基于小波变换的分形噪声白化滤波器

传统的信号检测理论都是基于白噪声背景假设的,当干扰为色噪声时则需要白化滤波．对于１／ｆ类分形噪声,由于其非平稳性和长程相关等特性使传统的白化滤波不能奏效．针对这一情况,利用小波变换设计了一种白化滤波器,实验结果表明该滤波器是有效的．     

基于AR模型和小波变换的松动件定位方法

针对检测到的松动件冲击信号含有许多噪声信号,为了有效提取有用信号,将基于AR模型和小波变换相结合的多重滤波方法应用于松动件冲击信号的提取.采用移动均值法滤除低频噪声,再利用AR模型对高频噪声进行白化处理,通过小波非线性阈值去噪,实现松动件跌落信号的提取.利用时域均方差获取信号到达各个传感器的时间差,并通过双曲线交汇法计算松动件跌落位置.在钢板试验台对所提出的方法进行试验验证,实验结果表明,所提方法对不同形状和不同质量的松动件都具有比较好的定位效果,且稳定性好.     

基于频域相对样本熵的海面小目标特征检测

海面小目标是海洋雷达探测的重难点对象.针对传统检测器检测概率低的问题,本文提出一种基于相对样本熵的特征检测器(Feature Detector via Relative Sample Entropy, FD-RSE).首先,定义白化频谱,实现对主杂波带的抑制,从而增大了海杂波序列的不规则性.其次,通过引入样本熵描述序列的复杂度,提取白化频谱的相对样本熵,并将之作为特征.在检测时,该特征能够充分利用海杂波和含目标回波在频谱上的几何差异性.最后,IPIX实测数据验证表明：与传统检测器相比,FD-RSE检测器能有效改善检测性能.     

交替滤波的加权形态边缘检测算法

针对常用的边缘检测算法因卷积运算造成图像边缘模糊,提出一种基于交替滤波的加权形态边缘检测算法.利用交替滤波滤除噪声以减少对边缘检测的干扰,进而作多方向的条件边缘检测来得到各方向的最佳边缘,然后把这些边缘进行归一化运算并加权求和得图像的合成边缘,最后进行阈值处理得到包含各个方位的最佳边缘结果.实验结果表明,用基于交替滤波的加权形态边缘检测算法可有效克服噪声影响,得到理想的图像边缘.     

基于循环相关技术的并行组合扩频信号检测算法

在并行组合扩频系统中,备选序列间不理想相关特性将导致类似CDMA系统中多址干扰的内干扰,内干扰和信道中存在的噪声及干扰将严重影响并行组合扩频信号检测性能.为了降低内干扰、噪声和干扰对并行组合扩频信号检测性能的影响,提出了基于循环相关技术的并行组合扩频信号检测算法.该算法应用循环相关值替代常规检测算法的相关值作为信号检测的判决参量,利用备选序列、噪声和干扰的循环相关特性的差异,一定程度上抑制了检测判决参量中噪声、内干扰和干扰的成分分量.理论分析和实验结果表明,较常规的检测算法,循环相关检测算法具有良好检测性能,算法复杂度增高,适用于存储处理式的非实时猝发通信场合.改进算法具有较高的计算复杂度,适用于存储处理模式的非实时通信场合.     

基于白化残留ICI和噪声的最优线性ICI消除算法

针对传统算法将残留载波间干扰（ICI）当白噪声处理引起系统性能下降的问题,提出一种白化残留ICI和噪声的最优线性ICI消除算法. 首先对残留ICI和噪声进行白化,其次基于最大化系统可达速率,推出了最优线性ICI消除矩阵,并结合连续干扰消除算法,实现了时变信道带来的时间分集. 仿真表明,该算法克服了传统算法带状近似引起系统性能损失的缺点,并适用于当前信道估计精度下的OFDM系统.     

基于支持向量机的非线性多用户检测

基于支持向量机的非线性多用户检测器具有利用较少训练数据检测CDMA通信系统信号、性能稳定的优点。由于通信系统中的多径干扰和信道的非线性,尤其在非高斯噪声的环境下,线性的检测器已经不再适用。本文将支持向量机应用于非线性多用户检测中,从仿真结果来看,基于支持向量机的非线性多用户检测性能接近于最佳检测器且优于线性检测器。     

非高斯噪声中信号的神经网络检测

本文研究了非高斯噪声中信号的检测，采用多层感知器神经网络作为检测器。介绍了工作原理，网络结构和训练算法。计算机仿真证明在非高斯噪声条件下神经网络检测器性能优于线性最佳匹配滤波器检测器和局部最佳检测器。     

时频域滤波沉底目标亮点特征提取方法研究

主动声呐探测沉底目标时,由于存在严重的海底混响干扰,使得拷贝相关方法不能有效地提取目标回波亮点特征,大大降低了主动声呐的目标识别性能。针对该问题,研究了时频域滤波Hough变换的目标回波亮点特征提取方法。该方法采用互魏格纳变换将接收信号与拷贝的发射信号变换到时频域,依据目标回波与混响及噪声能量的时频聚集特性不同,采用时频域脊波变换滤波滤除混响及噪声,最后利用Hough变换提取目标回波中各亮点峰,并进行投影计算形成目标回波的亮点特征。同时研究了Hough变换域中的峰值位置与目标亮点对应的数学关系,给出了基于时频滤波提取沉底目标亮点特征的算法步骤,并采用支持向量机对比分析了该方法与拷贝相关方法提取亮点特征的识别效果。结果表明,该方法能够在较低的信混比下有效抑制混响干扰提取亮点特征,从而提高沉底目标的识别性能。     

