自适应随机共振二进制基带信号处理

在二进制基带数字信号处理系统中引入随机共振作为非线性处理模块,可以有效地提高系统的输出信噪比.从误码率和输入输出互信息角度对随机共振进行研究,提出一种基于互信息的自适应随机共振信号处理方法,增强了二进制基带数字信号处理系统的鲁棒性.系统运行前先使用一很短的训练序列,随机共振模块根据输入输出互信息按照梯度方向自动调整系统参数,经有限步迭代后自动收敛到最佳共振点,并保持此状态对未知信息序列进行处理,使系统输出端误码率达到最低.仿真结果表明,新算法迅速收敛到最大互信息值,与直接判决方法相比具有更大的信噪比增益.     

基于归一化协方差系数的超声基波图像与组织谐波图像融合

为了提高超声图像的细节分辨率和信噪比,本文提出了一种基于归一化协方差系数的超声基波图像和组织谐波图像融合算法。首先从理论推导和实验验证两个方面证明了超声包络信号归一化协方差系数与信噪比的关系,通过计算连续两帧组织谐波包络信号的归一化协方差系数能够准确计算出包络信号的信噪比。设计出一种合适的隶属函数,从而根据归一化协方差系数决定权值,基于此权值对超声基波图像和组织谐波图像融合。本文还对协方差系数计算算法优化,采用区域求和表的方法减少计算量,提出了一种快速算法。实验结果提高了图像质量,中场分辨率提高,近场和远场信噪比提高,并且快速算法能够达到实时的要求。     

一种利用互信息的多核并行医学图像配准算法

分析了利用互信息作为相似性测度进行医学图像配准的算法,给出了具体计算流程.针对其中互信息计算量大、耗时长的缺点,提出了一种运行于单机多核平台的快速并行配准算法.利用OpenMP（open multi-processing）构建了一个图像匹配的多核并行计算平台,并对配准程序中的互信息计算进行并行处理,最后完成配准.通过对图像匹配算法效率进行的评估实验,验证了多核并行计算技术能够提高医学图像配准的运行效率.结果表明,该方法既保证了配准精度,又能够较好解决配准速度慢的问题.     

一种描述颗粒沉积现象的Monte Carlo算法

为了提高Monte Carlo算法在求解颗粒群平衡方程时的计算精度和效率,发展了一种基于异权值Monte Carlo(DWMC)算法的快速Monte Carlo(F-DWMC)算法,该算法在处理颗粒沉积事件时采用确定性方法,能够更加快速准确地求解颗粒的沉积行为.文章选定了两种存在理论分析解的工况(分别考虑颗粒重力沉积和布朗扩散沉积行为)对F-DWMC算法进行了验证,获得了多分散颗粒物系统的颗粒尺寸分布函数曲线,计算结果与理论分析解吻合较好,并且与DWMC算法相比,F-DWMC算法具有更高的计算精度和效率.     

多电平DSSS信号的盲检测

提出了一种能够对低信噪比条件下多电平直接序列扩频(DSSS)信号进行盲检测的方法.该方法不需要知道发射机的扩频传输体制,当采用MPSK等恒包络线性调制方式时,该算法只需利用信号二阶矩就可以进行盲检测;当采用MQAM等非恒包络线性调制方式时,该算法首先估计接收信号的四阶矩,以抵消调制符号自身包络的影响,然后再采用简易的二阶矩方法进行后续信号检测.理论分析和仿真结果都证实了该方法能够检测出低信噪比多电平直接序列扩频信号.     

