基于过采样的六二阶归一化累积量盲均衡算法

现有盲均衡算法大多采用先辨识信道、再进行均衡的方法,但信道阶数的估计是一个难点。将高阶归一化累积量用于盲均衡,提出一种基于过采样的六二阶归一化累积量盲均衡算法。该算法不需要辨识信道和估计信道阶数,只对接收信号的六二阶归一化累积量进行优化。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于累积量极值的非线性系统盲反卷积

提出一种新的基于累积量极值的非线性系统盲反卷积算法.通过引入中间变量作为隐含观测量,反卷积系统估计转化为两个子系统估计问题.第一个子系统估计是一具有完备指导信号训练集的后非线性系统(post nonlinear system)辨识,第二个子系统的估计则是一般基于累积量极值的线性系统盲反卷积.与其它算法比较,新算法具有明确的收敛性质和快速的收敛速度.     

基于子空间分解的多通道盲解卷积算法

针对卷积混合信号,提出了一种新的多通道盲解卷积算法,该算法首先利用子空间分解方法,将信号卷积混合模型变换成线性混合模型,然后利用线性混合盲分离算法分离出源信号.该算法相对频域盲解卷积算法来说无需解决线性混合盲分离中存在的幅度和排列顺序的模糊性问题,而且该算法不要求信号独立同分布,只要求各源信号统计独立即可.因此,该算法可以直接在中频对观察信号进行处理.计算机仿真结果表明,该算法不仅能对不同频不同调制方式的通信信号进行盲解卷积,而且对同频同调制的通信信号,该算法同样有效.     

一种频域盲分离算法在语音分离中的应用

频域分离算法将时域计算复杂的解卷积问题变换为频域简单的瞬时分离问题。采用基于自然梯度的迭代函数实现瞬时盲分离,在频域用瞬时盲分离解决时域卷积盲分离问题时,遇到的两个难点就是频点间幅度和排列次序不确定性,为此我们分别采用归一化方法和分阶段分离方法来解决上述两个问题,仿真实验证明了算法的有效性。     

一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分 离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简 化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法 。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比 。 其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了 较 快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积 混合具有良好的分离效果。     

基于指数律分布的快速盲图像解卷积在光电探测系统中的应用

由于大气湍流影响,光电探测系统一般只能获得模糊降质图像。根据大多数图像频谱幅度谱具有指数律分布的特征,提出了一种新的快速盲图像解卷积算法,该算法基于图像谱服从指数律分布的观察,从降质图像中直接获得降质过程的初始估计,大大加快了算法收敛速度,提高了算法稳定性;以此为基础,采用加权增量维纳滤波的方法交替迭代进行点扩展函数与原始图像的进一步估计,保证了算法的良好解卷积性能和普适性,最终实现了快速有效的盲解卷积。实验表明,基于指数律的增量维纳滤波(BPL-IWF)盲图像解卷积后处理的光电探测系统,能够实时探测目标,并准实时输出BPL-IWF盲图像解卷积图像。     

基于高阶累积量的盲自适应多用户检测

基于高阶累积量,讨论一种新的盲多用户检测方法,首先,分析一种新的优化准则,证明该优化准则在满足规范约束条件下具有全局最小值,且极值点满足解相关条件。由此,得到一种新的盲多用户接收方案,然后,利用约束优化问题的一个无约束条件的等价形式,给出盲多用户检测的自适应算法,仿真结果表明,本文给出的检测器具有较强的多址干扰抑制性能。     

基于高阶累积量的盲自适应多用户检测

基于高阶累积量,讨论一种新的盲多用户检测方法.首先,分析一种新的优化准则,证明该优化准则在满足规范约束条件下具有全局最小值,且极值点满足解相关条件.由此,得到一种新的盲多用户接收方案.然后,利用约束优化问题的一个无约束条件的等价形式,给出盲多用户检测的自适应算法.仿真结果表明,本文给出的检测器具有较强的多址干扰抑制性能.     

盲解卷积与窄带阵列模型结合的信号分离算法

在水声制导技术中,提出了一种高效分离算法,实现了对多目标源信号的分离,为系统后端对多目标定位提供了技术支持。窄带信号条件下,把盲分离与阵列信号处理结合起来．借助阵列模型把接收的混合信号变成解析信号,然后利用瞬时复值盲分离算法进行分离获得源信号的解析信号,取实部后便是实源信号。从而将实数的卷积混合转化为复数的瞬时混合,在盲分离阵列模型的基础上,通过复数盲分离的手段完成盲解卷积。解卷积恢复的多目标源信号十分有利于多目标特征识别与定位。通过构建正弦信号盲解卷积仿真实验,对文中提出的盲解卷积方法进行了验证。结果表明了该方法的正确性。     

实数系统中三、二阶归一化累积量盲均衡算法的研究

本文采用对称--反对称变换原理,提出了一种三、二阶归一化累积量盲均衡算法,克服了对称信号三阶累积量为零而无法进行信道均衡的缺点.计算机仿真表明,该算法实现简单,收敛效果好,稳态剩余误差小,其性能优于已有的一些同类算法.     

