基于谐波恢复的状态空间模型的互高阶累计量Ls-Hankel矩阵分解法

将状态空间模型与互高阶累计量结合在一起,首次提出基于谐波恢复状态空间模型的互高阶累计量的Ls-Hankel矩阵分解法。仿真结果表明,该方法在混合色噪声和很低信噪比条件下谱估计的分辨率、稳定性及对混合色噪声的抑制等方面均明显优于自高阶谱估计方法。     

基于互高阶累计量的混合色噪声中的谐波恢复

采用状态空间模型描述时间序列,将其与互高阶累计量相结合,首次提出状态空间模型谐波恢复的互高阶累计量SLS.Hankel矩阵分解法.该方法用于谐波恢复,突破了高阶累积量方法对噪声的限制.降低了互谱方法对硬件隔离的要求.仿真结果表明,该方法在混合色噪声和很低信噪比条件下谱估计的分辨率、稳定性及对混合色噪声的抑制等方面均明显优于自高阶谱估计方法.     

基于状态空间模型谐波恢复的Tls-Hankel法

将状态空间模型与互高阶累计量相结合,充分利用状态空间模型具有的灵活性、方便性,提出基于状态空间模型谐波恢复的互高阶累计量的Tls-Hankel矩阵分解法,为解决谐波恢复问题提供了一条新的思路。仿真结果表明,在混合色噪声和很低信噪比条件下,该方法在谱估计的分辨率、稳定性及对混合色噪声的抑制等方面均明显优于自高阶谱估计方法。     

互高阶累积量对离散系统辨识的应用原理

采用互高阶累积量（互四阶累积量）的一维对角切片为统计量,证明了互高阶累积量可以有效地抑制非相关噪声和高斯噪声,并在建立互高阶累积量的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程的基础上,对离散系统（ＡＲ过程）的结构进行了分析。结果表明,该方法具有良好的谱估计的分辨率和谱估计的稳定性。与其它方法比较,该方法抗干扰性更强,其信噪比工作辩 限更低,有很好的应用前景。     

基于互高阶谱SVD算法的电力系统低频振荡频率估及计

介绍了互高阶谱理论在互联电力系统低频振荡频率估计中的应用,详细讨论了其数学模型和处理过程.在相关高斯噪声与非相关噪声背景下,首先用互高阶谱SVD方法,将信号分解成信号矢量空间和噪声空间,通过求解噪声信号的特征方程则可知频率信号.该方法不需要任何关于有色噪声的先验信息就可以估计低频振荡频率.仿真分析的结果表明该方法具有良好的谱估计分辨率及谱估计稳定性,是低频振荡频率估计的有效工具.     

基于互高阶谱SVD算法的电力系统低频振荡频率估计

介绍了互高阶谱理论在互联电力系统低频振荡频率估计中的应用，详细讨论了其数学模型和处理过程。在相关高斯噪声与非相关噪声背景下，首先用互高阶谱SVD方法，将信号分解成信号矢量空间和噪声空间，通过求解噪声信号的特征方程则可知频率信号。该方法不需要任何关于有色噪声的先验信息就可以估计低频振荡频率。仿真分析的结果表明该方法具有良好的谱估计分辨率及谱估计稳定性，是低频振荡频率估计的有效工具。     

非相关噪声与相关高斯噪声下正弦参数估计的互高阶谱最小范数法

在建立互高阶累积量的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程的基础上,通过特征分解,建立了噪声矢量空间和信号矢量空间,提出了在非相关噪声和相关高斯噪声下,正弦参数估计的互高阶谱最小范数法。通过仿真计算可知,该方法信噪比工作门限低,且具有较高的谱估计分辨率。     

单矢量水听器ESPRIT波达方向估计算法

针对自相关算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器ESPRIT算法.该算法首先对单个矢量水听器接收数据作-任意的时间延迟,以时间变元为旋转因子,构造了2个具有相同阵形的子阵,然后将高分辨信号子空间类方法的正交化原理及旋转子空间不变原理引入累积量域,得到基于高阶累积量切片的ESPRIT方法.仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,ESPRIT算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,信噪比6dB以上该方法还是能获得高精度、高分辨率的渐近无偏估计.     

