基于快速运动估计算法UMHexagonS的研究

UMHexagonS算法已经被视频编码标准H.264正式采纳作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能够保持较好的率失真性能。本文结合JM10.2的源代码对UMHexagonS算法进行了分析,并对该算法进行了改进。通过利用运动矢量间的相关性,采用一种新的自适应的非对称十字形模板来代替原算法中的非对称十字形模板,并将改进的算法在JM10.2测试模型上进行了验证。实验结果表明,本文建议的方法在保证编码性能的同时,可以有效减少运动估计所需要的时间。     

全局运动估计及其在视频编码中的应用

对全局运动估计进行了研究,并提出了它的改进算法。在有局部运动的情况下,改进算法的计算速度和准确性都有明显提高。研究了全局运动估计在视频编码中的应用。在视频压缩它是spirte编码的关键技术,这 种技术较之传统编码方法有较好的编码性能。利用MPEG－4的软件测试平台进行了MPEG－4校验模型中已有算法的实验比较,结果表明,改进的全局运动估计的计算速度明显提高,视频编码的性能得到了改善。     

一种基于有限字符集特性的OFDM系统盲信道估计算法

针对正交频分复用(OFDM)通信系统中传统的基于发送信号有限字符集特性的盲信道估计算法复杂度高、实用性低的问题进行了研究,提出了一种降低算法复杂度的改进的盲信道估计算法。通过将OFDM系统的频域接收信号模型等价分解成多个接收信号分组的方式,改进算法仅需搜索单个发送信号分组便可实现盲信道估计,其计算量大大降低。此外,改进算法还可以通过控制盲估计算法中分组的数目很好地实现系统性能和复杂度的折衷设计,实用性也更强。数值仿真结果表明,改进算法的最优估计方案与传统算法的性能完全相同,且其次优估计方案的性能随着比特信噪比的增加逐步逼近传统算法,分别在10和15dB处趋于一致。     

相干分布源的方位估计

在水下声纳工作的环境中,若目标体沿中心角方向的扩展角度不能忽略,则基于点源假设的众多高分辨方位估计算法会导致错误的估计结果,而基于分布式目标模型的方位估计算法则可以适应这种目标环境。目前,随着空间分布源受到越来越多的关注,有人相继提出了一些算法例如DSPE和ESPRIT等等,但是这些算法需要很高的输入信噪比和要求不同目标源之间不相干,为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法低信噪比下的估计性能,给出一种处理方法。仿真实验证明,该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能及有效的区分相干源。     

基于改进的二阶统计量盲分离研究

利用二阶统计量(不同时延相关矩阵)的非平稳性和信号时序结构特征,能简单估计出线性瞬时混合的盲源信号。但随时延 增大,仅利用某一个时延协方差均衡化,忽略了信号的时间变化特性,很难保证算法的性能。本文通过分析矩阵的平均特征,提出了一种改进的基于二阶统计量盲源分离算法,对一组均衡化的时延相关函数进行等时延分段,并对等间隔段的两个时延矩阵分别求取均值,采用类似联合近似对角化,估计出最优化的酉矩阵,最终得到信源的稳健估计。性能指标分析和仿真实验证明,本文算法很好地解决了原算法的不足,并成功分离出信号。     

一种针对LSB嵌入方式水印的改进的全盲检测方案

提出了一种基于常规-异常(regular-singular,RS)算法的改进的最低有效位(least significant bit,LSB)嵌入方式水印检测方案.经实验及理论分析认为,RS算法误差产生的主要原因是载体图像存在较大的初始偏移量,并在此基础上对其拟合方式进行了改进,提高了拟合的精度,由此减小了载体图像的初始偏移量对估计准确度的影响.理论推导和计算机仿真结果表明,与RS算法以及其它现有检测算法相比,改进算法不但能够很好地改善检测性能,提高隐藏信息长度的估计准确度,而且时间复杂度也较小,是一种可以快速估计待测图像中隐藏信息长度的实用算法.     

