微弱GPS信号捕获算法的研究

GPS件接收机在低信噪比的环境中,普通捕获算法不能实现理想的捕获效果.采用增加相干积分时间、处理相干积分后的数据和改进传统非相干算法的方法,显著提高了信噪比,有效地消除了传统非相干算法中的平方损耗.通过对不同的捕获算法仿真比较得出,改进的算法有更强的信号检测能力,处理增益更高.     

低信噪比下超长PN码的快速捕获技术

直扩系统中,为了硬件实现上的简便,PN码的捕获一般都采用串行搜索的方法。但当PN码很长时,由于要搜索的相位点很多,串行搜索法将使捕获时间过长。并且当信噪比较低时,会有较高的虚警概率。这些都会使系统的捕获性能下降。文献[6]针对长码提出了分布采样的快速捕获方案(DSA)。本文就此提出了改进,利用积累使之能够适应低达-50dB的低信噪比环境。仿真结果表明,改进后的算法改善了原算法在极低信噪比下的性能,降低了平均捕获时间。     

OFDM系统的训练符号同步改进算法

OFDM系统的训练符号定时同步算法是一种传统的定时算法。它需要较大的采样数据,才能获得相对较好的性能,这样却延缓了OFDM系统的定时捕获时间,应用场合有一定的限制。针对训练符号算法的缺点提出了改进算法,它克服了训练符号算法需要大的采样数据的缺点,在小数目的采样数据时能够取得较好的性能,缩短定时捕获的时间。最后,通过计算机仿真可以看到改进算法的性能在不同信噪比条件下都要好于传统的定时算法。     

一种避免二次编码跳变影响的"北斗"弱信号捕获算法

在现阶段,"北斗"B1I信号在D1导航电文中引入现代化GPS和Galileo系统常用的二次编码调制,使得比特跳变周期变短,降低了系统的捕获灵敏度.为解决上述问题,提出了一种基于码元排布顺序的改进相干累积捕获算法,通过分组来遍历并统计一个数据段的累加和相关值,并且采用一种改进的判决方法进行双重判决,最终确定其中最大相关值并完成捕获.此方法有效延长了积分长度,克服了因Neumann-Hoffman(NH)码造成的相干累积时间过短的缺陷,能改善在低信噪比环境下的信号捕获能力.在高斯白噪声模型下对各个捕获算法进行的仿真对比结果表明,所提算法在低信噪比(-36～-34 dB)情况下,与补零算法相比,信号捕获灵敏度有约1.7 dB的提升.     

基于时频融合的长码直接捕获优化算法研究

长码因其码率高、周期长的特点,是现有导航系统广泛采用的军用信号体制。该文针对长码间接捕获方法的不足,以及扩展复制重叠捕获算法和均值捕获算法的局限性,提出一种以优化复杂度和搜索速度为目标的,基于扩展复制重叠捕获(XFAST)和均值算法相融合的时频捕获改进方法,给出了该算法的基本原理和捕获结果。对该算法的信噪比条件和复杂度进行了分析仿真,进一步论证了该算法应用于长码直接捕获的可行性和优良性。     

基于张量投票的图像去噪算法研究

针对传统的基于张量投票算法图像去噪过程中对于对称图像存在的张量叠加计算量冗余的问题,提出了张量投票域的改进算法。首先,利用基于相位信息的图像对称性检测方法对需要去噪的图像进行检测。然后,根据检测出的图像的对称性的特性简化投票域的区域。最后,将改进后的投票域应用在图像去噪过程中。实验仿真的结果表明,这里的方法不仅明显提高了图像的峰值信噪比,而且较好地保护了图像的细节信息,在算法的效率方面也有较明显的提高。     

基于霍夫变换的高速微弱目标检测算法

该文针对高速微弱目标检测提出一种快速的目标参数估计方法,首先分析了高速目标回波脉冲间距离单元走动的影响因素,指出回波间距离走动与积累时间近似为直线;其次利用霍夫变换(HT)可对直线进行检测的特点,分析了HT参数和目标初始距离和径向速度的关系,提出了一种并行HT(PHT)方法,该方法利用并行叠加原理能够提高HT运算速度,满足实时性的要求;最后给出了算法实现流程和仿真实例,仿真结果证明了算法的有效性。     

OTHR低信噪比下的机动目标检测算法

在天波超视距雷达(OTHR)中,采用短时间相干积累时,可以提高数据率和检测效能,减小电离层污染。但采用短时间相干积累时,目标信噪比往往较低,检测难度较大,而机动目标的多普勒扩展进一步增加了目标的检测难度。传统的机动目标检测算法利用基于高阶模糊函数(HAF)的多普勒补偿算法来提高机动目标的可检测性,但由于HAF多次用到非线性变换,而每次非线性变换都会损失部分信噪比,因此对输入信噪比要求较高,难以适应于更低信噪比环境下的机动目标检测。将机动目标回波建模为三阶多项式相位信号,采用一种低非线性度的运动参数估计方法并结合多普勒补偿算法对目标回波进行处理,仅需要一次相位降阶操作,减少了信噪比损失,降低了对输入信噪比的要求。经过仿真验证,该算法的输入信噪比门限为-3dB,而HAF算法的输入信噪比门限为3dB。     