基于高阶统计的空间谱估计研究

基于阵列输出信号的四阶累积量，研究了高发辨率空间信号到达方向的空间谱估计方法。计算机模拟实验验证了它们的有效性，证明了基于高阶统计的空间谱估计技术适用于任意高斯噪声环境。     

基于部分重合信号的空间谱估计新方法

为了提高色噪声背景下空间谱估计多重信号分类(MUSIC)算法的分辨率,根据诱饵信号覆盖雷达信号时,实际被动测向系统接收脉冲信号部分重合的特点,提出了一种色噪声背景下空间谱估计的新方法。首先对接收数据进行分段,然后估计每段数据的信源数,最后对各段接收数据的协方差矩阵对角线进行归一化,利用协方差差值MUSIC算法,给出各信号的协方差矩阵,通过多次谱峰搜索,分步得到信号波达方向(DOA)估计结果。计算机仿真及实际系统测试均验证了所提出的方法是可行的。     

一种适合于边缘保存的混合噪声抑制方法

为了解决边缘检测和混合噪声抑制之间的矛盾,基于小波变换、图像边缘检测的高频能量保存(HFPP)方法和抑制加性高斯白噪声的互能量交叉(MPC)方法,提出了一种结合中值滤波和互能量交叉(M&MPC)方法.该方法主要基于中值滤波适合于冲激性噪声抑制,而小波滤波适合于加性高斯白噪声抑制的特点.模拟实验结果表明,HFPP方法可以很好地检测图像主要边缘,而利用M&MPC方法可以改进混合噪声的抑制能力,该方法可以在边缘检测精确度和混合噪声抑制之间达到最佳折衷.     

自适应非线性滤波技术在导航接收机的应用

针对典型海域干扰噪声表现为大气噪声和随机窄带干扰叠加的特点,提出了直接序列扩频体制的无线电导航接收机中窄带干扰抑制的方法,即在解扩前通过自适应非线性滤波技术来预测干扰信号的频率,从而衰减窄带干扰.将近似条件均值滤波函数应用于自适应非线性滤波的干扰预测中,描述了该系统的状态空间模型并对导航接收机输出信噪比进行计算.计算机仿真对比表明,该方法比传统的扩频接收机更优,不仅提高了导航接收机的输出信噪比,而且提高了系统的稳定性.     

自适应噪声谱估计抵消技术及其应用

为扩大虚拟暗室EMI(electromagnetic interference,电磁干扰)测试系统的应用范围,提高系统测量精度,改善其在复杂环境下的测试效果,借助自适应滤波及维纳滤波理论对基于传统自适应噪声抵消模型建立的测试系统进行分析,传统测试系统的参考通道存在的设备辐射分量制约了系统应用范围,从而不能实现任意信噪比环境下的高精度测量.同时,提出基于谱估计的自适应噪声抵消模型,该模型建立的虚拟暗室系统通过对测试系统主通道信号进行谱估计,得到设备辐射信号及噪声信号的功率谱密度,并根据该功率谱密度对参考通道信号进行针对性抑制,以滤除参考通道辐射信号分量,从而提高测试系统的适用性及精度.仿真实验表明:该方法在高、低信噪比环境下均能准确地提取设备辐射信号并准确复现受试设备的辐射信号,提高了虚拟暗室系统对环境噪声的抑制能力,增强了虚拟暗室系统的环境适应性.     

基于噪声水平估计的帧复制篡改取证算法

基于视频噪声的时域变化规律,提出一种可鉴别帧复制篡改的噪声水平检测方法。对各视频帧实施小波变换,利用小波系数的绝对中位差估计各视频帧中混入高斯噪声的标准差,并对标准差时域序列进行快速傅立叶变换,计算幅频谱的峰均比,再通过对峰均比作硬阈值判决,判断标准差时域序列是否存在周期性,自动识别帧复制篡改。结果表明,噪声水平检测方法可确保伪造视频幅频谱具有较大的峰均比,检测准确度比较高,相比于现有检测方法,避免噪声干扰带来的性能损失,表现出较好的检测性能。     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

