基于盲波束成形的异步CDMA信号伪码估计

在分析阵列天线接收的异步CDMA信号的基础上,利用信号子空间与用户特征序列的关系,提出一种新的基于盲波束成形的伪码序列盲估计算法,能在波达方向未知的情况下,估计各个用户的扩频序列。算法克服了子空间盲波束成形算法信源个数必须小于阵元个数且信源波达方向不能靠近的缺点。同时提出一种基于盲波束形成的多用户检测算法,在低信噪比条件下,性能相比于单天线多用户检测性能有很大提高。     

基于盲辨识和盲均衡的直扩信号伪码估计方法

为了解决多径信道下直接序列扩频信号的伪码盲估计问题,在直扩信号等效联合信道模型的基础上,提出一种信道盲辨识与数据重用盲均衡相结合的伪码盲估计方法。该方法利用信道盲辨识方法估计得到等效联合信道,通过数据重用盲均衡进一步估计出伪码。理论分析与仿真验证表明,该方法在低信噪比条件下仍然可实现对多径直扩信号伪码序列的准确盲估计,并且对于m、Gold、M序列等不同伪码具有广泛适应性。     

二次调频-伪码调相复合信号的伪码盲估计

针对二次调频-伪码调相复合信号的伪码盲估计难题,提出一种基于三次相位函数和频谱搬移的伪码盲估计算法。首先利用平方法消去伪码和信息码的相位突变,针对平方法带来的噪声恶化问题,采用对三次相位函数累加平均的方法估计二、三阶系数,利用估计的高精度系数重构指数项,对原复合信号进行降阶,再对降阶后的信号取实部可得正弦载波与伪码调相的复合信号,最后采用频谱搬移的方法可恢复出原伪码序列。仿真结果表明,该算法具有可行性,当信噪比大于等于1 dB时,伪码估计的正确率大于0.9,表现出较好的性能。     

基于脉冲成形扩频信号伪码周期盲估计

针对基带扩频信号的频谱范围较宽,信号在带限的信道中传输时需要对信号进行带宽限制,从而会造成码间干扰和频谱泄露的问题,将基带扩频信号通过脉冲成形器后对其主要参数的抗截获性能进行了研究,并使用两次功率谱的方法对该类信号的伪码周期进行了估计。理论分析证明,做两次功率谱以后的信号以脉冲串的周期来扩展谱线,且信号主要能量将会聚集在一些类似于基带成形脉冲二次谱形状的尖锐脉冲处,通过测量这些尖锐脉冲间的间距即可以估计出基带扩频信号的伪码周期。计算机仿真结果证明,两次功率谱的方法可以在低信噪比的条件下实现对带脉冲成形基带扩频信号伪码周期的估计,且本文算法对伪码周期估计的正确率比文献[1]算法约提高7dB左右。     

一种多径信道直扩信号伪码序列盲估计方法

针对多径信道下直接序列扩频信号伪码序列盲估计的难题,拓展了基于加性高斯白噪声信道提出的子空间法,提出了一种基于子空间法和三阶相关函数法相结合的多径信道直扩信号伪码序列盲估计的新算法,进行了理论推导。该算法对接收到的多径直扩信号按照伪码周期的两倍进行分段形成数据向量,构造自相关矩阵并进行特征值分解得到不同增益伪码序列的延迟叠加,运用m序列的三阶相关特性估计生成多项式进而估计伪码序列。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于LEAP神经网络的同步DS-CDMA伪码序列盲估计*

针对特征分解方法在实现非等功率同步直接序列码分多址（DS-CDMA）信号伪码序列盲估计时存在的处理数据向量不能太长以及不能工作于非平稳环境中的问题,引入了一种由主分量分析实现自适应特征提取的在线无监督学习（LEAP） 神经网络（NN）。首先将已分段的一周期DS-CDMA信号作为NN的输入信号,用NN各权值向量的符号函数代表DS-CDMA信号各用户的伪码序列,然后通过不断输入信号来反复训练权值向量直至收敛,最终DS-CDMA信号各用户的伪码序列就可以通过各权值向量的符号函数重建出来。此外,采用变步长以提高收敛速度。理论分析与仿真实验表明,LEAP NN至少可以实现-20dB信噪比下10个用户的非等功率同步DS-CDMA伪码序列盲估计,并且比传统的Sanger NN具有更快的收敛速度。     

一种实用的盲波束形成和DOA估计方法

基于子空间分解的原理对相关文献的方法进行了改进.用平均时间延迟协方差矩阵的奇异值分解代替传感器数据矩阵的奇异值分解,大大地提高了运算速度,使模型和算法能更有效地应用于实际情况.同时仿真实验和海上实测数据结果表明,该方法能很好地实现方位估计和信号恢复,而且性能更佳.     

