基于侧向引导的2D加权相位分离位移估计

在可并行的实时运动追踪算法的基础上提出基于侧向引导和二维信号窗的加权相位分离位移估计改进算法,并通过仿真和体模实验证实该算法提高弹性成像性能的可行性.先估计出中间一列(A-line)位移作为种子位移;然后从中间向两侧估计,估计时用侧向相邻已估计位移作为当前点的初始位移,最后通过二维窗的加权相位分离算法迭代产生最终位移.在仿真的不同应变或使用不同窗长情况下,改进算法所产生弹性图像的信噪比均高于原始算法,体模实验也产生了更高性能的图像.该算法能提高弹性成像的性能.     

子带技术在超声弹性成像中的应用研究

为了降低超声弹性成像噪声,提出将超声回波射频信号分割成几个子频带信号,然后分别对每个子频带信号进行应变估计得到子应变图像,最后将这些子应变图像叠加平均起来得到一个复合后的应变图像。先在理论上描述了该子带方法,然后在一个商用的超声弹性成像系统上,在一个仿真人体组织的弹性成像模型上测试和验证该方法的有效性,实验结果表明该子带方法可以提高应变图像质量,弹性信噪比提高了18%左右,对比噪声比提高了42%左右。     

相干系数与幅度相位估计融合的医学超声成像算法

在医学超声成像中,最小方差(MV)自适应波束形成算法能有效的提高成像分辨率,但是却牺牲了成像对比度和算法稳健性。针对这个问题,提出了一种相干系数(CF)和幅度相位估计(APES)融合的自适应波束形成算法。该算法利用APES幅度估计准确,成像对比度和算法稳健性高的优点,同时结合相干系数加权抑制噪声和干扰,改善了成像分辨率。仿真实验结果表明：该算法在成像分辨率和对比度方面都要优于传统的延时叠加(DAS)法,最小方差法和原始的幅度相位估计法。     

基于位移空间变化的超声弹性成像显示方法

传统意义上的弹性成像的成像方法是用基于RF信号的相位零的算法来计算出组织中散射子的弹性进行弹性图像显示的,在此提出一种新的弹性图像的显示方法:用运动位移矢量场中矢量的标准差映射的方法去显示弹性图像,从实验结果来看,得到的图像同样可以显示出组织各个部分的不同硬度信息.     

超声弹性成像零相位估计算法并行化研究

研究超声弹性成像零相位估计算法的并行化计算问题。针对标准的零相位估计算法不易并行实现的特性,提出零相位估计算法的并行计算框架。首先通过互相关算法计算初步的位移并作为零相位估计算法引导位移,然后再使用二维零相位估计算法计算最终每一个估计点位移。仿真结果显示,该并行计算框架在生成的弹性图像的信噪比和对比度噪声比上能获得与标准方法非常接近的性能评价,同时与标准方法的CPU实现相比,该方法的GPU实现有效地提高了零相位估计算法的计算速度,其加速比可达7倍。研究表明,该算法框架不仅能有效地并行计算,同时能够保证得到高质量的弹性图。     

多波束相干海底成像技术

为使多波束测深系统获得高质量的海底地貌图像,研究一种基于多波束相干原理的成像方法.在分析多波束相干算法估计海底回波到达时间(time of arrival,TOA)与到达方向(direction of arrival,DOA)原理的基础上,结合水声环境与声呐系统参数对各检测点对应的反向散射强度和地理位置信息进行估计,并从相干信号的幅度、相关性以及频谱三方面对受噪声影响的相位差数据进行质量控制,实现了反向散射强度和空间位置信息的准确融合.试验数据的处理结果验证了该方法能有效抑制噪声对相位差序列的干扰并且所获声呐图像具有较好的空间分辨率.     

