2011年 第27卷 第8期
摘要：
精确地估计微动参数有利于对微动目标进行分类识别。本文根据目标微动在全相参脉冲多普勒雷达体制下的回波特点，提出了一种基于游标测距(Range Vernier)的微动参数估计方法。首先建立微动目标雷达回波模型，主要是进动目标回波模型。以某一回波脉冲为参考，采用游标测距技术测量后续回波脉冲接收时刻目标的距离，该距离与时间的关系反映了目标的运动规律，最后通过正弦基分解(Sin FM Basis Decomposition)的方法从测量结果中估计出微动参数，包括振幅、角频率和初始相位。参数估计过程中峰值搜索的范围由经验知识和雷达测量信息确定。算法性能分析推导了雷达测速误差、测相位误差以及脉冲重复频率(PRF)和载频之间的约束关系，以保证游标测距正常进行。仿真结果验证了在现有雷达体制和测量精度条件下，游标测距可以正常应用，并且微动参数估计的精度非常高。
精确地估计微动参数有利于对微动目标进行分类识别。本文根据目标微动在全相参脉冲多普勒雷达体制下的回波特点，提出了一种基于游标测距(Range Vernier)的微动参数估计方法。首先建立微动目标雷达回波模型，主要是进动目标回波模型。以某一回波脉冲为参考，采用游标测距技术测量后续回波脉冲接收时刻目标的距离，该距离与时间的关系反映了目标的运动规律，最后通过正弦基分解(Sin FM Basis Decomposition)的方法从测量结果中估计出微动参数，包括振幅、角频率和初始相位。参数估计过程中峰值搜索的范围由经验知识和雷达测量信息确定。算法性能分析推导了雷达测速误差、测相位误差以及脉冲重复频率(PRF)和载频之间的约束关系，以保证游标测距正常进行。仿真结果验证了在现有雷达体制和测量精度条件下，游标测距可以正常应用，并且微动参数估计的精度非常高。
摘要：
车载前视超宽带地表穿透雷达在地雷探测中遇到的困难是虚警率过高，地雷与杂波在全孔径图像中很难准确区分。为降低地雷探测过程中的虚警率，该文提出一种基于目标子孔径图像方位不变性的检测方法。该方法利用分裂发射虚拟孔径成像模型，将全孔径图像分解为左右两个子孔径图像，并根据子孔径图像中的目标一维距离剖线建立双峰特征模型。在此模型基础上提取具有方位不变性的若干特征，进而得到左右子孔径图像中目标的一致性度量，并将该一致性度量作为最终的特征向量送入鉴别器加以判别。经实测数据验证，该算法能有效剔除原先在全孔径图像中无法剔除的杂波，从而降低前视地表穿透合成孔径雷达中地雷探测的虚警率。
车载前视超宽带地表穿透雷达在地雷探测中遇到的困难是虚警率过高，地雷与杂波在全孔径图像中很难准确区分。为降低地雷探测过程中的虚警率，该文提出一种基于目标子孔径图像方位不变性的检测方法。该方法利用分裂发射虚拟孔径成像模型，将全孔径图像分解为左右两个子孔径图像，并根据子孔径图像中的目标一维距离剖线建立双峰特征模型。在此模型基础上提取具有方位不变性的若干特征，进而得到左右子孔径图像中目标的一致性度量，并将该一致性度量作为最终的特征向量送入鉴别器加以判别。经实测数据验证，该算法能有效剔除原先在全孔径图像中无法剔除的杂波，从而降低前视地表穿透合成孔径雷达中地雷探测的虚警率。
摘要：
针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足，本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先，利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息，并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型；然后，利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值，并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明，与小波域SAR图像快速分割方法相比，该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像，信息提取更为有效，分割结果更佳；同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度，粒子群搜索的收敛精度更高，运算时间更少。
针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足，本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先，利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息，并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型；然后，利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值，并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明，与小波域SAR图像快速分割方法相比，该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像，信息提取更为有效，分割结果更佳；同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度，粒子群搜索的收敛精度更高，运算时间更少。
摘要：