改进的二阶统计量盲分离算法

利用二阶统计量(不同时延相关矩阵)的非平稳性和信号时序结构特征,能简单估计出线性瞬时混合的盲源信号。但随时延[τ]增大,仅利用某一个时延协方差均衡化,忽略了信号的时间变化特性,很难保证算法的性能。通过分析矩阵的平均特征,提出一种改进的基于二阶统计量盲源分离算法,对一组均衡化的时延相关函数进行等时延分段,并对等间隔段的两个时延矩阵分别求取均值,采用类似联合近似对角化,估计出最优化的酉矩阵,最终得到信源的稳健估计。性能指标分析和仿真实验证明,算法很好地解决原算法的不足,并成功分离出信号。     

音频无人机定位的时延估计模拟分析

针对无人机非平稳音频信号时差定位中,广义互相关时延估计算法抗噪性差和时延估计值精度低等问题,文章采用了一种基于广义二次相关时延估计的改进算法。算法对叠加了实际噪声（如风声、雨声、汽车鸣笛声等）的无人机音频信号进行频谱细化的广义二次相关,有效抑制了噪声干扰,融合相关峰精确插值算法,提高了互相关函数的分辨率,使得时延峰值更加明显。仿真实验结果表明,改进的广义二次相关方法在不同信噪比时,比广义互相关和广义二次相关算法的时延估计精度更高,稳定性更好。改进的广义二次相关算法对无人机定位中的时延估计具有更好的性能优势,具有较强的实际应用性。     

RPC改进算法用于合成孔径声呐运动补偿

冗余相位中心（Redundant Phase Center-RPC）算法是合成孔径声呐系统中一种快速运动补偿方法,相位差估计是冗余相位中心算法核心。合成孔径声呐试验数据结果表明;样本延时很难精确估计。给出一种宽带信号相位差估计方法,减少了模糊相位误差的影响,并在处理中移除RPC估计器的线性分量,提高了RPC算法估计性能。改进的RPC算法在湖试数据处理中取得较好运动补偿效果。     

基于麦克风阵列的三维声源定位算法及其实现

从系统的角度对真实声场环境下基于到达时间差的的声源定位算法进行了研究,提出了一种改进的互功率谱相位（CSP）时延估计算法,在此基础上,提出了一种用于定位估计的基于球形差值（SI）的随机梯度下降（LMS）算法。为了验证算法的有效性,实际构建了三维空间中的点声源定位系统。实验结果表明所提出的算法具有较高的定位精度。     

自适应非线性BSS及其在齿轮故障诊断中的应用

基于核函数的非线性盲信号处理（BSS）在信号处理中有着广泛的应用,但传统的非线性盲信号处理的学习速率是固定的,如果学习速率选择的不合适,则算法难以收敛或者不能收敛。针对这一不足,结合模拟退火的思想,提出了一种基于核函数的自适应非线性盲信号处理算法。仿真和实验结果表明,该方法改善了原有算法的收敛性能,分离效果良好,算法具有更好的消噪和信号特征提取能力。     

基于二、四阶累积量的双模式盲均衡算法

针对Shalvi-Weistein(SW)准则和一种有约束条件的SW准则而导出盲均衡算法有不直接性的弊端,介绍了一种归一化累积量的盲均衡准则,同时介绍了基于此准则导出的通过线性时不变系统的盲均衡算法(HOS算法);并将此算法结合传统的直接判决算法,形成了一种基于二阶和四阶累积量的双模式盲均衡(dual-mode HOS)算法。计算机仿真结果表明,双模式盲均衡算法比由准则直接导出的盲均衡算法误差小,有着更优越的性能。     

基于二阶盲辨识的双跨转子故障信号分离研究

将盲分离理论应用于消噪处理,其关键是分离噪声,因此在分离噪声时不损失有效信号,为消噪处理提供了一种新方法。提出了一种基于二阶盲辨识的去除干扰的自提取方法,在原有的自提取算法中引入了梯度变化率的概念,有效降低了噪声。通过仿真和对实际转子振动数据的处理表明,这种算法有效地遏制了噪声,提高采样数据的准确性。     