一种基于位移相位中心法的合成孔径声呐运动补偿改进算法

位移相位中心法在合成孔径声呐载体运动误差较小时是一种运动补偿的有效方法，然而，当运动误差较大，不能用相位误差描述时，其补偿效果不佳，本文提出了一种基于位移相位中心法的改进算法，改进算法首先估计时延，在估计和修正时延误差的基础上再估计相位误差，从而修正运动误差对SAS回波的影响，改进算法的适用扩大，更适用于SAS各运动误差较大的情况，文中给出了仿真计算结果，验证算法的有效性。     

图像噪声方差的小波域估计算法

为提高噪声方差估计准确度,在Donoho经典估计方法基础上,提出一种基于原始图像小波系数估计的算法.该算法通过挖掘小波尺度间的相关性,估计出原始图像小波系数,将含噪图像小波系数与之相减,得到较纯粹的噪声系数,再利用Donoho的方法进行估计.实验结果表明,该方法性能明显优于传统方法,尤其在噪声幅度较小或图像细节较丰富时性能表现更佳.     

基于信号子空间的激光主动成像散斑去除

为研究激光主动成像中散斑噪声的抑制问题,提出一种基于信号子空间TDC(Timedomain constrained)的散斑去噪方法,并搭建一套基于距离选通ICCD的激光主动照明系统进行实验验证。首先使用同态变换将乘性噪声变为加性噪声,然后利用小波变换估计噪声的协方差;接着对含噪图像进行奇异值分解并估计信号子空间的维数,根据该维数对无噪图像的协方差矩阵进行特征值分解,计算出滤波估计矩阵。将滤波估计矩阵与含噪图像卷积,最后做同态逆变换,得到降噪后的图像。结果证明本文的去噪方法拥有比经典的Lee、Frost和Kuan算法更好的散斑噪声抑制效果,同时计算时间明显缩短。     

一种适用于低信噪比短CPI的ISAR横向定标算法

针对低信噪比短相干处理时间(CPI)的逆合成孔径雷达(ISAR)成像及应用,提出一种有效的ISAR横向定标算法．基于ISAR图像的稀疏特征,该方法首先利用加权压缩感知实现超分辨成像,有效地抑制噪声并保证强散射点的恢复精度．然后,根据二维傅里叶变换及极坐标变换的特性,利用极坐标图像间的相关性对转动角速度进行初估计．最后,利用加权压缩感知对相关函数峰值位置进行精确估计,提高了估计精度和效率,从而实现ISAR图像的横向定标．通过仿真和实测数据处理验证了该方法的可行性和有效性．     

多子阵信号相位匹配原理的信号最小二乘解

提出了利用多元阵信号相位匹配原理的信号方向估计及信号估计的最小二乘法的求解方法，该方法不仅可减小接收通道的相幅度一致性对信号估计的影响，同时也可以消除利用三元阵或四元阵的信号相位匹配原理时产生的估计信号奇异值。利用真实舰船噪声的线谱可实现高精度目标定向，然后根据确定方向实现目标宽带信号估计。仿真结果表明，多子阵的信号相位匹配法的噪声抑制性能明显优于阵元域的噪声抑制性能。     

基于自适应卡尔曼滤波加速度与位移融合的结构位移实时估计

实时高精度位移测量在工程结构的安全和寿命评估方面有着重要作用。为提高基于全球导航卫星系统技术的位移测量的精度及稳定性,本文提出了一种融合加速度和位移数据的自适应多速率卡尔曼滤波方法,来实时获取精度提升的位移信息。由于不合理的噪声参数设置会使位移估计的精度严重下降,本文利用加速度和位移数据测量噪声各自的特点,以分开估计相应噪声方差的思路来实现自适应估计。考虑传感器噪声的性质,自适应滤波中对噪声参数的估计可简化为仅对位移噪声方差进行估计。利用Sage-Husa估计器实现位移噪声方差的自适应估计,使滤波能在噪声参数未准确获知的情况下进行稳定的位移实时估计。首先,讨论了自适应滤波中初始噪声参数的影响,确定了初始系统噪声参数的选取原则。然后,分别在时不变与时变位移噪声环境下,观察该滤波应用于不同频率的谐波位移信息下的估计性能。最后,以某1.5MW风电塔在风-地震耦合作用下塔顶结构响应的数值模拟,来说明本文的自适应滤波在一般工程结构应用中的有效性。结果表明,即使初始噪声参数设置有误或位移噪声具有时变性,本文方法依然具有较好的估计效果及鲁棒性。上述研究成果可为结构实时高精度位移监测提供一定理论支撑与参考。     