基于信息冗余的错误检测与纠正（Error Detection and Correction，EDAC）技术是常见的系统级抗单粒子翻转（Single Event Upsets，SEU）的容错方法，软件实现的EDAC技术是硬件EDAC技术的替代方案，通过软件编程，在现有存储段上增加具有纠错功能的编码（Error-correcting Codes，ECC）来实现存储区错误的检测和纠正。分析了软件EDAC方案中，纠错编码的纠错能力及编码效率、刷新间隔、需保护代码量等因素对可靠性的影响，分析和仿真实验结果表明，对于单个粒子引起的存储器随机错误，提高单个码字的纠错能力及编码效率、增大刷新间隔对可靠性的影响不大，而通过缩短任务执行的代码量来提高刷新间隔，以及压缩需保护代码的总量，对可靠性有较大改进。分析结论能够指导工程实践中，在实现资源、实时性、可靠性之间进行优化选择。
基于信息冗余的错误检测与纠正（Error Detection and Correction，EDAC）技术是常见的系统级抗单粒子翻转（Single Event Upsets，SEU）的容错方法，软件实现的EDAC技术是硬件EDAC技术的替代方案，通过软件编程，在现有存储段上增加具有纠错功能的编码（Error-correcting Codes，ECC）来实现存储区错误的检测和纠正。分析了软件EDAC方案中，纠错编码的纠错能力及编码效率、刷新间隔、需保护代码量等因素对可靠性的影响，分析和仿真实验结果表明，对于单个粒子引起的存储器随机错误，提高单个码字的纠错能力及编码效率、增大刷新间隔对可靠性的影响不大，而通过缩短任务执行的代码量来提高刷新间隔，以及压缩需保护代码的总量，对可靠性有较大改进。分析结论能够指导工程实践中，在实现资源、实时性、可靠性之间进行优化选择。
摘要：
针对多输入多输出系统中常用的非线性检测算法，如排序QR分解(Sorted QR Decomposition，SQRD)、球型译码（Sphere Decoding，SD）、K-Best或QRM（QR Decomposition and M algorithm）等，提出了一种具有最优检测顺序的QR快速分解方法，作为检测前的预处理操作。该算法首先对信道矩阵进行第一次QR分解，根据所得上三角矩阵R可确定最优的检测顺序，并按该顺序对R进行列重排。然后对R进行第二次QR分解，即得具有最优检测顺序的QR分解结果。与现有的基于R对角元素的模值排序的QR分解算法相比，本算法可保证检测顺序最优从而性能最优。仿真结果表明天线配置为4*4和6*6时，在误码率10^-3处可节约信噪比分别为：1dB和2dB；与现有的基于信干噪比排序的QR分解算法相比，本算法与其性能一致的基础上可节约25%的复乘法次数和33%的复加法次数。
针对多输入多输出系统中常用的非线性检测算法，如排序QR分解(Sorted QR Decomposition，SQRD)、球型译码（Sphere Decoding，SD）、K-Best或QRM（QR Decomposition and M algorithm）等，提出了一种具有最优检测顺序的QR快速分解方法，作为检测前的预处理操作。该算法首先对信道矩阵进行第一次QR分解，根据所得上三角矩阵R可确定最优的检测顺序，并按该顺序对R进行列重排。然后对R进行第二次QR分解，即得具有最优检测顺序的QR分解结果。与现有的基于R对角元素的模值排序的QR分解算法相比，本算法可保证检测顺序最优从而性能最优。仿真结果表明天线配置为4*4和6*6时，在误码率10^-3处可节约信噪比分别为：1dB和2dB；与现有的基于信干噪比排序的QR分解算法相比，本算法与其性能一致的基础上可节约25%的复乘法次数和33%的复加法次数。
摘要：
共信道多信号的调制参数估计问题已成为通信信号处理领域的一个新兴课题，在非合作通信中是调制识别、信号解调等后续处理的基础。信号经过调制、成形及采样等处理后具有循环平稳性，本文提出了一种基于循环谱和离散谱线提取的调制参数估计方法。该算法利用信号调制参数和循环频率之间的关系，通过提取信号循环谱的谱频率截面上与循环频率相对应的离散谱线，实现对时频重叠的共信道多信号中每个信号分量调制参数的精确估计，主要包括载波频率和码元速率。Matlab仿真BPSK、8QAM两种类型的混合信号结果表明该方法切实有效，可以实现载波频率相差不大时共信道多信号的调制参数估计问题，并且算法计算复杂度小、精确度高、抗噪声性能好，不受频谱重叠度的影响。
共信道多信号的调制参数估计问题已成为通信信号处理领域的一个新兴课题，在非合作通信中是调制识别、信号解调等后续处理的基础。信号经过调制、成形及采样等处理后具有循环平稳性，本文提出了一种基于循环谱和离散谱线提取的调制参数估计方法。该算法利用信号调制参数和循环频率之间的关系，通过提取信号循环谱的谱频率截面上与循环频率相对应的离散谱线，实现对时频重叠的共信道多信号中每个信号分量调制参数的精确估计，主要包括载波频率和码元速率。Matlab仿真BPSK、8QAM两种类型的混合信号结果表明该方法切实有效，可以实现载波频率相差不大时共信道多信号的调制参数估计问题，并且算法计算复杂度小、精确度高、抗噪声性能好，不受频谱重叠度的影响。
摘要：