多径软扩频信号伪码周期盲估计

针对多径信道下因多径衰落造成软扩频信号伪码周期难以估计的问题,提出了一种基于二次功率谱的多径软扩频信号伪码周期盲估计方法。首先,将一般的单径软扩频信号扩展到多径模型;然后,在多径软扩频信号模型的基础上计算信号的一次功率谱;其次,将求出的一次功率谱作为输入信号计算信号的二次功率谱,理论分析表明信号的二次功率谱在伪码周期整数倍处将会出现峰值谱线;最后,通过检测峰值谱线间的间距就可以实现多径软扩频信号的伪码周期估计。通过仿真实验表明,在伪码周期估计正确率为100%、伪码序列长度为127位和255位时,所提方法比时域相关法提高信噪比约1 dB和2 dB;在同一对比条件下,所需要的平均累加次数均少于时域相关法。实验结果表明,所提方法对伪码周期进行估计,在减少计算量的同时,还提高了估计的正确率。     

多用户DS-UWB信号的伪码周期估计*

在单用户直接序列超宽带(DS-UWB)信号的伪码(PN)周期估计的基础上,采用信号功率谱二次处理的方法,实现了多用户DS-UWB信号的PN码周期盲估计。该方法对接收信号的功率谱进行二次谱处理,最后得到的二次谱就会在接收的多用户DS-UWB 信号的PN码周期整数倍处出现一系列的尖峰脉冲,通过检测这些脉冲的间距就可以得到PN码周期的估计。通过理论推导表明了该方法的可行性,利用计算机仿真,验证了多用户DS-UWB信号在PN码周期的整数倍确实存在二次功率谱的脉冲串,这些脉冲串还具有类似高斯脉冲二次功率谱的形状。同     

基于SURF视频分割的视频水印算法

提出一种基于SURF快速鲁棒特征点的视频分割方法,结合独立分量分析,并通过奇异值分解变换进行视频水印的嵌入,使水印在具有较好的抗时间不同步攻击和抗共谋攻击的前提下,提高对抗几何攻击的鲁棒性。实验结果表明,该算法对几何攻击、丢帧和持续时间不变减少帧数等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于SVD的二维子空间拟合DOA估计

改进传统子空间拟合波达方向(DOA)估计方法,以快拍数据矩阵的奇异值分解代替接收数据协方差矩阵的特征值分解,用奇异值和奇异值矢量进行信源数估计,避免协方差矩阵估计,减少运算量和矩阵估计误差。根据已有子空间拟合的一维修正变化投影(MVP)算法原理,推导出二维MVP算法实现步骤,对基于均匀圆阵的接收信号进行二维DOA估计。     

基于NBICA的盲反卷积方法

在线性系统假设下,根据地震记录估计地震子波和反射系数序列是一个典型的盲反卷积过程。针对带状独立分量分析反卷积方法对噪声敏感的缺点,提出一种的基于高斯矩的噪声带状独立分量分析反卷积方法,并利用邻近道间的相关信息实施子波提取。实验结果表明,对于带噪地震数据的盲反卷积,该算法性能更优。     

基于独立成分分析的盲目图像反降晰

详细说明了如何将图像反降晰问题转化成独立成分分析（ICA）问题,通过理论分析和实验比较了FastICA和在线随机梯度ICA两种ICA图像反降晰算法,得出了FastICA算法并不能很好地用于图像反降晰的结论,还通过实验证实了ICA反降晰算法不能抑制噪声。最后总结了目前ICA反降晰方法的优缺点,并提出了进一步研究的方向。     

独立分量分析对相关信号源的盲辨识性能分析

源信号之间统计独立是经典独立分量分析模型的基本要求。对实际信号而言,严格的统计独立是很难满足的,统计独立通常解释为尽可能的独立或者物理独立。在探讨了源信号之间存在弱线性相关后,对源信号的构成依次做出了三种假设,分析了独立分量分析对相关信号源的辨识能力。理论研究和实验表明,即使信号源之间存在弱相关性,独立分量分析方法仍然反映信号源的波形特征。     

基于网络分量分析的盲源分离方法

提出了用先验混合矩阵对盲源进行分离的网络分量分析方法(NCA).该方法在统计独立性假设不成立的条件下,也能实现对源信号的分离.通过计算机仿真与FastlCA和JADE算法进行了性能比较分析,证实了在无统计独立性的假设下,NCA具有更理想的盲源分离效果.     

基于迹范数的L1-PCA算法

L1-PCA相比传统的主成分分析(PCA)更具鲁棒性,但是L1-PCA算法存在很多局部最优解且秩约束计算较为复杂.为此,提出一种基于迹范数的L1-PCA算法.利用迹范数近似代替矩阵的秩,以解决秩约束存在很多局部最优解的问题,采用基于增强拉格朗日乘子的方法对算法求解,并将其应用于图像的降噪处理.实验结果表明,利用该算法降噪后的图像轮廓清晰、同类图像特征明显趋同.     

基于三层虚拟图像生成的单样本人脸识别

针对人脸识别中的单训练样本情况下识别率较低的问题,提出一种三层虚拟图像生成方法。采用奇异值扰动方法突出人脸特征,通过几何变换方法增强姿态、尺度变化和样本数量,基于空间分布的方法改善样本分布。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能有效地对单样本问题中的训练样本进行预处理。     

独立分量分析在 CDMA系统中的应用研究

在直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)通信系统中,RAKE接收机是一种传统的接收机结构,其主要缺点是抗远近效应的能力较差。文章引入一种新的信号处理技术——独立分量分析,对RAKE接收机的估计信号进行二次调整。实验表明,这种调整结构有很好的抗干扰能力,可以显著提高信号估计的正确率。