基于互信息和关联规则的文本特征提取方法

为改善传统互信息方法在网页分类中的效果,对互信息方法在词频、类间分布以及低信息量特征方面进行改善,提出了一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法。改进了传统互信息方法,引进词频和类间平衡因子,从而避免互信息对低词频特征值放大;改进互信息特征提取后,计算低信息量特征与高信息量特征的关联规则,以置信度为概率将低信息特征替换为对应规则中的高信息量特征;将置换后的样本集再进行向量化。实验表明,该方法相比传统的互信息方法具有较好的分类性能,F1值平均提高了约6%。将该方法应用于网页分类中,结果显示改进后的互信息方法在网页分类中具有较好的性能。     

结合ReliefF和互信息的多标签特征选择算法

针对传统单标签特征选择算法不能直接应用于多标签数据的问题,提出一种多标签特征选择算法——MML-RF算法.在ReliefF的基础上,MML-RF算法提出新的类内最近邻样本查找方式,并结合多标签的贡献值改进特征权值的计算方法,能很好地适应多标签数据的特点;同时为了减少特征冗余,MML-RF算法以互信息作为特征冗余度量方式,提出一种去冗余方法,能够得到更小的特征子集.实验表明,MML-RF多标签特征选择算法得到的特征子集规模较小,且在多标签数据集上具有很好的分类效果,能够提升多标签学习和数据挖掘工作的效率.     

随机共振及其在微弱信号方位估计中的应用

在低信噪比下,为了准确估计单独的方位估计算法会出现偏差,提出了基于随机共振的微弱信号方位估计方法.通过随机共振能够得到信噪比提高的信号,然后再由方位估计算法来估计出目标方位.同时结合常用的微弱正弦信号和BPSK信号,利用方位估计中的CBF、MVDR、MUSIC算法进行了仿真研究.结果表明:随机共振可以提高信噪比,应用到微弱信号方位估计符合理论分析.     

一种基于动态规划的弱目标检测方法

针对机载脉冲多普勒雷达检测弱目标困难,提出一种改进的动态规划方法.在动态规划算法中引入多级幅值累加判决门限,在循环递归过程中丢弃一部分目标轨迹,减少了算法计算量.经实测数据验证,该方法在强杂波背景下能较好地检测出低信噪比运动目标.     

基于免疫算法的球形译码算法研究

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的性能最接近最大似然检测算法,是目前应用最为广泛的一种信号检测方法,但传统的球形译码算法在低信噪比时计算复杂度较高,在高信噪比时误码率性能不够理想.该文提出了一种改进的球形译码方法,利用免疫算法的寻优能力来获得最佳的初始搜索半径,从而达到在保证译码性能的同时有效地降低计算复杂度的目的.实验仿真结果表明,与传统的球形译码算法相比,基于免疫算法的球形译码方法在高信噪比下可以达到最大似然译码的性能,同时能有效降低低信噪比时的运算复杂度,从而更符合现代无线通信实时性的要求.     

全数字导航接收机中的频率合成器

为在直扩接收机中实现高精度的频率合成器，提出了一种改进的坐标旋转数字计算机（CORDIC）算法，通过预迭代的方式将传统的CORDIC算法的工作范围扩展到了全角度范围，并且加入的预迭代可以统一到流水线结构中.该算法避免了采用传统查表方法耗费大量ROM资源，从而不利于芯片实现小型化和低功耗化的缺点，通过加法和移位操作计算基本的超越函数，可以采用迭代算法实现高精度的频率合成，在保证高速、高精度频率输出的同时节省了硬件资源.硬件平台仿真结果表明，该算法占用很小的硬件资源，能够产生高速、高精度的频率输出，可以应用于直扩接收机中.     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

LDPC码在水下语音通信中的性能

在水下数字语音通信中,由于水下信道固有噪声的影响,在接收端必然会产生一定的误码。为了减少误码,实现水下语音信号的可靠传输,本文提出将低密度校验码(LDPC)这种接近香农极限的信道编码技术应用于水下语音通信。根据语音编码的特点,选用(1152,576)、行重为6、列重为3、码率为1/2的LDPC码,并将其与典型的码率为1/2的(2,1,8)卷积码进行比较。试验结果表明,采用本文提出的水下语音通信系统,在信噪比大于1.5dB时都可以实现可靠的语音通信,比传统的卷积码减少了1.0dB。     

改进的三次相位函数法LFM雷达信号参数估计

为了研究对线性调频(LFM)雷达信号的参数估计,提出了利用改进的三次相位函数法对LFM雷达信号进行参数估计.三次相位函数法可提取信号的相位函数的各项系数,并且只需通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来进行估计参数,具有较高的精度和良好的低信噪比能力,但是计算量较大.针对三次相位函数法计算量大的问题,提出调频斜率搜索范围设定准则及双尺度调频斜率搜索法,可减少大量计算量,同时保持了低信噪比下的算法精度.仿真测试结果表明,新算法有效地减小了计算量,并且保证了低信噪比下的算法精度,算法性能得到了提高.     