从实际工程应用的角度出发，首先对MIMO系统中的各种假设条件做了分析，认为当MIMO信道中的各个子信道相互独立时，可以采用基带联合检测(joint detection, JD)技术实现MIMO信号的分离与合并；如果考虑实际应用场景且当MIMO系统中多根天线发送同频信号时，JD技术无法分离出细多径信号，会使得系统空分复用(space division multiplexing, SDM)增益下降。为此基于对Shannon公式和相控天线阵系统（phase-controlled antenna array , PCA）的讨论，提出了一个新颖的多天线系统-SHPCA系统，该SHPCA系统能够有效地利用相控阵天线产生的定向窄波束来实现SDM功能，提升多天线系统的性能。SHPCA系统容量可用一个三维信道容量公式来描述，空间为第三维度。与传统信道容量度量相比，该模型能更直观的反映SHPCA多天线系统的空分复用作用和收发天线配置对系统容量的影响。
从实际工程应用的角度出发，首先对MIMO系统中的各种假设条件做了分析，认为当MIMO信道中的各个子信道相互独立时，可以采用基带联合检测(joint detection, JD)技术实现MIMO信号的分离与合并；如果考虑实际应用场景且当MIMO系统中多根天线发送同频信号时，JD技术无法分离出细多径信号，会使得系统空分复用(space division multiplexing, SDM)增益下降。为此基于对Shannon公式和相控天线阵系统（phase-controlled antenna array , PCA）的讨论，提出了一个新颖的多天线系统-SHPCA系统，该SHPCA系统能够有效地利用相控阵天线产生的定向窄波束来实现SDM功能，提升多天线系统的性能。SHPCA系统容量可用一个三维信道容量公式来描述，空间为第三维度。与传统信道容量度量相比，该模型能更直观的反映SHPCA多天线系统的空分复用作用和收发天线配置对系统容量的影响。
摘要：
为了进一步提高边缘检测算法的抗噪性和定位精度，提出了一种基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测算法。首先，分别对图像进行中值滤波和加权均值滤波，并通过自适应调整中值滤波结果和加权均值滤波结果所占的权重抑制脉冲噪声和高斯噪声。然后根据不同取向的结构元素可以有效地检测出不同走向的边缘细节这一特性，定义了一种具有方向估计的形态学梯度，并利用其检测图像的边缘，最后沿梯度方向进行非极大值抑制以获取单像素宽边缘。实验结果表明，本文算法不仅能够准确地检测图像边缘，而且具有较好的抗噪性能，处理速度也较快。
为了进一步提高边缘检测算法的抗噪性和定位精度，提出了一种基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测算法。首先，分别对图像进行中值滤波和加权均值滤波，并通过自适应调整中值滤波结果和加权均值滤波结果所占的权重抑制脉冲噪声和高斯噪声。然后根据不同取向的结构元素可以有效地检测出不同走向的边缘细节这一特性，定义了一种具有方向估计的形态学梯度，并利用其检测图像的边缘，最后沿梯度方向进行非极大值抑制以获取单像素宽边缘。实验结果表明，本文算法不仅能够准确地检测图像边缘，而且具有较好的抗噪性能，处理速度也较快。
摘要：
针对语音增强技术中先验信噪比参数的估计问题，本文通过结合两步噪声消除技术以及语音与噪声分量的高斯统计模型，在频率域中提出了一种新的先验信噪比估计算法。该算法基于直接判决方法的输出结果，利用最小均方误差估计理论直接计算当前帧纯净语音分量的谱能量，以获取带噪语音的先验信噪比估计。算法在保留两步噪声消除算法优点的基础上，无需语音增强系统中增益因子的任何先验条件，且在有效消除背景噪声的同时能够最大程度地抑制输出语音中音乐噪声的生成。多种噪声背景下的仿真结果表明：相对于经典的直接判决方法和新近的两步噪声消除算法，基于本文先验信噪比估计方案的语音增强系统在主观与客观评价标准下都具有更加优良的语音增强效果。
针对语音增强技术中先验信噪比参数的估计问题，本文通过结合两步噪声消除技术以及语音与噪声分量的高斯统计模型，在频率域中提出了一种新的先验信噪比估计算法。该算法基于直接判决方法的输出结果，利用最小均方误差估计理论直接计算当前帧纯净语音分量的谱能量，以获取带噪语音的先验信噪比估计。算法在保留两步噪声消除算法优点的基础上，无需语音增强系统中增益因子的任何先验条件，且在有效消除背景噪声的同时能够最大程度地抑制输出语音中音乐噪声的生成。多种噪声背景下的仿真结果表明：相对于经典的直接判决方法和新近的两步噪声消除算法，基于本文先验信噪比估计方案的语音增强系统在主观与客观评价标准下都具有更加优良的语音增强效果。
摘要：
针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题，提出结合双密度双树复小波变换（Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform –DD_DTCWT）方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进，利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标，通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限，由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明，本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数（Bivariate Shrinkage Function--BSF）算法相比较，本文算法具有更好的边缘保持能力。