混合高斯-指数噪声中水中目标信号的最佳检测

提出一种最佳检测器结构,应用于水中非高斯噪声背景下目标信号的检测。根据海洋环境噪声及水中目标辐射噪声信号特点,建立了海洋环境噪声模型,并研究了该模型下水中目标信号的最佳检测,通过仿真噪声数据以及实测海洋环境数据验证了检测性能。结果表明:文中设计的最佳检测器的性能优于传统的能量检测器,且检测性能的改善随着非高斯性的增强而更加明显。     

一种改进的自适应匹配滤波方法

针对雷达目标检测中由于训练数据缺失导致传统自适应检测方法的检测性能下降的问题,提出一种改进的自适应匹配滤波方法．该方法首先将杂波用自回归过程表示;然后假设自回归参数已知,推导出广义似然比检验表达式; 最后将采用训练数据估计得到的自回归参数的最大似然估计值代入广义似然比检验表达式中,代替已知的自回归参数．仿真实验结果表明,与传统的自适应方法相比,这种方法能在训练数据不足时提高检测性能．当雷达回波数目较大时,这种方法的检测性能接近理想的匹配滤波方法．     

基于小波变换的舰船辐射噪声检测

分析了舰船辐射噪声（简称舰船噪声）与1／f信号的关系，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对白噪声背景下的舰船辐射噪声进行了检测；推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，并与传统的匹配滤波器、能量检测器进行了比较，计算机仿真结果证明了本方法是有效的，在较低的信噪比下得到较好的检测效果。     

A New Two-Stage Tunable Space-Time Adaptive Detector

In order to improve the rejection capability of mismatched interferer signals, a new two-stage detector is proposed under homogeneous scenarios with unknown covariance matrix, which is obtained by cascading the adaptive matched filter (AMF) detector and the enhanced RAO (EnRAO) detector. The new detector has constant false alarm performance, and the closed-form expression of probability of false alarm and probability of detection is derived. The performance of the new detector is assessed, and analyzed in comparison with other detectors. The results show that, the proposed detector can provide enhanced rejection capability in the case of mismatch, but the performance of the detector is slightly lost under the condition of matching.     

时间反转处理用于目标探测研究

为提高工作在浅海的声纳性能，提出了基于时间反转处理的微弱目标信号探测的新方法.利用稳定声场的时反不变性和空间互易性，时间反转处理将接收的信号时反发射回去，使之在目标处聚焦，实现混响抑制、信混比提高，同时根据聚焦点的位置信息获取目标的距离和深度参数.时反处理将“海洋自身”而不是“海洋模型”引入信号处理，具有较好的宽容性，是常规匹配滤波和匹配场处理的进一步发展.在被动时反源定位计算机仿真的基础上，利用实验室波导，构建了一个物理时反实验系统，进行了主动时反探测实验.数值仿真和实验结果表明，时反处理可以对目标进行有效的定位.     

单稳态系统应用于加性高斯白噪声信号检测

在加性高斯白噪声信号检测中,在采样周期极小或接近理想的情况下,连有匹配滤波器的检测电路是最佳的。如果匹配滤波器的采样周期没有达到理想情况,则在它之前连一个双稳势的非线性系统,然后选择合适的参数使此系统始终处于单稳态,再对二进制或多进制码元信号进行检测,即使采样周期变化程度较大,检测性能也会得到显著的改善。另外还导出了单稳态系统性能的理论公式。     

基于信号相位匹配原理的单频信号检测

根据信号相位匹配原理及其信号参数的最小二乘估计方法，提出了一种单频信号检测方法。推导了利用单传感器接收信号实现检测的公式。对已知频带内未知频率信号的检测性能进行了仿真。分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和虚警概率对检测概率的影响。结果表明，该方法检测性能优于能量检测器，次于匹配滤波器。     

自适应-模糊滤波算法

为了克服大部分的自然图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声,在分析了传统滤波算法特点的基础上,提出了一种改进的自适应-模糊图像滤波算法.该算法首先判别并标定图像中的脉冲噪声,以实现两类噪声的分离.采用自适应滤波窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声,有效地克服了传统中值滤波的不足.在有效地滤除脉冲噪声的基础上,引入提出了模糊控制中隶属度函数的概念改进均值滤波算法,结合图像直方图的自适应,提出隶属度函数的阀值,克服了均值滤波造成图像细节模糊的不足.最后提出了一种针对图像滤波算法中求解中值的快速算法,提高算法的实用性.仿真证明,自适应-模糊滤波算法在滤除图像中混合噪声的效果明显优于传统滤波算法,可广泛应用于各种图像处理场合.     

共同系统状态过程噪声的多传感器联合滤波算法

目前,大多数多传感器联合滤波算法不考虑共同的系统状态过程噪声对各局部状态估计的影响,而实际上这种噪声是不可忽略的。基于此,从信息空间的角度出发,从理论上推导了多个传感器联合滤波算法,并验证了以往的不考虑共同系统状态过程噪声的多传感器及考虑共同系统状态过程噪声但传感器数只有2个的最优联合滤波算法均是该算法的特例。与一已有的联合滤波算法的仿真比较表明：该算法所获得的状态估计精度好于原有算法所获得的状态估计精度。     

混响环境声信号的在线检测

提出了解混响的一种新方法，采用自适应滤波最小均方ＬＭＳ算法和自适应多小线怀预测滤波技术，通过确定预测步长值，直接估计出最小平方反滤波系数，仿真结果表明，如果信噪比较高，并且为周期信号，则自适应线性预测滤波可用于混响环境下声信号的在线检测。