宽光谱激光雷达探测多种气体的仿真研究

宽光谱激光包含丰富的谱特征信息,可用于同时探测多种气体。采用宽光谱激光雷达,利用最大似然估计算法,对同时探测多种有毒气体进行了仿真实验。仿真结果表明,探测距离1000 m时,远红外波段宽光谱激光雷达可以有效同时探测Sarin、Tabun、VX三种气体,且平均误差可以控制在5%以内。此外,选择不同远红外波段探测结果不同,需结合待测气体的吸收频谱特性来合理选择波段,以实现测量误差较小。通过选取9~10μm、10~11μm和10~11.5μm远红外三种不同波段对探测误差进行了分析和比较,结果表明,9~10μm波段为优选。     

子空间方法盲多用户检测技术分析与探索

着重分析了基于子空间跟踪的盲线性多用户检测算法 ,并对其内部算法模块进行了仿真比较 ,最后对算法性能改善方法提出了自己的新思路     

双Haar小波变换系数的MAP估计及在图像去噪中的应用

小波变换作为一种新的工具,在信号去噪中得到了重要的应用。本文对双Haar小波变换系数,提出了MAP的估计方法,并对其在图像去噪中的应用进行了讨论。实验表明所提出的小波收缩算法与软门限方法相比较,用于图像去噪时可以给出更好的结果。     

多径瑞利衰落信道中的盲信噪比估计

提出了一种在多径瑞利衰落信道中的信噪比盲估计算法。采用自相关检测和多项式拟合的方法，在保证接收端参数符合降噪原理的条件下．利用接收信号同相分量的自相关函数实现了较精确的盲信噪比估计。算法分析和计算机仿真结果表明．该算法适用于低信噪比情况，在信噪比为0-20dB时估计误差小于1dB。     

基于高阶统计量的系统的盲辨识

通过对二阶统计量和高阶统计量的系统辨识方法的比较,重点介绍基于高阶统计量的系统盲辨识,分FIR和IIR两种情况简要描述了在这两种结构中实现系统盲辨识的方法,同时作为盲辨识的一个重要方面,也对系统的时延估计进行了讨论。随着通信和现代信号处理技术的发展,将高阶统计量的观点应用于MIMO系统的辨识已成为一个研究热点。     

基于FPGA的Kalman滤波器的设计

针对电路设计中经常碰到数据的噪声干扰现象,提出了一种Kalman滤波的FPGA实现方法。该方法采用了Ⅱ公司的高精度模数转换器ADS1251以及Altera公司的EPIC12,首先用卡尔曼滤波算法设计了一个滤波器,然后将该滤波器分解成简单的加、减、乘、除运算。通过基于FPGA平台的硬件与软件的合理设计,成功地实现了数据噪声的滤除设计,并通过实践仿真计算,验证了所实现滤波的有效性。     

一种Viterbi译码的改进算法

Viterbi译码是一种应用广泛的最大似然估计算法。本文利用相邻几组判决数据之间的相互关系，对这几组数据进行联合判决估计，从而提高了译码性能。从仿真结果来看，当译码深度不大时，译码性能得到明显的改善。因此该算法可以在保证同等性能前提下，减小硬件规模，降低功耗。     

并联系统下屏蔽数据新模型的统计分析

给出了并联系统下屏蔽数据新模型,修正了原有的基本假定,在此基础上推导了相应的似然函数,在全样本、定时截尾样本场合下研究了参数的极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟算例验证方法的可行性.     

An Adaptive Time Delay Estimator Based on ETDE Algorithm with Noisy Measurements

We address the problem of adaptive time delay estimation with noisy measurements. We develop a computationally efficient adaptive time delay estimator based on Explicit time delay estimation (ETDE) algorithm, by applying the unbiased impulse response estimation ap-proach. In this algorithm, a weighted error function is de-rived, and the time delay is explicitly parameterized in the filter coefficients and iteratively updated directly by uti-lizing the modified error function. Simulations validate the performance of the proposed algorithm for colored input and low signal-to-noise ratio scenarios.     

感兴趣系数图像压缩编码算法

根据遥感图像编码的特殊性,提出了一种感兴趣系数编码算法。对于给定码率计算遥感图像小波域系数的熵估计值,从而大致确定正常编码情况下图像编码所截取到的比特平面, 在此基础上给出了感兴趣系数确定方案及提升幅度的计算方法。该算法与感兴趣区域编码方法不同,不需要在图像域指定感兴趣区域,系数提升幅度也不用提前指定,而且不必对所有子带的系数进行提升。该算法是任意区域的感兴趣区域编码的扩展和补充,但更为灵活、有效。仿真结果表明该算法可以有效保留遥感图像中小目标的信息,但图像总体质量略有下降。