针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题，提出结合双密度双树复小波变换（Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform –DD_DTCWT）方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进，利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标，通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限，由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明，本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数（Bivariate Shrinkage Function--BSF）算法相比较，本文算法具有更好的边缘保持能力。
摘要：
深入研究了多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）雷达的波束形成问题，针对MIMO雷达直接运用常规的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成算法时所需的训练样本数大和运算复杂度高的不足，提出了一种降维的MVDR波束形成算法。该算法首先将1个 维（ 分别为发射和接收阵元数）的权矢量分解成两个低维（1个 维和1个 维）权矢量的Kronecker积，然后分别利用MVDR算法求得分解后的两个权矢量，最后再合成原始的最佳权矢量。该算法通过将一个高维权矢量的求解问题转换成两个低维权矢量的分别求解问题，在保证波束形成器性能的基础上有效地降低了运算复杂度，减少了所需的训练样本数，因此本文算法更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。
深入研究了多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）雷达的波束形成问题，针对MIMO雷达直接运用常规的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成算法时所需的训练样本数大和运算复杂度高的不足，提出了一种降维的MVDR波束形成算法。该算法首先将1个 维（ 分别为发射和接收阵元数）的权矢量分解成两个低维（1个 维和1个 维）权矢量的Kronecker积，然后分别利用MVDR算法求得分解后的两个权矢量，最后再合成原始的最佳权矢量。该算法通过将一个高维权矢量的求解问题转换成两个低维权矢量的分别求解问题，在保证波束形成器性能的基础上有效地降低了运算复杂度，减少了所需的训练样本数，因此本文算法更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。
摘要：
针对源信号个数未知的欠定混合盲源分离问题，本文提出了一种基于特征矩阵联合近似对角化（Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices, JADE）和平行因子分解的欠定混合盲辨识算法，该算法不需要源信号满足稀疏性要求，仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下，通过将JADE算法中的样本四阶协方差矩阵叠加成三阶张量，再对此三阶张量进行平行因子分解来完成源信号数和混合矩阵的估计，由于平行因子分解的唯一辨识性在欠定条件下仍然满足，该算法能够解决欠定盲源分离问题。并对该欠定混合盲辨识算法进行了深入的分析。通过仿真实验，计算估计矩阵与混合矩阵的平均相关误差，结果表明本文提出的算法在适定和欠定混合时均具有很好的辨识效果，而且实现简单，可满足实际应用的要求。
针对源信号个数未知的欠定混合盲源分离问题，本文提出了一种基于特征矩阵联合近似对角化（Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices, JADE）和平行因子分解的欠定混合盲辨识算法，该算法不需要源信号满足稀疏性要求，仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下，通过将JADE算法中的样本四阶协方差矩阵叠加成三阶张量，再对此三阶张量进行平行因子分解来完成源信号数和混合矩阵的估计，由于平行因子分解的唯一辨识性在欠定条件下仍然满足，该算法能够解决欠定盲源分离问题。并对该欠定混合盲辨识算法进行了深入的分析。通过仿真实验，计算估计矩阵与混合矩阵的平均相关误差，结果表明本文提出的算法在适定和欠定混合时均具有很好的辨识效果，而且实现简单，可满足实际应用的要求。
摘要：
基于无线信号的定位技术中，由于环境的限制，导致单一信号覆盖面受限，而且不连续，因此很难获得较高的定位精度和较广的覆盖程度。同时，传统的非线性滤波计算复杂度太高，严重影响定位的实时性。考虑到精度、覆盖面和实时性相互制约的关系，如何寻找到一种不过多增加计算负担，并能保证一定定位精度的无缝定位方法是本文的重点。本文考虑利用检测概率模型，充分而有效地融合目标区域内的多种信号的量测信息，在贝叶斯框架下建立一种线性和非线性的组合滤波模型，对目标进行有效地定位估计，改善了定位跟踪技术的稳健性问题，具有较高的实际价值。仿真结果表明，论文所设计的多信号组合滤波模型，既能保证定位的精度，又能较多地节省计算时间，显著提高了定位跟踪的综合性能。