基于包络提取的TOA估计算法

针对超宽带无线传感器网络中噪声影响定位精度的问题,提出了一种基于包络提取的到达时间(time of arrival, TOA)估计算法。该算法首先利用小波变换的多分辨率分析有效地去除信号中的噪声成分,之后对去噪的信号进行希尔伯特变换提取其包络,最后选取第一个包络的最大值作为TOA的估计值。仿真结果表明,该算法抑制了噪声对TOA估计的影响,提高了估计精度。     

语音分析的能量算子方法

用能量算子方法来分析语音信号的幅度包络和瞬时频率，并在此基础上设计了一种基于能量算子的基音检测方法，所得结果令人满意     

低信噪比下非周期性直扩信号的盲估计

为解决低信噪比下非周期性直扩信号PN码序列的盲估计难题,提出了以两倍信息码元宽度为分段长度的分段矩阵特征分解法(SEVD)对PN码序列进行初步估计,然后对得到的各段估计序列进行拼接,再通过基于最优移位相加特性的信息码剥离算法得到原始PN码序列的盲估计方法,该方法采用并行处理以提高运算速度,并具有无需事先提取同步信息、能够消除“反码”现象的优点。仿真结果表明该方法能够在信噪比大于?17 dB条件下对扩频码码长为1 023的m序列的非周期性直扩信号做到无误码盲估计。     

基于二次相关的广义互相关时差估计算法

对卫星干扰源进行准确定位有着非常重要的意义,而参数估计又是定位问题的关键,所以为了提高干扰源定位的精度,必须对时差参数进行准确的估计.由于传统的广义互相关时差法是通过利用加权函数来提高信号的有效成分,进而提高时差估计的精度,考虑到在信噪比较低的情况下,它的估计性能又开始下降,因此提出了一种基于二次相关的广义互相关时差估计新算法.该算法利用二次相关先对接收信号进行处理,可以有效抑制干扰噪声,然后对二次相关的结果进行广义互相关处理,进一步去除噪声,提高信号的信噪比,从而提高时差估计精度.     

带残余频偏的QPSK-DSSS信号伪码序列盲估计

针对正交相移键控(QPSK)调制的带残余频偏直接序列扩频(DSSS)信号伪码序列难以估计的问题,提出信号相关矩阵特征分解结合全数字锁相环(DPLL)进行伪码序列估计的方法。首先对接收信号进行采样和分段得到数据矩阵;根据最大化信号相关矩阵的谱范数估计出伪码序列的同步点;在同步基础上再计算信号相关矩阵的特征子空间;针对其主分量特征向量带有残余频偏且相位存在π/2跳变的问题,采用全数字锁相环跟踪和消除其残余频偏进而恢复伪码序列。研究结果表明,针对QPSK-DSSS信号,所提方法能够实现负信噪比下伪码序列的盲估计。     

空间非平稳噪声环境下的DOA估计新算法

针对环境噪声为白噪声而阵元噪声为空间非平稳的情况,文中提出了一种加性色噪声环境下的DOA估计新算法,该算法可以有效估计出加性色噪声相关矩阵,通过利用估计的噪声协方差矩阵对阵列数据相关矩阵进行预白化处理,克服了空间非平稳噪声对空间谱估计的影响误差,进而实现色噪声环境下DOA精确估计,理论分析和仿真结果均表明所提方法的有效性.     

子波一致性校正方法在海洋地震资料处理中的应用

在地表条件复杂多变地区的地震勘探中,野外地震资料采集通常采用多种震源联合施工方式,造成不同震源激发的原始单炮资料品质差异较大。为了消除这种差异,常规处理多采用频率匹配、振幅匹配和调整反褶积参数来调整不同震源单炮资料的频率和相位关系,但这种方式效率较低,甚至影响叠前处理效果。本文采用子波一致性校正方法,以振幅一致性校正为基础,通过选取信噪比较高、同一位置不同震源激发地震道,根据其中之一数据设计匹配滤波算子,将之应用到另外一个数据。本文将该方法应用到海洋地震数据中,可以解决不同震源海洋地震资料品质差异大的问题。