一种变步长解相关NLMP快速算法

提出了一种在α稳定分布信号条件下能快速稳定收敛的变步长、解相关NLMP(VSDNLMP)算法.根据输入信号的相关性原理,提出基于P阶分数相关的解相关方法,改进NLMP算法的更新方向向量,提高算法的收敛速度;同时采用变步长因子进一步提高NLMP算法性能.在高斯和非高斯α稳定分布有色信号环境下的仿真结果表明:在强相关信号条件下,VSDNLMP算法性能明显优于NLMP算法;VSDNLMP算法的收敛速度和稳态失调都较之NLMP算法有较大的改善;该文算法具有良好的鲁棒性.     

基于Fourier-Mellin变换和相位相关的MEMS旋转角度的测量

MEMS器件微结构的运动特性影响器件的性能和可靠性。为实现微结构周期运动过程中各个时刻的旋转角度的测量,提出一种基于傅里叶梅林(Fourier-Mellin)变换和相位相关算法的旋转角度测量方法。利用傅里叶梅林变换算法的旋转不变性,将图像空间坐标转换为对数极坐标的参数空间,旋转角度变化转化为平移的运动,然后利用相位相关的亚像素平移测量算法,得到微结构旋转角度。实验结果表明,该算法旋转角度测量分辨率达到0.01°,计算量较小且具有抗干扰能力。     

偏差补偿比例互相关熵算法

为了解决输入信号含有噪声和非高斯输出噪声的稀疏系统辨识问题,本文提出一种偏差补偿比例更新互相关熵算法。基于互相关熵的自适应滤波算法可以消除非高斯噪声的影响, 进一步应用无偏准则来解决含噪输入信号带来的估计偏差问题。另外,将比例更新机制引入算法,通过自适应调节步长参数以增强算法的跟踪性能。仿真结果表明所提算法对于输入信号受噪声干扰和非高斯输出噪声环境下的稀疏系统辨识问题具有强的鲁棒性和稳态性能。      

基于四参数仿射模型的快速运动估计算法

为减少求解二维相位相关带来的运算量负担,提出了一种快速四参数运动估计算法.首先,进行图像幅度谱对数极坐标变换,把旋转、缩放参数降维成平移参数估计;然后,使用均值灰度投影技术替代二维相位相关,将二维数据投影到一维空间,通过一维最优相关,求解水平与垂直方向上的偏移量.实验结果表明,与相位相关技术相比,由于采用降维和快速搜索策略,求取位移的算法复杂度由O(N2log2N)下降到O(log22N),256×256图像块的计算时间由原来0.266 s下降到0.062 s,缩放精度＜0.05,旋转精度＜0.5°.     

循环相关熵谱密度估计高效算法研究

针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生"频谱泄漏"的问题,该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法.Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville分布(WVD)时频分辨率高的优势,将WVD算法中瞬时自相关函数替换为时变自相关熵函数,即可得到一种循环相关熵谱密度估计算法,称为Correntrogram.首先计算信号的时变自相关熵函数矩阵,再计算时变自相关熵函数矩阵各行的FFT,得到循环自相关熵函数矩阵,最后计算循环自相关熵函数矩阵各列的FFT,得到循环相关熵谱密度.通过仿真调幅信号的处理结果证明:Correntrogram算法有效提高了循环相关熵谱估计效率,避免了"频谱泄漏",提高了频谱分辨率,该算法程序运行可靠.     

基于循环自相关的OFDM时间参数盲估计改进算法研究

在非协作通信领域，传统的基于循环自相关的OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）时间参数盲估计算法常分析的是无导频OFDM信号，不适用于实际应用场景中含导频OFDM信号的参数盲估计。本文分析了不同导频图案的OFDM信号循环自相关谱特性，针对谱特征变化改进了OFDM信号参数估计算法。改进算法既适用于无导频OFDM信号，也适用于不同导频图案的OFDM信号。仿真结果表明，对于无导频OFDM信号，改进算法比传统算法的时间参数估计误差可降低一个数量级；同时改进算法有效避免了导频引入的二阶周期性谱峰对OFDM时间参数估计的影响，可精确估计含导频OFDM信号的时间参数，具有很好的鲁棒性和应用价值。      

循环相关熵谱密度估计高效算法研究

针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生“频谱泄漏”的问题，该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法。Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville 分布(WVD)时频分辨率高的优势，将WVD算法中瞬时自相关函数替换为时变自相关熵函数，即可得到一种循环相关熵谱密度估计算法，称为Correntrogram。首先计算信号的时变自相关熵函数矩阵，再计算时变自相关熵函数矩阵各行的FFT，得到循环自相关熵函数矩阵，最后计算循环自相关熵函数矩阵各列的FFT，得到循环相关熵谱密度。通过仿真调幅信号的处理结果证明:Correntrogram算法有效提高了循环相关熵谱估计效率，避免了“频谱泄漏”，提高了频谱分辨率，该算法程序运行可靠。     