基于无线信号的定位技术中，由于环境的限制，导致单一信号覆盖面受限，而且不连续，因此很难获得较高的定位精度和较广的覆盖程度。同时，传统的非线性滤波计算复杂度太高，严重影响定位的实时性。考虑到精度、覆盖面和实时性相互制约的关系，如何寻找到一种不过多增加计算负担，并能保证一定定位精度的无缝定位方法是本文的重点。本文考虑利用检测概率模型，充分而有效地融合目标区域内的多种信号的量测信息，在贝叶斯框架下建立一种线性和非线性的组合滤波模型，对目标进行有效地定位估计，改善了定位跟踪技术的稳健性问题，具有较高的实际价值。仿真结果表明，论文所设计的多信号组合滤波模型，既能保证定位的精度，又能较多地节省计算时间，显著提高了定位跟踪的综合性能。
摘要：
语音增强是消除噪声干扰的主要手段，在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的，而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域，用数据场对语音的时频依赖性进行建模，提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程，在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值，最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰。实验测试表明，与Martin算法相比，基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真。
语音增强是消除噪声干扰的主要手段，在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的，而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域，用数据场对语音的时频依赖性进行建模，提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程，在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值，最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰。实验测试表明，与Martin算法相比，基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真。
摘要：
针对传统基于梯度方向直方图特征检测算法对解决目标模型单一、发生形变、存在遮挡及目标受干扰下定位困难的问题，提出一种基于HOG特征混合模型结合隐SVM的感兴趣目标检测算法。首先利用用训练图像的HOG特征金字塔表示得到包含感兴趣目标根模型、部件模型和对应可变形部件特征表示，该模型不仅描述目标的整体轮廓，而且能够捕捉到更为精细的目标部件轮廓，在一定程度上提高了检测算法在目标姿态复杂情况下的鲁棒性。然后利用HOG特征混合特征训练部件检测分类器LSVM(Latent Support Vector Machine)。最后通过动态规划和距离转换算法在测试图上扫描出与可变形部件模型相匹配的区域，实现感兴趣目标的检测定位。经过多组实验结果表明，所提出的算法能较好地解决目标在发生较大形变和存在遮挡等复杂姿态下的定位问题。
针对传统基于梯度方向直方图特征检测算法对解决目标模型单一、发生形变、存在遮挡及目标受干扰下定位困难的问题，提出一种基于HOG特征混合模型结合隐SVM的感兴趣目标检测算法。首先利用用训练图像的HOG特征金字塔表示得到包含感兴趣目标根模型、部件模型和对应可变形部件特征表示，该模型不仅描述目标的整体轮廓，而且能够捕捉到更为精细的目标部件轮廓，在一定程度上提高了检测算法在目标姿态复杂情况下的鲁棒性。然后利用HOG特征混合特征训练部件检测分类器LSVM(Latent Support Vector Machine)。最后通过动态规划和距离转换算法在测试图上扫描出与可变形部件模型相匹配的区域，实现感兴趣目标的检测定位。经过多组实验结果表明，所提出的算法能较好地解决目标在发生较大形变和存在遮挡等复杂姿态下的定位问题。
摘要：
方差是系统容量的一个重要参数，可以用来估计通信系统的中断容量。该文研究了正交频分复用（OFDM）系统在莱斯衰落信道下的容量方差。首先该文建立了多径莱斯信道的模型并且定义了多径莱斯信道的莱斯因子，基于此信道模型推出了一个OFDM系统容量方差新的数学表达式，此表达式以OFDM系统的子载波数、信噪比、信道的多径时延等为参数。基于此表达式，计算机仿真和数值计算研究了信噪比、多径数目、莱斯因子对OFDM系统容量方差的影响。结果表明：计算机仿真和数值计算基本吻合，验证了所推导数学表达式的正确性；系统容量方差与信噪比成正比，与莱斯因子和信道的多径数目成反比。另外，该文以积分的形式给出了任意两个相关莱斯随机变量的联合概率密度函数。
方差是系统容量的一个重要参数，可以用来估计通信系统的中断容量。该文研究了正交频分复用（OFDM）系统在莱斯衰落信道下的容量方差。首先该文建立了多径莱斯信道的模型并且定义了多径莱斯信道的莱斯因子，基于此信道模型推出了一个OFDM系统容量方差新的数学表达式，此表达式以OFDM系统的子载波数、信噪比、信道的多径时延等为参数。基于此表达式，计算机仿真和数值计算研究了信噪比、多径数目、莱斯因子对OFDM系统容量方差的影响。结果表明：计算机仿真和数值计算基本吻合，验证了所推导数学表达式的正确性；系统容量方差与信噪比成正比，与莱斯因子和信道的多径数目成反比。另外，该文以积分的形式给出了任意两个相关莱斯随机变量的联合概率密度函数。
