基于RLS的二次加权相关时延估计算法

针对测向定位中时延估计的问题,提出了一种基于递推最小二乘（Recursive Least Squares,RLS）算法的二次加权相关时延估计方法。该方法在二次相关算法基础上,一方面引入RLS算法,在二次相关前进行自适应滤波,提高系统抗噪能力,且具有较快的收敛速度;另一方面借鉴广义互相关的思路,引入加权函数,并且采用二次加权方式,提高时延估计的性能。仿真结果表明,在低信噪比环境下,基于RLS的二次加权相关时延估计法使谱峰更加尖锐,抑制了噪声的影响,提高了估计的精度。     

广义互相关时延估计法声源定位研究

文章由广义互相关GCC求时延估计,先估计声音信号传导麦克风各阵元的不同时间差;计算时间差得出麦克风各阵元距声源的距离差,最后采取几何算法与阵列拓扑相的方法确定声源方位。该方法计算量小,易于实现,实际应用性强。     

麦克风阵列声源定位研究与ARM实现

以EasyARM2100实验板为硬件平台,设计了一个可以在二维平面内对声源进行实时定位的实验系统。系统软件部分采用了基于到达时延估计双步定位法,并使用二次相关时延估计法和三元阵几何定位法分别对时延和声源的位置进行估计。通过在系统上的大量试验测试,表明系统硬件性能良好,软件定位算法实现简单,运算量小,精度较高,有较强的抗混响和抗噪声能力,可用在实时定位系统中。     

基于二次相关法的非视域物体定位研究

非视域成像技术是对无法直接观测到的物体进行间接观测的一种技术,本文使用激光光源照射中间介质,光经过中间介质进行多次反射,再使用APD(Avalanche Photon Diode)阵列接收回波信号,最后使用二次相关法进行时间延迟估计,计算回波信号的返回时间,完成对非视域物体的定位。实验表明,该方法可以快速定位非视域物体的位置,在噪声比较大的环境下,比直接使用互相关法定位更加准确。     

基于二次相关的时延估计方法研究

针对无源定位中时延估计的问题,在研究二次相关法时延估计的基础上,结合希尔伯特变换,提出了一种新的时延估计方法。该方法对二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在更低信噪比下取得更高的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

实时声源定位算法研究与实现

声源定位技术是语音增强、语音识别技术的前提和基础。基于麦克风阵列的声源定位技术已经成为一大研究热点,其广阔的应用前景得到了广泛的关注。本文提出基于变步长标准最小均方差（variable step size least mean square,VLMS）的声源定位算法。该算法利用VLMS算法自适应估计声源到麦克风的脉冲响应系数,进而估计出各麦克风之间时延,并利用几何方法定位声源在3D空间的位置。此外,本文设计了基于Cortex-A8嵌入式平台的声源定位系统,并进行了相应的硬件选型与调试及算法移植工作。实时实验显示,本系统的方案合理有效,能够较好的实现声源定位。     

基于时延估计的四元声源定位研究

当前对于声源定位技术的研究非常火热,它主要由声学、信号接收、软件设计以及数字信号处理等学科组成,通常在研究声源定位时我们采用传声器阵列定位技术.而时延估计是传声器阵列进行信号处理的一项非常重要的技术,它的目的是对同源信号到达不同的传声器由于传输距离的不同而产生的时间差.现在,声源定位技术已经被广泛的应用到移动通信、智能...     

基于麦克风阵列的声源定位系统设计与应用

概括声源定位实验原理并设计麦克风阵列进行声源的捕捉,通过多次实验验证,与仿真软件的数据拟合,使得声源定位算法得到进一步提升。系统配备专门的上位机控制软件,当上位机得到各组麦克风阵列收集到的数据后,经Matlab程序估计时延及解析声源位置,通过软件的声源波形图和声源雷达图使得声源的定位更加直观。     

基于经验模态分解重构的二次相关时延估计

针对低信噪比情况下的时延估计,将二次相关( SC)时延估计与经验模态分解( EMD)算法结合,提出了EMD重构二次相关时延估计方法。该方法针对EMD重构时本征模态函数的选择,将倒谱法和谱减法相结合,提出新的本征模态函数中有用信号主导分量和噪声主导分量的区分方案。研究结果表明：EMD重构二次相关法较传统二次相关法抗噪性能更优,更能锐化二次相关峰值;在非高斯有色噪声和高斯白噪声情况下,分别将准确估计时延的信噪比降低了4 dB和2 dB。     

基于循环二次相关的时延估计

针对无源定位中时延估计的问题,在研究循环二次相关时延估计算法的基础上,结合希尔伯特差值时延估计算法,提出了一种新的时延估计方法。该方法运用希尔伯特差值法对循环二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在低信噪比条件下取得更好的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

TDOA中几种时延估计算法的比较

在现有的传声器阵列声源定位方法中,基于声达时间差(TDOA)估计定位法计算量较小,定位精度较高,同时也易于实现实时系统,是目前声源定位法中常用的方法。采用该方法最重要的就是进行时间延迟估计(TDE),其精确性直接影响到定位的准确与否。概括了基于传声器阵列的声达时间差(TDOA)估计定位法中几种时间延迟估计的算法,给出了部分算法的仿真结果,分析了每种算法中存在的优缺点并同时指出了需进一步研究的问题。     

相位噪声对QAM系统的影响及消除方法分析

分析了相位噪声的成因、测量以及相位噪声对系统的影响.同时通过仿真给出了因相位噪声影响而使系统性能下降的图示表示.列举了消除相位噪声影响所采用的不同方法,并着重分析了高阶QAM对抗相位噪声的最新的解调方法.     

