基于Baker映射与时空混沌相结合的CT-QR域双彩色鲁棒盲水印算法

针对彩色水印图像的盲提取算法抗几何攻击鲁棒性不强的问题,提出一种Baker映射与时空混沌相结合的轮廓波变换(Contourlet transform,CT)和QR分解双彩色强鲁棒盲水印算法。首先将彩色水印分离成RGB分量,对三个分量分别进行Baker映射与时空混沌相结合的预处理操作,然后对载体图像的RGB分量分别进行Contourlet变换,分块QR分解得到酉矩阵,最后根据嵌入规则将加密后的水印分通道的嵌入到酉矩阵中。水印提取时利用Radon变换对图像进行几何校正可提高其几何攻击的鲁棒性。仿真结果表明,该算法不仅使嵌入水印后的图像具有良好的不可见性,而且能有效抵抗加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、平移、旋转、马赛克、篡改等攻击,NC值均在0.9以上,对组合攻击也有较强的鲁棒性。      

无码间干扰DC-CDSK混沌通信方案

针对差分混沌-相关延时移位键控（DC-CDSK）存在的码间干扰而造成的比特误码率较高问题,提出了一种无码间干扰DC-CDSK混沌通信方案。通过改变混沌信号发生器的结构,确保发送的两路混沌信号严格正交,彻底解决了判决变量中码间干扰问题。推导了在高斯白噪声信道中的比特误码率公式并完成仿真,结果表明,在一定信噪比和扩频因子条件下无码间干扰DC-CDSK比特误码率比原系统提高了2~3 dB。     

冷启动环境下多卫星信号的联合捕获

针对冷启动环境下多卫星信号的联合捕获算法缺乏的问题,提出了一种复合伪码,部分匹配滤波结合快速傅里叶变换(PMF-FFT)以及频谱校正的捕获方法.该方法首先通过将不同卫星信号的伪码相加生成复合伪码,获得对不同卫星信号同时捕获的能力,然后将复合伪码和接收信号进行PMF-FFT运算,实现对多卫星信号的捕获,最后将经过FFT后...     

低信噪比WCDMA信号扩频码的盲估计方法

针对低SNR(信噪比)下WCDMA(宽带码分多址)上行链路信号OVSF(正交可变扩频因子)码难检测的问题,提出了一种利用WCDMA信号的相关矩阵累加平均与其奇异值分解相结合的方法。该方法是在WCDMA信号的OVSF码周期、码速率等参数已知的前提下,将接收到的信号以一随机固定值为起点进行周期分段,形成多个连续观察向量,求相关矩阵并累加平均,并对相关矩阵进行奇异值分解,由相关矩阵的主特征向量估计出WCDMA信号的OVSF码序列,从而对接收的信号实行盲解扩处理。仿真结果表明,该方法在较低SNR条件下也能取得良好的效果。     

基于模糊酉矩阵TD-SCDMA突发信号组合码的盲估计

针对TD-SCDMA突发信号盲解扰与盲解扩的问题,该文提出了一种基于模糊酉矩阵组合码盲估计的方法。该方法将TD-SCDMA系统中短扩频码与固定长度的扰码一起视为小区的扩频码,即组合码,首先根据用户midamble码自身高度的相关性进行midamble码捕获和载波残余频偏估计;然后根据midamble码所处的相对位置,以扰码长度为周期对数据域信号进行分段截取,最后利用相关函数二阶矩、奇异分解法以及消除模糊关系的酉矩阵法,即可完成组合码的盲估计。仿真结果表明,该算法具有良好的估计效果,而且在估计复组合码前,无需估计组合码的周期。     

一种新的红外焦平面阵列盲元处理算法

为了有效检测和补偿红外焦平面阵列(IRFPA)的盲元,提出一种IRFPA盲元即时处理的新算法。该算法利用红外系统实时成像过程中盲元与有效像元的窗口响应率存在的显著差异性,实现盲元的快速检测;依据图像信息的时空相关性实现盲元的在线补偿。最后给出了盲元处理的硬件实现过程。实验结果表明:该算法流程简单,通用性强,能够对系统工作过程中随机出现的盲元进行即时检测和补偿,在实际工程中具有较大的应用价值。     

基于稀疏分解的微弱多分量LFM信号参数估计

Wigner-Ville分布是线性调频(LFM)信号参数估计方法中的常用方法,但其缺点是对多分量LFM信号有严重的交叉项.文中以稀疏分解方法为基础,利用匹配追踪(MP)算法将微弱多分量LFM信号在过完备原子库上进行分解,由分解得到的原子参数可以估计出各个LFM信号的起始频率和调频斜率,从而实现了微弱多分量LFM信号的参数估计.仿真验证了该方法的有效性.     

基于脉冲成形扩频信号伪码周期盲估计

针对基带扩频信号的频谱范围较宽,信号在带限的信道中传输时需要对信号进行带宽限制,从而会造成码间干扰和频谱泄露的问题,将基带扩频信号通过脉冲成形器后对其主要参数的抗截获性能进行了研究,并使用两次功率谱的方法对该类信号的伪码周期进行了估计。理论分析证明,做两次功率谱以后的信号以脉冲串的周期来扩展谱线,且信号主要能量将会聚集在一些类似于基带成形脉冲二次谱形状的尖锐脉冲处,通过测量这些尖锐脉冲间的间距即可以估计出基带扩频信号的伪码周期。计算机仿真结果证明,两次功率谱的方法可以在低信噪比的条件下实现对带脉冲成形基带扩频信号伪码周期的估计,且本文算法对伪码周期估计的正确率比文献[1]算法约提高7dB左右。     

一种提高无迹卡尔曼滤波精确度的方法

无迹卡尔曼滤波是通过确定性采样,以无迹变换为基础,用卡尔曼线性滤波框架而建立起来的,对非线性系统有很好的滤波效果,但当噪声的影响较大时,精确度将会减低。为解决上述问题,提出了一种提高无迹卡尔曼滤波(UKF)精确度的方法,它将观测噪声和系统噪声引入到采样点中,对噪声进行对称采样处理,同时改进了算法过程,增加了无迹卡尔曼滤波的抗干扰性,与常规无迹卡尔曼滤波(UKF)相比,不仅保持了系统的稳定性,而且提高了精确度,最后通过仿真进行了验证。