摘要：
为了保证数字图像水印的安全性、透明性和鲁棒性，本文提出了一种基于混沌映射和奇异值分解的数字图像水印算法。混沌映射具有初值敏感性，以映射初值为私钥，利用混沌映射将二值水印图像进行双混沌置乱，这样可以提高水印嵌入的安全性。利用奇异值分解特性来嵌入水印，把U矩阵中第一列系数作为研究对象，采用保持相邻系数之间差值关系的方法来表示嵌入的水印比特，这种系数差值关系在经过信号处理后能够得到保持。通过仿真实验，表明嵌入水印后的图像具有良好的透明性，同时还具有抵抗图像信号处理的鲁棒性。此外，当含水印图像的内容遭到篡改时，提取出的水印仍易于辨认，并且能对篡改进行检测和定位。
为了保证数字图像水印的安全性、透明性和鲁棒性，本文提出了一种基于混沌映射和奇异值分解的数字图像水印算法。混沌映射具有初值敏感性，以映射初值为私钥，利用混沌映射将二值水印图像进行双混沌置乱，这样可以提高水印嵌入的安全性。利用奇异值分解特性来嵌入水印，把U矩阵中第一列系数作为研究对象，采用保持相邻系数之间差值关系的方法来表示嵌入的水印比特，这种系数差值关系在经过信号处理后能够得到保持。通过仿真实验，表明嵌入水印后的图像具有良好的透明性，同时还具有抵抗图像信号处理的鲁棒性。此外，当含水印图像的内容遭到篡改时，提取出的水印仍易于辨认，并且能对篡改进行检测和定位。
摘要：
有限冲激响应数字滤波器（FIR）的优化设计理论，一般是使设计的FIR滤波器频率响应与期望滤波器频率响应之间的误差最小并通过优化技术进行求解。但是已有的这些方法大都关注于通带和阻带内的幅频特性，而对于非线性群延时约束考虑较少，因此对于群延时要求较高的应用场合，这些方法是不适用的。该文提出了一种群延时约束的等纹波有限冲激响应数字滤波器设计新方法，该方法主要思想是采用泰勒级数近似将带有非线性群延时约束条件的原等纹波滤波器优化设计问题在好的初始迭代点附近转化为序列二阶锥规划子问题进行求解，较好的解决了对群延时要求较高的问题。仿真结果表明，该方法可以有效的减小滤波器群延时误差，最小化通带和阻带纹波，提高了滤波器的优化设计性能。
有限冲激响应数字滤波器（FIR）的优化设计理论，一般是使设计的FIR滤波器频率响应与期望滤波器频率响应之间的误差最小并通过优化技术进行求解。但是已有的这些方法大都关注于通带和阻带内的幅频特性，而对于非线性群延时约束考虑较少，因此对于群延时要求较高的应用场合，这些方法是不适用的。该文提出了一种群延时约束的等纹波有限冲激响应数字滤波器设计新方法，该方法主要思想是采用泰勒级数近似将带有非线性群延时约束条件的原等纹波滤波器优化设计问题在好的初始迭代点附近转化为序列二阶锥规划子问题进行求解，较好的解决了对群延时要求较高的问题。仿真结果表明，该方法可以有效的减小滤波器群延时误差，最小化通带和阻带纹波，提高了滤波器的优化设计性能。
摘要：
复杂电磁环境下，信号侦察系统需要宽带的信号采集和处理能力、高截获概率和快速准确的分析能力。数字化雷达侦察宽带接收机中采用实时频谱分析技术可以提高设备对信号的捕获能力和观察能力，是一种非常有应用前景的新技术。本文首先研究了实时频谱分析技术的基本原理及其两个关键技术——频率模板匹配技术和数字荧光技术，然后提出了经过频率模板匹配处理后基于数字荧光技术生成的频谱积累图进行信号检测的处理方法，并定性分析了在接收频段上存在单信号、双信号及多信号等不同情况下该方法的处理性能。对双信号和多信号情况，根据信号位置按照分离、交叉和包含三种情况进行了分析。最后给出了相应的仿真验证，假定频段上存在三个宽带信号，其中一个信号在频率模板的模板区，另外两个信号不在，对3种能分离的情况在5dB、10dB、15dB、20dB的不同信噪比下各作了100次试验，并对试验结果进行了分析。仿真结果表明，采用文中提出的处理方法，能够有效的分析处理在同一时间段内存在的多个不同信号，从而提高了雷达侦察接收机的性能。
复杂电磁环境下，信号侦察系统需要宽带的信号采集和处理能力、高截获概率和快速准确的分析能力。数字化雷达侦察宽带接收机中采用实时频谱分析技术可以提高设备对信号的捕获能力和观察能力，是一种非常有应用前景的新技术。本文首先研究了实时频谱分析技术的基本原理及其两个关键技术——频率模板匹配技术和数字荧光技术，然后提出了经过频率模板匹配处理后基于数字荧光技术生成的频谱积累图进行信号检测的处理方法，并定性分析了在接收频段上存在单信号、双信号及多信号等不同情况下该方法的处理性能。对双信号和多信号情况，根据信号位置按照分离、交叉和包含三种情况进行了分析。最后给出了相应的仿真验证，假定频段上存在三个宽带信号，其中一个信号在频率模板的模板区，另外两个信号不在，对3种能分离的情况在5dB、10dB、15dB、20dB的不同信噪比下各作了100次试验，并对试验结果进行了分析。仿真结果表明，采用文中提出的处理方法，能够有效的分析处理在同一时间段内存在的多个不同信号，从而提高了雷达侦察接收机的性能。
摘要：
调制方式的自动识别是保证合法通信的关键措施之一，在民用和军用领域都有重要的作用。本文提出了一种在无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作识别数字调制信号的新方法。为了克服在衰落信道中低信噪比时单接收节点调制识别率低的缺点，实现对MASK，MFSK，BPSK，QPSK以及OFDM这几种典型调制方式的正确识别，首先利用网络中相互协作的多个传感器，从提高网络识别性能出发，在每个传感器节点能耗最小的前提下，根据接收信噪比的大小设计有效的协作方案，得到反映调制类型显著差异的特征参数的新组合，然后利用径向基神经网络对数字调制信号进行识别，并就不同的网络条件，给出了不同的协作方案。仿真结果表明，与单节点调制识别相比，本文设计的调制识别方法在衰落信道中具有更高的识别率，并且节点系统更灵活可靠。