最大互相关熵多凸组合自适应滤波算法

基于最大互相关熵准则(MCC)的自适应滤波算法在非高斯噪声环境下具有强鲁棒性,得到了广泛应用.然而,传统MCC滤波算法在选择参数时依然受到收敛速度与稳态精度之间固有矛盾的困扰.为解决这一问题,该文提出一类多凸组合MCC算法,能够充分发挥不同参数组合下滤波算法的性能优势,从而获得更好的信道跟踪能力.理论分析得出了所提算法的均值收敛条件和稳态均方误差,同时,仿真实验表明所提算法在对抗高斯和非高斯噪声时均具有收敛快、稳态精度高的特点.     

最大互相关熵多凸组合自适应滤波算法

基于最大互相关熵准则(MCC)的自适应滤波算法在非高斯噪声环境下具有强鲁棒性,得到了广泛应用。然而,传统MCC滤波算法在选择参数时依然受到收敛速度与稳态精度之间固有矛盾的困扰。为解决这一问题,该文提出一类多凸组合MCC算法,能够充分发挥不同参数组合下滤波算法的性能优势,从而获得更好的信道跟踪能力。理论分析得出了所提算法的均值收敛条件和稳态均方误差,同时,仿真实验表明所提算法在对抗高斯和非高斯噪声时均具有收敛快、稳态精度高的特点。     

脉冲噪声下基于相关熵的相干分布源DOA估计新方法

针对复杂电磁环境下被动无线监测定位问题,该文提出广义相关熵的概念,推导了广义相关熵的性质,用以抑制阵列输出信号中的脉冲噪声。为了实现脉冲噪声环境下相干分布源中心DOA和扩散角的联合估计,提出基于广义相关熵的DOA估计新方法,并证明了该方法的有界性。为进一步提升算法的鲁棒性,推导了一种仅依赖阵列输出信号的自适应核函数。仿真结果表明,该算法能够实现脉冲噪声环境下相干分布源参数的联合估计,相比已有算法,具有更高的估计精度和鲁棒性。     

1-D and 2-D digital fractional-order Savitzky–Golay differentiator

In this paper, the one-dimension digital fractional-order Savitzky?CGolay differentiator (DFOSGD), which generalizes the Savitzky?CGolay filter from the integer order to the fractional order, is introduced and extended to 2-D by a group of direction operators. Then, a new image-enhancing algorithm is proposed based on the 2-D DFOSGD, and an unsupervised optimization algorithm is proposed for choosing the fractional-order parameter. Four numerical experiments are used to assess the performance of 2-D DFOSGD-based image-enhancing algorithm, and the results demonstrate its validity.     

电缆调制解调器已崭露头角

电缆调制解调器已崭露头角电缆调制解调器（ＣａｂｌｅＭＯＤＥＭ）是通过ＣＡＴＶ网进行高速访问的设备，一般的连接形式是一端与计算机相连，另一端与墙上的ＣＡＴＶ插座相连。电缆调制解调器按速率划分为两种即对称速率型和非对称速率型，前者上行（从计算机到网络）和...     

2-D direction finding of coherent signals VIA Temporo-Spatial processing

In most wireless communication systems, two-dimensional Directions-Of-Arrival (DOA) of multipath signals need to be found for spatial selective transmission. However, it is quite difficult to find their DOAs due to the coherent nature of multipath signals and considerable computations when performing 2-D searches. In this paper, a new algorithm to estimate 2-D DOA of multiple narrow-band signals is proposed. A DOA cyclic matrix is constructed whose eigenvalues and eigenvectors can be simultaneously used to extract 2-D DOA without 2-D searches. By exploiting the temporal property of cyclostationarity, the signal detection capability is significantly improved. Besides, based on the decorrelation model for mobile terminal signals, the algorithm can be effectively extended to the coherent case without spatial smoothing and the loss of array aperture. Simulation results are given to illustrate the performance of the new algorithm.     