一种改进的盲解卷积算法在轴承声学诊断中的应用

针对时域盲解卷积算法滤波器长度估计困难的缺点,提出一种基于遗传算法优化的改进算法。该算法利用遗传算法搜索最佳时延,解决了盲解卷积结果不确定问题,并改进了信号分量的聚类指标,采用峭度作为独立分量间距离测度,提高了信号分量聚类的准确性,获得了可靠的估计信号。计算机仿真和实际环境中故障轴承声信号提取实验验证了该算法的有效性。     

基于盲解卷积和聚类的机械弱冲击声信号提取

针对对比函数和紧缩方法的时域盲解卷积算法在分离机械弱冲击信号时,其结果易受解卷积滤波器长度影响的缺点,提出结合分层聚类的改进算法.该算法通过设置一个变长度滤波器组,对获得的多个盲解卷积结果进行聚类分析,解决了单次盲解卷积结果不确定问题,获得了可靠性高的估计信号.计算机仿真和实际环境下故障轴承声信号提取实验验证了算法的有效性.     

基于误差信号的双模式遗传盲均衡算法研究

DD算法具有收敛速度快,稳态剩余误差小的优点,是一种最常用的盲均衡算法。遗传盲均衡算法是一种新的盲均衡算法,它利用遗传算法来解决盲均衡问题,具有较好的全局优化特性。在综合研究了DD算法及遗传盲均衡算法的特性后,利用误差信号的特性,给出了一种新的双模式遗传盲均衡算法,有效的结合了DD算法以及遗传盲均衡算法的优点,大大提高了算法的运算速度,提升了收敛性能,解决了遗传盲均衡算法运算量大的问题,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性。     

基于Logistic混沌加密的NSCT-SVD抖动调制盲水印算法

目的提出一种既安全又具高稳健性的盲水印算法。方法首先通过Logistic映射混沌置乱对图像加密,然后对载体图像进行三层非采样Contourlet变换(NSCT),提取低频部分进行8×8分块,最后对低频带的子块进行奇异值分解(SVD),将混沌变换的水印图像嵌入在进行抖动调制的奇异值中。结果该算法解决了奇异值分解引起的False positive问题即虚警率,在提取水印的算法过程中没有用到原载体图像,实现了水印的嵌入及盲检测。实验结果显示,该算法提高了水印的防伪性,耐常见攻击的抵抗能力也较强。结论该算法满足了数字水印技术要求的隐蔽性和稳健性,并且可以对数字产品起到版权保护的作用。     

一种基于空间自适应的盲图像复原算法

针对非负有限支持域约束递归逆滤波（NAS-RIF）图像盲复原算法对噪声敏感问题，提出一种基于空间自适应的改进算法。利用最优阈值估计图像支持域，在代价函数中引入空间自适应加权因子和尺度因子，结合正则化技术对图像复原进行局部控制，并对不同信噪比和背景的图像进行了实验。结果表明，在较低信噪比情况下，改进NAS—RIF算法仍具有较好的复原效果，有效地达到了保存图像细节并抑制噪声的目的。     

未知声速分布下的一种水下目标GPS定位修正算法

由于海洋中声速分布不均匀,要实现水下目标GPS的精确定位,必须进行误差修正。阐述了采用应答器工作模式的水下目标GPS系统定位原理,在水下目标GPS系统定位过程中,分析了一种基于欧氏几何原理的修正算法在声速分布未知时的定位修正效果和局限性,研究了算法出现盲区的原因,并据此对该算法进行了改进。仿真计算结果表明改进后的算法可有效减小声速分布未知时声速估计不准确造成的定位误差,提高了水下目标GPS的定位精度。     

小图像子集提取水印的小波域盲水印算法

提出一种新的盲水印算法,能从一个小图像子集上检测出水印,首先将图像进行小波变换,选择两个所需要的子带,利用相邻特征平均值和奇偶判决法在两个子带上各自重复内嵌一半水印,在水印检测过程中不需要原始图像。根据本算法的实验结果,该算法具有较好的透明性,对各种攻击有较强的顽健性,尤其是增强了小波域水印在面临裁剪攻击和联合攻击时的顽健性。