基于隐训练序列的信道估计与跟踪

提出了新的基于隐训练序列的频率选择性信道估计方法,利用训练序列与信息序列的不相关特性,在没有带宽损失的情况下估计出信道参数。文中对所提方法给予了证明,给出了信道估计算法,并提出了改进的自适应形式,可以用于跟踪时变信道。与以往的隐训练序列估计方法比较,文章中的算法具有更低的估计均方误差,不受接收端直流偏移的限制,且适用于时变信道。计算机仿真结果表明了该估计方法的有效性。     

用于自适应数字波束形成的稳健子阵异步RLS算法

提出了一种修正的递归最小二乘自适应算法--稳健子阵异步递推最小二乘算法(MSARLS)--用于自适应数字波束形成.该算法综合运用稳健估计和子阵异步递推技术.改进后的算法,不但大大减少了运算量,而且增强了算法抗突发强干扰的性能.另还给出了计算的理论分析和计算机仿真结果.     

自适应信号分解方法在主动声呐信号处理中的应用研究

利用基于“Matching Pursuit”算法的自适应信号分解方法,探讨了主动声呐信号处理中多目标回波的检测及参数估计问题。该方法既能实现多目标分辨,又能提取出更多的目标特征信息,所以能够充分发挥宽带信号的优势。再者,不仅对更广泛类型的发射信号具有普适性,而且分解结果能为下一段接收数据的选取提供参考信忠。因而,同已有的信号处理方法相比,该方法具有明显的优越性,是一种比较好的信号分析方法。仿真实验证明了该方法的有效性。     

DS-CDMA系统新的空时并联结构 及二维自适应DBF算法

针对直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)移动通信接收系统,本文提出了一种新的空时二维信号处理结构,这是一种"智能天线与瑞克(RAKE)接收机的并联连接"(PI-SA&RR)结构.基于PI-SA&RR结构,提出了空时二维自适应数字波束形成(ST2-DADBF)算法.与"二维RAKE接收机"(2-DRR)相比,ST2-DADBF算法不需要对延时-波达方向(DOA)进行估计就能够获得最优空-时域联合输出.与"导频符号辅助相干自适应天线阵列分集接收机"(PSA-CAAADR)相比,ST2-DADBF算法能够使智能天线和RAKE接收机联合参与自适应算法,不需要对RAKE分支信道参数进行估计,是一种真正的二维自适应算法.针对多用户移动通信系统,同时考虑到信道的时延扩展和空间角度弥散的影响,本文给出了一种接收信号的通用模型,基于该模型对ST2-DADBF算法进行了计算仿真.仿真结果表明,ST2-DADBF算法能够在空时二维域中捕获感兴趣用户的各个多径分量,并将这些多径分量同步相干合成,同时抑制其它用户在时域和空域形成的干扰,因而可获得良好的误码率(BER)性能.     

基于遗传算法的宽带加权子空间拟合测向算法

宽带信号测向一直是信号处理领域研究的难点.本文把窄带情形下的加权子空间拟合测向算法推广到宽带情形,构造了一个目标函数,然后应用遗传算法进行非线性全局优化,即可得到波达方向估计值,同时避免了对入射方向进行预估计.把本文算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性.     

基于滑窗结构的软输出维特比算法的实现

文章在对软输出维特比算法(SOVA)进行推导的基础上，分析了软信息的提取过程。同时从硬件实现的角度考虑，提出了一种基于滑动窗1：3结构的SOVA算法实现方案，该算法大大降低了算法实现复杂度和译码延迟，同时通过调整滑窗参数，可以取得与非滑窗SOVA算法几乎相同的性能。     

高速电视图像和实时信息融合与回放的工程实现

基于高速电视图像文件与跟踪转台实时运动数据信息的存储结构,在VC 6.0环境下编程开发一种测量软件,解决了在实际工程应用中实现图像信息与跟踪转台实时信息的融合与回放时所遇到的对4G大文件的读写操作问题以及图像与实时数据融合时的时间同步问题,提出了一种将高速电视图像及实时信息的融合与回放的通用方法,在工程应用中取得了良好的效果.     

面向头肩序列图像的质量可精细扩展视频编码方法

FGS编码方法具有细粒度的可扩展能力,能很好地适应网络带宽的动态变化,被认为是一种适合于网络视频传输的编码方案.但现有的MPEG-4 FGS编码标准效率低,限制了其进一步的推广应用.因此,本文面向视频应用中常见的头肩序列图像,实现了一种质量可精细扩展的视频编码方法.该方法采用H.26L对基本层进行编码,采用基于DCT变换的SPIHT方法对原始图像与基本层重建图像之间的残差进行编码得到增强层的码流.然后将复杂背景下的人脸检测与跟踪技术与选择性增强技术结合起来,对人脸区域优先编码.实验结果表明,该方法不仅编码效率高于现有的MPEG-4 FGS标准,码流具有可精细扩展的特性,还可以选择性地提高人脸区域重建图像的主观感受水平.     

基于Schur运算格的线性ICA估计算法

从几何角度来看,线性ICA(Independent Component Analysis)估计可以通过角度变换来实现.因此,本文提出一种新颖的,基于Schur运算格的格型ICA估计算法,格型算法较之其它算法稳定,易于扩展,易于硬件软件实现.仿真结果表明,该算法性能令人满意.     

一种基于小波变换的图像融合算法

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好.