调制方式的自动识别是保证合法通信的关键措施之一，在民用和军用领域都有重要的作用。本文提出了一种在无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作识别数字调制信号的新方法。为了克服在衰落信道中低信噪比时单接收节点调制识别率低的缺点，实现对MASK，MFSK，BPSK，QPSK以及OFDM这几种典型调制方式的正确识别，首先利用网络中相互协作的多个传感器，从提高网络识别性能出发，在每个传感器节点能耗最小的前提下，根据接收信噪比的大小设计有效的协作方案，得到反映调制类型显著差异的特征参数的新组合，然后利用径向基神经网络对数字调制信号进行识别，并就不同的网络条件，给出了不同的协作方案。仿真结果表明，与单节点调制识别相比，本文设计的调制识别方法在衰落信道中具有更高的识别率，并且节点系统更灵活可靠。
摘要：
无线传感器网络（WSNs）是信息科学领域中一个全新的发展方向，且已经得到广泛的应用。无线传感器网络的传输体制很大程度上决定了整个无线传感器网络的数据传输可靠性和电池供电条件下的能效性能。另一方面，频移键控（FSK）和开关频移键控(OOFSK)是无线传感器网络中重要的传输方式；因此，本文提出了一种无线传感器网络节点在电池供电条件下，分析比较FSK和OOFSK误码率性能和电池能效的方法，并推导了FSK和OOFSK这两种传输体制下误码率和电池能效的综合性能对比关系。从数值分析结果可知OOFSK调制在一定的信噪比条件下，其误码率性能优于FSK调制，且综合能效性能改善随着OOFSK调制的占空比v的减小而有显著的提高。此外，OOFSK调制占空比v对综合能效性能的影响明显超过信噪比的影响。
无线传感器网络（WSNs）是信息科学领域中一个全新的发展方向，且已经得到广泛的应用。无线传感器网络的传输体制很大程度上决定了整个无线传感器网络的数据传输可靠性和电池供电条件下的能效性能。另一方面，频移键控（FSK）和开关频移键控(OOFSK)是无线传感器网络中重要的传输方式；因此，本文提出了一种无线传感器网络节点在电池供电条件下，分析比较FSK和OOFSK误码率性能和电池能效的方法，并推导了FSK和OOFSK这两种传输体制下误码率和电池能效的综合性能对比关系。从数值分析结果可知OOFSK调制在一定的信噪比条件下，其误码率性能优于FSK调制，且综合能效性能改善随着OOFSK调制的占空比v的减小而有显著的提高。此外，OOFSK调制占空比v对综合能效性能的影响明显超过信噪比的影响。
摘要：
气象雷达回波的功率、平均频率和谱宽等谱矩参数与气象目标的类型密切相关，如何准确估计一直是关注的问题。地杂波也是气象雷达面临的严重干扰。气象目标回波和地杂波的频谱呈现高斯谱的特征，其参数化模型可以利用来估计这些谱矩参数。提出了拟合信号功率谱的参数化谱矩估计方法，并采用RELAX的思想进行多个高斯谱信号混合时的谱矩参数估计。最后利用仿真气象雷达信号进行了实验和性能分析，实验结果表明提出的方法能准确估计出高斯功率谱的谱矩参数，且具有较高的分辨率。与脉冲对法相比可用于估计多个高斯谱混合的情况（比如地杂波和气象回波叠加在一起时），与最大似然法相比降低了运算量。
气象雷达回波的功率、平均频率和谱宽等谱矩参数与气象目标的类型密切相关，如何准确估计一直是关注的问题。地杂波也是气象雷达面临的严重干扰。气象目标回波和地杂波的频谱呈现高斯谱的特征，其参数化模型可以利用来估计这些谱矩参数。提出了拟合信号功率谱的参数化谱矩估计方法，并采用RELAX的思想进行多个高斯谱信号混合时的谱矩参数估计。最后利用仿真气象雷达信号进行了实验和性能分析，实验结果表明提出的方法能准确估计出高斯功率谱的谱矩参数，且具有较高的分辨率。与脉冲对法相比可用于估计多个高斯谱混合的情况（比如地杂波和气象回波叠加在一起时），与最大似然法相比降低了运算量。
摘要：
提出了一种基于非参量CUSUM的超宽带信号快速检测算法，该算法针对认知超宽带频谱感知中超宽带信号检测问题，根据超宽带信号占空比低的特点，选择短时能量作为非参量CUSUM算法的观测统计量，将块检测思想和序列检测思想进行有机结合，克服了块检测算法的信噪比门限效应，并采用加滑动预处理窗的方式降低噪声对观测统计量的影响。本文通过自适应改变非参量CUSUM算法中Reference Value取值的方法，提出改进算法以进一步缩短检测延迟。仿真证明，占空比为1/10、信噪比为-25dB时, 所提算法可在用户发送50个脉冲的时间内以90%的概率检测出主用户信号的存在，而能量检测算法在8dB时才能达到相同检测概率，且所提算法检测延迟小于能量检测算法。改进算法在-10dB≤SNR≤5dB条件下可明显缩短检测延迟。
提出了一种基于非参量CUSUM的超宽带信号快速检测算法，该算法针对认知超宽带频谱感知中超宽带信号检测问题，根据超宽带信号占空比低的特点，选择短时能量作为非参量CUSUM算法的观测统计量，将块检测思想和序列检测思想进行有机结合，克服了块检测算法的信噪比门限效应，并采用加滑动预处理窗的方式降低噪声对观测统计量的影响。本文通过自适应改变非参量CUSUM算法中Reference Value取值的方法，提出改进算法以进一步缩短检测延迟。仿真证明，占空比为1/10、信噪比为-25dB时, 所提算法可在用户发送50个脉冲的时间内以90%的概率检测出主用户信号的存在，而能量检测算法在8dB时才能达到相同检测概率，且所提算法检测延迟小于能量检测算法。改进算法在-10dB≤SNR≤5dB条件下可明显缩短检测延迟。