基于辐射累积和空间反演的空中弱目标检测算法

背景辐射噪声是弱信号检测面临的难点问题。提出了一种显著提升信噪比实现匀速运动弱目标的有效检测算法。建立目标坐标空间和速度空间,以不同速度矢量控制图像叠加,形成提升了信噪比的新的图像序列并构成图像空间;利用恒虚警判决法在图像空间中检测候选目标点;根据候选目标点所对应的坐标向量和速度向量分别映射到坐标空间和速度空间,由两个空间中出现的峰值判定目标点。实际红外成像系统实拍实验表明,算法能将信噪比提升至接近原图的N倍,目标检测概率和虚警概率都明显优于所对比的弱目标检测算法。     

一种改进积累与判决的动态规划检测前跟踪算法

由于传统的动态规划检测前跟踪算法(DP-TBD)采用多帧积累提高信噪比,所得到的目标函数在目标轨迹末端形成的峰值并不是特别尖锐,会在对后续的门限判决回溯目标轨迹时出现虚假目标.首先简单介绍了DP-TBD算法,并提出一种改进的算法,通过改进相邻2帧迭代积累为相邻3帧进一步提高信噪比.在门限判决时,不是直接对目标函数进行门限判决,而是提取目标函数局部最大的极大值,然后通过对这些值进行门限判决,从而可以减少虚假目标个数进而提高检查性能,最后通过单个运动目标和两相交运动目标仿真验证了该算法改进的可行性和有效性.     

基于多参数的驾驶员疲劳检测系统

疲劳驾驶已经成为威胁驾驶员安全的重要因素.本文设计了一种融合眼睛状态和心跳速率变化的驾驶员疲劳检测系统,分别研究了驾驶员疲劳时眼睛状态和心跳速率的变化规律,改进了已有的疲劳检测算法以适应驾驶环境.由于融合了眼睛检测子系统和心跳速率检测子系统,该系统既减小了光照等环境因素的影响,又克服了心跳速率检测设备有延迟的缺点,具有更好的准确率.实验结果证明该系统具有良好的鲁棒性和实时性.     

特征检测与异常检测相结合的入侵检测模型

介绍了入侵检测技术的基本概念,讨论了几种常见的入侵检测技术,提出特征检测和入侵检测相结合的一种检测技术,建立了模型并分析了实验结果,发现其检测性能更好。     

网络入侵检测技术研究

对入侵检测作较全面的综述性介绍，首先从入侵、入侵检测的概念出发，接着介绍入侵检测的分类和入侵检测系统的模型，最入对入侵检测的各种方法进行简要分析。     

基于聚类的网络异常检测

探索一种基于聚类来识别异常的方法,这个方法不需要手动标示的训练数据集却可以探测到很多不同类型的入侵行为.实验结果表明该方法是可行的和有效的,使用它来进行异常检测可以得到探测率和误报率的一个平衡,从而为异常检测问题提供一个较好的解决办法.     

基于能量和循环谱的两步频谱感知

频谱感知是认知无线电的重要技术之一,它通过实时感知电磁环境以判断频谱空穴的存在。根据能量检测的检测时间短,以及循环平稳特征检测在低信噪比情况下的检测准确性高的优点,提出了基于能量和循环谱的两步检测算法。通过实验仿真表明,与循环平稳特征检测相比,两步检测的检测时间大幅度缩短,同时检测准确性也得到了提高。     

基于VC＋＋的超声波混凝土厚度检测软件的设计与实现

为检测混凝土厚度,研发了基于Windows平台的超声数据分析软件,并根据用户需求设计系统架构和模块功能,以提高软件的可靠性和易用性。该软件采用自定义数据格式,利用多种数字信号处理方法对原始数据进行分析处理,当发射器有效地监测到反射波时,软件根据收集到的数据计算出混凝土厚度。     

Fast-response low-ripple envelope follower

A novel envelope detector structure is proposed in this paper that overcomes the traditional trade-off required in these circuits. It improves both the tracking and keeping of the signal and thereby obtains great savings of capacitor area. At the same time, it cancels nonlinearities due to the use of switches when this technique is employed, such as nonlinearities caused by charge injection and, tenders high performance with small ripple (<1%), fast settling (0.4 μs) and high linearity.     

故障信号的分析与检测方法

讨论了小波变换及其基本性质,探讨了基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法。在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成分,使信号的奇点、突变点被放大,成为诊断故障信号的手段。     

视频检测算法研究与FPGA实现

视频检测、跟踪、识别一直是智能监控、视频检索、模式识别相关领域研究的热点。在此使用FPGA作为系统的控制模块,实现了基于背景寄存检测算法的检测系统。该系统在满足实时性要求的同时,较好地完成了检测任务。并用在QuartusⅡ,ModelSim进行混合仿真,避免了硬件平台的限制,增加了实现的成功率。     

A pattern recognition approach to tone detection

A pattern recognition approach is proposed for tone detection. Three basic tone features are extracted from the signal in the form of power, mean frequency, and spectral concentration. These three features are calculated for each signal sample taken during the decision interval and are represented by points in a three dimensional space.The actual tone detection function is then performed by partitioning the feature space in two decision volumes corresponding to the two alternatives (tone present and absent respectively) and by identifying the presence of associated clusters. A reject option is available when the decision volumes are not complementary, and allows the system to be insensitive to very noisy samples (e.g. impulsive noise).A non-linear classification method is presented which provides adaptive and robust detection in presence of non gaussian noise. Moreover global performance may be optimized on-line for unknown or time varying environments.Hardware and Software simulation results are presented and show good performance in presence of impulsive and interference noise.