噪声空间谱预白化小孔径阵列被动目标检测方法

为了解决小孔径阵列在低信噪比下不能正确检测被动目标的问题,提出了两种小孔径阵列非白噪声场空间预白化方法:噪声空间谱模值归一化(MNNSS)和噪声协方差矩阵求逆(NCMI)方法。假设噪声场为空间平稳非白噪声场,通过学习得到平稳非白噪声场的空间角谱和噪声协方差矩阵,使用学习的空间角谱和协方差矩阵对阵列接收数据进行预白化处理。将预白化处理后的阵列数据用于空间谱检测器。水池实验数据处理结果表明,采用MNNSS和NCMI方法对阵列接收数据预白化处理可明显改善小孔径阵列噪声场的非白特性,预白化处理后空间谱检测器在检测概率达到90%时的可检测信噪比分别下降了3 dB和7 dB;MNNSS和NCMI方法运算量不大,可以运用到实时处理系统。     

多尺度方向性Hermite变换在低信噪比图像边缘检测中的应用

针对现有的边缘提取方法存在着无法同时满足抑噪能力强和定位精度高的问题,提出了多尺度的Her-mite变换边缘检测法.通过分析可以证明Hermite法是一种建立在滤波基础上的边缘提取方法,而且由于Her-mite变换提取出的是图像局部最优方向下的边缘检测,因此其在提取边缘时的抑噪能力要比一般方法高.此外,由于多尺度Hermite变换结合了大尺度的抑噪能力和小尺度的定位能力,因此这种方法能非常有效地提取出边缘并保持了较高的定位精度.通过与Sobel法的边缘检测结果进行对比,可以发现多尺度Hermite变换法在进行低信噪比条件下的边缘检测时具有较好的抑噪和定位能力.     

脉冲调制信号相位噪声测量中的功率谱估计方法

针对脉冲调制信号相位噪声测量中的噪声功率谱估计问题,建立了信号相位噪声的数学模型,分析了信号相位噪声与噪声功率谱之间的关系,提出了一种基于Welch法的噪声谱估计方法．该方法依据被测信号脉冲调制参数选择Welch法的数据分段和窗函数长度．仿真实验结果表明,该方法较传统的快速傅里叶变换方法或自相关法具有更好的谱估计性能．     

Novel LFM Jammer Suppression Algorithm for DSSS in FRFT Domain

A novel algorithm is proposed to resolve the defects in the traditional linear frequency modulation (LFM) jamming suppression algorithm in the fractional Fourier transform (FRFT) domain. The traditional LFM jamming suppression algorithm in the FRFT domain has some defects. For example, the exact threshold is difficult to set and both the signal-to-noise ratio (SNR) loss and spectrum leakage are serious in strong jamming-to-signal ratio (JSR) situations. Windowing, overlapping and inverse windowing techniques are used in the FRFT domain to reduce the spectrum leakage and the SNR loss. Under the condition that only the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal and white Gaussian noise are present, the amplitude of the received signal after FRFT is assumed to be Rayleigh distributed. Based on the distribution characteristic, hypothesis testing is used to suppress the jamming spectrum using the algorithm. Simulation results show that the performance of proposed algorithm is better than that of the conventional algorithms, especially in a strong jamming and multi component LFM jamming environment.     

音乐播放中RGB-LED混光呈现匹配研究与实现

音乐与色彩的联觉效果是受人关注的研究方向,虽然得到了应用,但一直存在音乐与色彩不匹配的问题.在对音乐与色彩研究的基础上,得到音乐的各种和弦所对应的色彩,对各种音乐和弦进行频谱分析;对播放中的时域音频信号,进行实时频域变换;通过对和弦的频谱及播放中的音频的频谱进行对比,判别与播放中的音频相近的和弦,从而得到其所对应的色彩,达到色彩与音乐的匹配效果.采用小波变换技术对音频信号进行去噪处理,以提高识别的准确度.研制音频播放实验平台,通过实验测试,优化音频信号处理参数,实现最佳RGB-LED混光.达到对任意随机播放的音乐,自动实时呈现出与其相匹配色彩的效果.该研究从频谱的角度揭示音乐与色彩关系,促进色彩音乐的发展,在城市景观、舞台灯光、以及心理治疗等方面有广阔的应用前景.