摘要：
在耳鸣掩蔽治疗领域中，由于患者对同一种耳鸣匹配声源的感受千差万别，因此其多样性是影响治疗效果的决定性因素。 但国内外传统的治疗仪普遍存在耳鸣匹配声源不足的缺陷。针对这个问题，本文受语音转换系统的启发，提出了一种基于双线性变换函数的方法来对特定的匹配声源进行频谱搬移以达到声源多样化的目的。同时，由于双线性变换函数只能有效改变声源共振峰的频率以及带宽而不能对其幅度进行控制，这样的特性最终会导致其能量的衰减。那么文中提出利用临界倾斜滤波器来补偿频谱搬移所引起的能量损失，并给出了一种搜寻最佳倾斜系数的方法及其微调范围。通过仿真表明，这种方法取得了良好的效果，丰富了耳鸣匹配声源的多样性，具有一定的实用参考价值。
在耳鸣掩蔽治疗领域中，由于患者对同一种耳鸣匹配声源的感受千差万别，因此其多样性是影响治疗效果的决定性因素。 但国内外传统的治疗仪普遍存在耳鸣匹配声源不足的缺陷。针对这个问题，本文受语音转换系统的启发，提出了一种基于双线性变换函数的方法来对特定的匹配声源进行频谱搬移以达到声源多样化的目的。同时，由于双线性变换函数只能有效改变声源共振峰的频率以及带宽而不能对其幅度进行控制，这样的特性最终会导致其能量的衰减。那么文中提出利用临界倾斜滤波器来补偿频谱搬移所引起的能量损失，并给出了一种搜寻最佳倾斜系数的方法及其微调范围。通过仿真表明，这种方法取得了良好的效果，丰富了耳鸣匹配声源的多样性，具有一定的实用参考价值。
摘要：
本文针对互联网和无线信道等不可靠网络的视频传输问题，提出一种基于H.264和双树小波变换的多描述视频编码解决方案。采用分层的多描述视频编码框架，实现H.264和双树小波编码的有机结合。基本层用H.264编码器对视频信号进行低码率编码后，复制到各个描述；增强层用三维双树小波变换对原视频和基本层重建视频的差值进行编码，将产生的四棵三维小波树经噪声整形后两两组合，编码送到不同描述。在解码端，若能够接收到两个描述，则通过中心解码器实现高质量的视频重建；若丢失一个描述，则通过边解码器解码仍可保证一定质量的视频重建。实验结果表明在相同码率下，本算法的视频中心解码和边解码质量优于现有的多描述视频编码算法。
本文针对互联网和无线信道等不可靠网络的视频传输问题，提出一种基于H.264和双树小波变换的多描述视频编码解决方案。采用分层的多描述视频编码框架，实现H.264和双树小波编码的有机结合。基本层用H.264编码器对视频信号进行低码率编码后，复制到各个描述；增强层用三维双树小波变换对原视频和基本层重建视频的差值进行编码，将产生的四棵三维小波树经噪声整形后两两组合，编码送到不同描述。在解码端，若能够接收到两个描述，则通过中心解码器实现高质量的视频重建；若丢失一个描述，则通过边解码器解码仍可保证一定质量的视频重建。实验结果表明在相同码率下，本算法的视频中心解码和边解码质量优于现有的多描述视频编码算法。
摘要：
为解决非合作条件下水声脉冲信号检测与参数估计的难题，本文提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测方法。线性调频（LFM）和单频（CW）脉冲信号是最常见的两种水下声脉冲信号，在非合作条件下，信号参数信息的缺失使得不能直接采用匹配滤波检测方法，傅里叶变换（FT）对CW信号具有良好的检测增益，但对LFM信号检测增益下降，尤其是具有较大调制率的LFM信号。分数阶傅里叶变换（FRFT）对LFM信号具有良好的能量聚集性特点，有利于LFM信号的检测，并且包含了Fourier变换，同样适用于CW信号的检测。为了同时获得接收信号的时域和频域特征，设计了基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测器，可以实现信号参数未知的情况下对LFM和CW信号的截获检测。理论分析了ST-FRFT与STFT方法针对LFM信号和CW信号的检测性能，基于FT的方法对LFM信号的处理增益受到调制率的影响，相对于CW信号增益下降，并且随窗长呈非线性变化，非合作条件下难以获得最佳窗长，而FRFT对LFM信号可以获得近似匹配滤波的处理增益，提高了LFM信号的检测性能。仿真结果和湖试数据处理结果验证了理论分析的正确性与该方法的有效性。
为解决非合作条件下水声脉冲信号检测与参数估计的难题，本文提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测方法。线性调频（LFM）和单频（CW）脉冲信号是最常见的两种水下声脉冲信号，在非合作条件下，信号参数信息的缺失使得不能直接采用匹配滤波检测方法，傅里叶变换（FT）对CW信号具有良好的检测增益，但对LFM信号检测增益下降，尤其是具有较大调制率的LFM信号。分数阶傅里叶变换（FRFT）对LFM信号具有良好的能量聚集性特点，有利于LFM信号的检测，并且包含了Fourier变换，同样适用于CW信号的检测。为了同时获得接收信号的时域和频域特征，设计了基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测器，可以实现信号参数未知的情况下对LFM和CW信号的截获检测。理论分析了ST-FRFT与STFT方法针对LFM信号和CW信号的检测性能，基于FT的方法对LFM信号的处理增益受到调制率的影响，相对于CW信号增益下降，并且随窗长呈非线性变化，非合作条件下难以获得最佳窗长，而FRFT对LFM信号可以获得近似匹配滤波的处理增益，提高了LFM信号的检测性能。仿真结果和湖试数据处理结果验证了理论分析的正确性与该方法的有效性。
