称α稳定分布噪声下的软解映射算法

对称α稳定(SαS)分布噪声是一种非高斯噪声,相对于高斯噪声具有明显的脉冲特性,因此高斯噪声下的软解映射算法不适用于SαS分布噪声中。为解决该问题,根据高斯噪声下软解映射算法的对数似然比和信号幅度呈线性的特点,提出一种SαS分布噪声下基于欧式距离的软解映射算法,只需在高斯噪声下的软解映射算法和译码算法之间加入预处理算法,限制比特软信息的幅度,并将幅度过高的软信息置零。仿真结果显示,该算法实现简单、运算量低,所需信噪比在α=1.84的SαS分布噪声下比Huber算法低0.3 dB,在α=1.3的SαS分布噪声下低2 dB~5 dB。     

自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

科氏质量流量计相位差的一种高精度估计方法

科氏质量流量计是一种用于直接测量质量流量的流量计,其测量精度易受环境噪声的影响。为提高其精度,提出了一种高斯噪声背景下的科氏质量流量计相位差估计新方法。当传感器信号频率在较小范围内缓慢波动时,通过锁相环实现整周期采样。采用离散傅里叶变换计算两路传感器信号的相位差,并实现了219点离散傅里叶变换,以获得精确的相位估计值。与快速傅里叶变换相比,所提出方法具有计算量小、计算速度快等优点,大大降低了数据处理容量。仿真结果表明:当信噪比高于0dB时,该方法的相位估计误差小于0.12°。     

微弱信号相位检测的自适应陷波法及其应用

针对微弱信号因噪声影响造成剧烈的相位变化,采用常规的方法无法检测出其相位的现象,提出了一种自适应陷波方法。该方法采用自适应陷波算法来滤出期望信号,再对陷波后信号进行带宽压缩以提高信噪比,从而准确检测出信号的相位。根据检测方法,研制出以数字信号处理器为核心的检测系统,并应用此系统检测石英晶体输出的微弱信号的相位差。试验表明,对于信噪比小于-60 dB的微弱信号,系统相位检测精度达到2×10-6。     

基于无线噪声信道的编码端码率控制算法研究

针对分布式视频编码系统的关键帧在无线信道中传输受到噪声污染的情况,提出一种基于无线噪声信道的编码端码率控制算法。首先对解码端边信息携带的无线信道噪声进行了理论和实验分析,建立了边信息中无线信道噪声的分布模型;然后结合相关噪声模型推导出编码端的噪声联合模型,并根据分布式视频编码的率失真理论,提出了在无线信道下WZ帧不同系数带的码率控制算法,同时将新的码率控制算法引入基于无线噪声信道的Wyner-Ziv编码器中。实验表明,与现有的编码端码率控制算法相比,所提出的算法在不同无线信道噪声下可使解码重构视频的PSNR值平均提高约0.1～1.8 dB,且未增加复杂度。     

可重构振荡器与双频滤波器的协同设计

实现了一种可重构振荡器与双频率滤波器的协同设计模块。振荡器通过开关二极管的通断来实现频率的可重构,工作频率分别为1.1 GHz和2.0 GHz。与双频滤波器协同设计后,振荡器在两个频率上频偏1 MHz的相位噪声分别从-109.1 dBc/Hz和-112.9 dBc/Hz改善为-125.6 dBc/Hz和-127.9 dBc/Hz,二次谐波抑制分别由协同设计之前的-25 dB和-10 dB改善为-44 dB和-55 dB。     

结合分块噪声估计的字典学习图像去噪算法

图像去噪是图像处理领域的重要环节,也是对图像进行后续处理的基础。近年来K-SVD字典学习去噪算法因其耗时短、去噪效果好的特点得到广泛关注和应用。但该算法的适用条件为图像的噪声为加性噪声且噪声标准差已知。针对这一情况,本文先提出一种平滑图像块筛选方法,并将其与奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)相结合实现对图像的噪声标准差估计。再将得到的噪声估计方法与K-SVD字典学习去噪算法结合起来,提出一种具备噪声估计特性的K-SVD字典学习去噪算法。对多种图像的去噪实验结果表明,与Donoho小波软阈值去噪算法、全变分(Total Variation, TV)去噪算法相比,本文算法不仅能够使去噪后图像的峰值信噪比提升1~3dB,并且能较好地保留图像的细节信息和边缘特征。