基于学生t分布的鲁棒分层模糊算法及其在图像分割中的应用

著名的模糊C均值算法（FCM）一直被视为图像分割应用中一个强有力的工具.然而,由于FCM中距离函数选择问题使得其对图像噪声的鲁棒性不足.本文提出了一个新的分层模糊C均值算法,使得传统的模糊C均值算法对于图像噪声和离群点有更好的鲁棒性.在此基础上引入了一个更加灵活的函数,即将距离函数本身看作是一个子学生t分布函数.使分层模型具有更好的通用性和灵活性.本文提出的算法可以扩展到其他基于FCM模型的算法实现,以获得更优的鲁棒性.实验结果表明本文提出新的分层模糊C均值算法的鲁棒性确实有效.     

自适应时空正则化的相关滤波目标跟踪

针对相关滤波目标跟踪算法空间正则权重没有与目标建立联系和时间正则项不能自适应更新的问题,提出自适应时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。首先,利用初始帧的显著感知参考权重,使自适应空间正则项能够在后续跟踪过程中获取与目标存在联系的空间正则权重。然后,利用相邻两帧响应得分的变化情况计算时间正则化参数的参考值,使自适应时间正则项可以通过变化的正则化参数不断更新。最后,采用交替方向乘子法(ADMM)优化算法,以较少的迭代次数分别求解出滤波器函数、空间正则权重和时间正则化参数。在OTB-2015数据集上进行实验,结果表明本文算法的跟踪性能优于其他对比算法,其中距离精度和成功率分别达到86.4%和65.6%,且本文算法在具有形变、旋转、遮挡和出视野等属性的复杂跟踪场景下更具鲁棒性。     

基于相关向量机的高光谱图像噪声评估算法

为了更准确的估计高光谱图像噪声强度,提出了一种基于相关向量机(RVM)的高光谱图像噪声评估算法。对该算法所采用的RVM 回归原理、残差与噪声的关系等进行了研究。首先,介绍了高光谱图像噪声评估中应用较为广泛的空间/光谱维去相关法的特点及不足。接着,对可有效进行非线性回归分析的RVM 进行了介绍。然后,针对传统的空间/光谱维去相关法在系统中存在较强的非线性关系时,得到的残差将会过大这一问题,提出利用RVM 回归分析去除具有高相关性的信号,利用得到的残差图像对噪声进行估算,从而提高评估系统的稳定性。实验结果表明:噪声强度估计精度优于8%;相比传统算法更有效。总体看,该算法可以满足自动高光谱图像噪声评估的稳定可靠、精度高等要求。     

Effect of signal decorrelation in channels of phased antenna arrays on the efficiency of adaptive spatial filtering

Effect of signal decorrelation in channels of phased antenna arrays (PAAs) on the efficiency of spatial filtering is analyzed with allowance for the relationship of parameters that characterize the decorrelation and correspond to the correlation coefficients of signals in the PAA channels. The decorrelation is classified as regular and quasi-random. Each factor that causes decorrelation provides an additional eigenvalue of the correlation matrix of input signals for each basic signal eigenvalue. High-order eigenvalues emerge in more complicated systems with several signal sources and several sources of decorrelation. Decorrelation characteristics (number of decorrelation sources and mean correlation coefficients) and the needed number of the degrees of freedom in the system with adaptive spatial filtering can experimentally be estimated. The results of analytical calculation and numerical simulation are in good agreement with the experimental results.     

Blind separation algorithm without nonlinear functions

A new blind separation algorithm without nonlinear functions is proposed. The algorithm is derived using the decorrelation process near an equilibrium point. The algorithm uses the correlation between its outputs and the sensor signals in the decorrelation process. The validity and performance of the algorithm are confirmed through computer simulations     

最小冗余线阵的ES-DOA估计算法研究

采用最小冗余线阵可以显著增大天线的阵列孔径,但其相关矩阵不是Toeplitz矩阵,致使空间平滑解相干等方法失效,限制其在相干信号环境下的使用。结合信号功率估计,采用基于特征空间DOA估计算法,使得在较低信噪比情况下的DOA估计具有很高的精度。该算法同时采用了前后向空间平滑技术,不用减小阵列孔径就可以实现信号去相干。将该算法应用于最小冗余线阵,提高了阵列的DOA估计性能,且不影响阵列孔径。仿真结果证实了该算法的具有较高的精度和较强的鲁棒性。      

一种改进的一维模糊熵图像分割算法

传统的一维最大模糊熵图像分割算法对于图像的局部信息干扰噪声处理能力存在不足。文中研究实数编码混沌量子遗传算法（RCQGA）与一维模糊熵算法相结合的新算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用实数编码混沌量子遗传算法对一维最大模糊熵图像分割算法进行改进,从而提高了一维最大模糊熵分割精度。研究结果表明,该算法分割效果明显优于传统一维模糊熵图像分割算法,并具有较强的抗噪性能。