CCD区域倍频读出及其对成像的影响

在某空间项目中,需要使用一款指定的CCD传感器研制一套用于空间成像的CCD摄像机系统,并且要求图像的帧频高于CCD传感器的标准帧频。简单的超频读出CCD会使摄像机的信噪比下降。文中首先分析了CCD摄像机在空间条件下影响成像信噪比的多种原因,发现读出噪声对输出图像的信噪比影响是最大的。使用区域倍频读出方法来提高CCD摄像机的输出帧频,即在图像的水平和垂直方向都使用4倍的时钟读出部分像元。最后把区域倍频读出CCD的图像信号和整体超频读出CCD的图像信号进行了信噪比对比检测,测试结果表明区域倍频读出的CCD图像质量较好。     

基于麦克风阵列声源定位系统的FPGA实现

论述了基于麦克风阵列的声源定位技术的基本原理,给出了利用FPGA实现系统各模块的设计方法.重点介绍了其原理和模块的电路实现,给出的基于FPGA设计实验结果表明,系统最大限度发挥了FPGA的优势、简化了系统设计、缩短了设计周期、符合设计要求.     

红外遥感相机成像参数优化研究

为了更好地优化红外遥感相机成像参数,文章首次提出信噪比-动态范围积相机性能综合评价指标.建立了红外遥感相机的噪声电压模型并深入分析噪声影响,当恒定噪声电压项远大于时变噪声电压项时噪声电压模型可以近似简化为线性模型.进而建模分析了积分电容和积分时间对信噪比和动态范围的影响,并首次提出信噪比-动态范围积作为相机性能评价的指标.信噪比-动态范围积随着积分时间同步增大,积分时间较小时增速较快,积分时间较大时增速迅速下降;信噪比-动态范围积随着积分电容的增大先增加后减小,存在极值.研究结果对红外遥感相机的参数优化设计具有重要作用.     

差分探测器偏振光学相干层析信号分析

分析了使用差分探测器的偏振光学相干层析(PS-OCT)统噪声,讨论影响系统信噪比(SNR)的因素,模拟SNR随这些因素的变化趋势,根据分析得出实现最佳SNR的参数条件,为提高PS-OCT系统SNR提供了理论依据.相关实验验证了模拟结果的正确性.     

荧光微弱信号检测电路设计

荧光分析技术在现代化学分析中占有重要地位,在荧光分析仪器与传感器的研制过程中,有效提取荧光信号十分关键.在考虑检测电路内在的噪声来源和系统环境特点的基础上,详细讨论了应用在荧光光纤传感器中微弱荧光信号检测电路的结构、特点和设计注意事项.     

一种可克服非相干数据影响的直扩信号捕获算法

本文提出了一种可克服非相干数据调制影响的直扩信号捕获算法.该算法首先通过延迟共轭相乘克服数据位跳变影响,并通过快速傅立叶变换(FFT)计算圆周相关获得接收信号伪码相位的快速预测;然后使用捕获到的伪码相位对接收信号进行解扩,并利用FFT频谱分析完成接收信号载波多普勒频率的捕获.理论分析及仿真均表明,与已有的算法相比,本文提出的算法对数据位跳变时刻不敏感,捕获时间短,适用于非相干数据位调制直扩信号的快速捕获.     

—种有约束的自适应LMK时延估计算法

提出了一种有约束的自适应LMK时延估计算法，该算法的代价函数根据估计误差的峭度选取，算法直接对时延进行估计，不需进行插值运算。最后用实测的直升机辐射的噪声数据进行了仿真，表明新算法具有更快的收敛速度。     

一种基于自适应噪声估计的CP-OTFS系统信号检测算法

针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统中最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法性能整体不佳以及计算复杂度高的问题,通过对CP-OTFS系统时延-多普勒（Delay-Doppler,DD）域中的输入-输出关系运用二维离散傅里叶变换后,提出一种基于自适应噪声估计的检测算法。该算法首先根据先验信息衡量接收信号功率和信道增益,然后用一个含参项衡量发送信号功率,最后引入噪声方差完成对噪声项的估计并结合MMSE准则进行信号检测。仿真结果表明,当信噪比为19 dB时,该算法的误码率性能比MMSE检测算法提升了3.72 dB且在运算过程中不涉及矩阵的求逆,是误码率性能整体较好与低复杂度的信号检测算法。