利用分形合维数的OFDM信号与单载波信号识别研究

针对OFDM信号与单载波信号的特点,首次把分形理论应用于OFDM信号的识别上,提出一种利用分形盒维数的OFDM信号和单载波信号的识别方法。通过对通信信号中分形盒维数的数学分析,分别计算出OFDM信号和常见单载波信号的分形盒维数,把分形盒维数作为特征值,采用基于分形盒维数的识别方法完成OFDM信号与单载波信号的识别。仿真结果表明,提出的方法具有计算复杂度低、识别准确度高等的特点。      

特征值平移超分辨率算法

本文分析了逆幂迭代算法的收敛速度。为了克服逆幂迭代算法矩阵求逆的过程,提出了特征值平移幂迭代算法,并分析了它的收敛速度,给出了计算机模拟结果。     

身管横向固有振动的半解析解法

为了获得更加精确的身管横向固有振动解,将身管简化成多段考虑截面剪切变形和转动惯量的变截面Timoshenko梁,由此建立了身管的横向振动方程。应用Chebyshev正交多项式将身管的横向振动展开,合并边界条件和各段梁的连接条件可获得一组身管横向固有振动方程组,求解该方程组即可获得变截面身管的固有振动特性。数值算例表明：该方法求解高效,具有良好精度、能适应各种边界条件。     

基于会议电话中的实时语音降噪算法研究

在兼顾降噪性能和功耗的基础上，提出一种基于多特征估计的实时语音降噪算法? 算法首先将输入信号进行快速傅里叶变化，并根据概率密度进行噪声估计，然后分别计算输入信号的３个特征频谱平坦度、频谱差异度和似然值，并将特征值映射到激活函数上求出语音概率，最后根据该概率来更新滤波器系数，从而获得去噪的信号，与改进谱减法、自适应维纳滤波法和基于调制深度的算法的实验对比显示，提出算法的信噪比改善情况明显好于其他算法，最大改善幅度达到16ｄＢ左右。此外，主观语音质量评估的效果也高于其他算法。     

改进SSMUSIC超分辨多径时延估计算法

传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据,其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优,而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题,本文通过利用谐波频率估计模型和DOA (Direction of Arrival)估计模型之间的等价性,将时延估计问题转化为谐波频率估计问题,提出了一种改进SSMUSIC(Signal Subspace Scaled Multiple Signal Classification)超分辨多径时延估计算法。改进后的算法采用平滑的思想和SSMUSIC算法的思想构造协方差矩阵和MUSIC谱,实现了对多径时延的超分辨估计。仿真表明,该算法能够实现对窄带信号多径时延超分辨估计且具有DP(Direct-Path)不模糊和谱峰陡峭的特点,估计性能优于传统的超分辨算法。      

基于EVD分解的OFDM系统时变信道估计

OFDM系统中,需要获得信道状态信息实现相干解调。信道的时变性会带来子载波间干扰(ICI),降低信道估计算法的精度。针对信道的快时变性,提出一种基于特征值分解的时变信道估计方法,同时设计一种新的导频结构。该方法利用信道矩阵时域及频域相关性,将信道频域矩阵表示为其特征向量的线性加权,并用贝叶斯模型估计加权系数。仿真结果表明,所提方法能有效降低ICI对系统性能的影响,可较好地满足快时变信道环境的要求。     

广义线性系统的特征值配置

对广义线性系统在输出反馈下的特征值配置问题进行了研究,给出了按右特征向量配置特征值的充要条件,并提出了一种利用输出反馈配置广义系统特征值且保证闭环正则性的方法。     

基于循环子空间投影的杂波快速抑制方法

子空间类方法能够较彻底地抑制高频回波中的海杂波,但该方法需要对高维协方差矩阵进行特征值分解,计算量很大,制约了方法的实际应用效率.针对该问题,提出了一种循环抑制杂波的快速子空间投影方法,通过快速子空间法估计出每次迭代的最大特征值及其特征向量,利用特征值差值拐点估计杂波和信号子空间维数,然后不断地对消掉杂波在空间的投影分量,最终使得慢速目标凸显出来.计算机仿真结果表明,快速方法的杂波抑制效果与子空间类方法相当,但计算速度大大提升,更适合实际工程应用.