感知神经网络的信息传输及电路实现研究

为提高神经元网络信号的传输效率,改善人们对外界刺激的感知能力,本文采用平均互信息量的评价方法,研究了费茨休夫-南云感知神经元模型中信息传输的随机共振现象,探讨了并联单层神经元网络和双层神经元网络的信息处理功能,并用PSpice电路对神经元网络的信息传输进行了实验验证。数值模拟与电路仿真结果表明,FHN神经元并联模型和双层神经元网络具有随机共振现象,在一定的噪声强度范围内,双层神经元网络对输入信号的响应好于单层神经元网络,噪声能够提高神经元网络的输入输出互信息量,平均互信息量的最大值对应最优的传输性能,证明噪声对神经网络信息传输具有增强作用。该研究对感知神经元群体的信息传输具有重要的启示意义。     

雾对无线光通信系统信噪比的影响

目前,无线激光通信系统以其安全性好、高带宽、高容量、成本低以及无需频率许可等优点得到越来越广泛的应用与研究。但通常激光在雾、雪、雨等恶劣气象环境下传输时,信号却产生严重的衰减甚至会造成通信中断,因而就有必要掌握激光在恶劣气象条件下的传输效应和衰减特性。本文从雾的物理特性出发,对激光在雾媒质中的传播衰减特性进行了基础的理论研究。分别给出了无线光通信系统的数字模型、噪声模型,并对数字信噪比的计算进行了理论推导,给出了不同因素对探测器数字信噪比的影响。最后,以工作波长为810nm的激光为例,利用衰减率与透过率之间的关系,给出了在平流雾及辐射雾中数字信噪比随能见度的变化关系曲线,分析了信噪比随视场角的变化关系。该分析说明,雾的能见度对无线光通信系统接收器信号功率及数字信噪比有较大的影响。     

基于Laguerre变换的线性调频信号检测

提出了一种基于Laguerre变换的线性调频信号检测新方法，通过恰当设定Laguerre参数，能够对消线性调频信号的频率变化，得到一个近似周期的信号。由于线性调频信号的能量集中到一条谱线(frequency bin)上，因此能在低信噪比下实现有效检测，仿真实验证明了这种方法的有效性。     

数字基带直传在光纤通信中的实现

利用光纤通信系统原理综合实验箱，可有效实现一个基本的数字电话基带直传，描述了该实验的工作原理及具体实现。在短距离传输的基带直传方式中，要增加单模光纤的带宽，应采用1B2B的CMI码，这样信道编码的误码增值几乎为零，大大提高信噪比，改善传输质量。并在此基础上讨论及分析了一般光纤通信系统的运作原理及其技术特点。     

考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法

为解决动态环境下无人机导航系统姿态估计易受传感器噪声和运动加速度干扰的难题,提出一种考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法。首先,建立运动加速度估计模型,根据基于卡尔曼滤波的加速度误差模型和由外部传感器提供的速度信息实现对运动加速度的精确估计,利用运动加速度估计模型获得的运动加速度对加速度计的原始值进行修正,降低动态环境下运动加速度对姿态估计的干扰。随后,搭建基于互补滤波的姿态估计模型,利用磁力计信息和修正后加速度信息构建陀螺仪修正量,对陀螺仪原始值进行修正,设计互补滤波器滤除来自加速度计和磁力计的高频噪声和来自陀螺仪的低频噪声,避免传感器噪声信号对姿态估计的干扰。最后,利用无人机试飞过程中采集的传感器信息对该算法进行实验验证。实验结果表明,该算法可以精确估计无人机机动过程中所产生的运动加速度,有效减弱传感器噪声和运动加速度对姿态估计的干扰,该算法显著提高了无人机导航系统在动态环境下姿态估计的精度和抗干扰能力。