基于细菌趋药性算法的盲图像分离方法

提出了一种新的基于细菌趋药性(BC)算法的盲图像分离方法,利用图像信号的规范四阶累积量作为目标函数,使用BC算法对目标函数进行优化以实现图像的盲分离。每分离出一幅图像后,从混合图像中消除该幅图像成分后再进行下一次分离,从而最终实现所有源图像的逐次分离。仿真结果表明,本文算法能够有效实现对多幅混合自然图像的盲分离,且具有较好的分离效果。     

阵列通道复增益盲估计

在阵列接收机各通道增益和相位不一致时,基于模型的超分辨波达方向估计性能大大下降。在已知２个信号的波达方向差的条件下,提出一种基于四阶累量进行盲信号处理的新算法。在方法中首先求出阵列流形,然后利用搜索法估计阵列通道复增益矩阵。     

一种信号源盲分离的神经网络算法

本文提出了一种新的盲信号分离的神经网络算法。神经网络的第一层使用奇异值分解(SVD)方法对观测信号进行预白化处理。在传感器的数目不少于源信号的情况下,预白化处理能够估计出源信号的数目,同时压缩掉冗余信息。神经网络的第二层是分离层。分离层的权值矩阵应该是正交矩阵。本文应用一个正交严格受限(SOC)算法调整分离网络的权值。其中,用恢复信号的四阶互累积量的平方构造代价函数。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于高阶累积量的OFDM子载波盲识别探讨

正交频分复用（OFDM）技术作为一种特殊的多载波调制技术,以其高效的频谱利用率、较强的抗码间干扰能力等优点成为第四代宽带技术的核心技术之一。同时,OFDM的广泛应用也为信息对抗、无线频谱资源管理等领域带来了一系列新的任务与挑战。因此,对非合作OFDM信号侦收技术的研究,意义深远。 由于OFDM调制方式的特殊性,在完成宽带多载波与单载波信号分类之后,接收系统有必要对OFDM信号的子载波类型进行进一步判断。文中采用基于高阶累积量的子信道调制盲识别算法作为技术路线,通过提取特征向量实现对子信道调制方式的盲识别。 在基带OFDM信号子载波调制类型识别部分,结合OFDM系统的等效标量模型,利用每个子载波上符号序列的统计特性,提取序列的高阶累积量作为识别分类特征构造算法,能够有效地抑制多径衰落所引起的功率衰减以及相位旋转对子载波调制类型识别性能的影响,结合仿真实验,我们分析了所提出算法的高效识别性能。     

Underwater image restoration by means of blind deconvolution approach

Although the use of blind deconvolution of image restoration is a widely known concept, little literatures have discussed in detail its application in the problem of restoration of underwater range-gated laser images. With the knowledge of the point spread function (PSF) and modulation transfer function (MTF) of water,underwater images can be better restored or enhanced. We first review image degradation process and Wells' small angle approximation theory, and then provide an image enhancement method for our underwater laser imaging system by blind deconvolution method based on small angle approximation. We also introduce a modified normalized mean square error (NMSE) method to validate the convergence of the blind deconvolution algorithm which is applied in our approach. The results of different initial guess of blind deconvolution are compared and discussed. Moreover, restoration results are obtained and discussed by intentionally changing the MTF parameters and using non-model-based PSF as the initial guess.     

基于量子遗传算法的多通道通信信号盲反卷积算法研究

本文在分析多输入多输出盲反卷积的网络结构和算法模型的基础上，提出了一种基于输出信号上下文信息的盲反卷积算法，并提出一种采用量子遗传算法的新的优化求解方法，对仿真的通信信号分离的结果表明算法的有效性。     

基于最大峰度准则的非因果AR系统盲辨识

本文结合最大峰度准则和非线性优化理论中的梯度法,设计了一种因果ＡＲ系统的盲辨识算法,并证明了它的全局收敛性,给出了它在平衡点附近的收敛速度,算法通过构造逆滤波器的方法来进行盲辩识,同时通过基于高阶累积量的自 法将逆滤波器的系数逼近ＡＲ系数的参数,由于采用了高阶累积量,处地高斯观测噪声有较好的抑制能力,仿真的结果表明了算法的有效性。