基于子带分解的自适应回声抵消算法

针对通信系统中的声学回声干扰问题,研究了一种快速收敛和有效的自适应回声抵消算法。本文算法基于子带分解结构,利用频率分带技术,在各个子带上分别采用共轭梯度算法进行子带上的自适应滤波。在保证收敛性、提高收敛速度的同时相对降低了运算复杂度。仿真结果表明,本文算法在解决声学回声问题时具有较好的抵消效果。     

OFDM系统中一种基于LMMSE的半盲信道估计算法

为克服信道冲激响应长度大于导频数时出现系统性能下降,适应存在大量多径的恶劣信道环境,本文对OFDM系统基于MLE的半盲信道估计算法进行了改进。该算法采用非均匀间隔导频排列方式以获得更小的系统均方误差。通过简化导频数提高了系统频带利用率,利用奇异值分解进一步简化了算法复杂度。仿真结果表明:如充分利用信道统计信息,在导频数目很少、信道长度很大和低信噪比时,本文提出的算法能够以较低复杂度实现精确的信道估计,从而验证了该算法的有效性和优越性。     

基于Tsallis熵差的遥感图像边缘检测方法

基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变换的基础上还改进了百分位变换的评价准则。它利用图像Tsallis熵差来选择边缘检测算子的百位变换值,将选择Tsallis熵差最大的百分位变换作为变换结果。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。     

改进的基于信号子空间的多通道语音增强算法

通过同时对角化麦克风阵列接收信号中语音信号和噪声信号的全局协方差矩阵,本文改进了一种基于信号子空间分解的多通道语音增强算法.该算法不依赖任何信号模型且无需对噪声信号的统计特性进行任何先验假定,它弥补了原始算法只限于白噪声背景下语音增强的不足,实现了色噪声背景下语音信号的最优估计.仿真结果表明本文算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果.     

分散自适应控制耦合连续大系统的稳定性

针对线性连续时间耦合大系统的一种分散稳健间接自有点配置控制器。本进行了详细的稳健性、收敛性和全局性分析。给出了保证闭环系统ＢＩＢＯ稳定性充分条件，同时证明了该器对各各子系统间的弱耦合，有界恒值扰动和一类未建模动态具稳健性。     

高功率激光驱动器光束匀滑技术研究（特邀）

激光驱动惯性约束聚变的打靶过程中,光场不同空间频率的不均匀性会引起内爆的流体力学不稳定性、印痕效应和激光等离子体不稳定性。这些不稳定过程将最终影响内爆压缩倍率,从而影响到点火。为了控制焦斑不均匀性进而抑制不稳定过程,人们提出了束匀滑技术:通过光场调控控制焦斑分布特性,进而控制束靶耦合过程。束匀滑可分为空间域匀滑和时间域匀滑。空间域匀滑通过控制波前形态获得平整的焦斑包络,降低低频不均匀性。时间域匀滑通过控制光束的相干性减弱激光焦斑中的散斑,进而减弱中高频不均匀性。随着抑制更高激光功率密度条件下激光等离子体相互作用的需求愈发紧迫,涌现出一些新型的束匀滑方法。文中介绍了束匀滑技术在大型激光装置上的使用情况,并对目前提出的各种束匀滑技术进行了总结和分析。     

改进型先验信噪比估计语音增强算法

在DCT域提出了一种改进STNR(M-STNR)算法,其在原算法的第二步中利用信号的高斯模型假设条件,采用MMSE估计来获取当前帧先验信噪比的估计,算法无需语音增强系统增益因子的任何先验条件,在保持简单结构的同时避免了原算法的不足。仿真结果表明,基于该改进方案的语音增强算法在多种噪声背景下具有更出色的语音增强效果。     

复杂网络中具有低易感的疾病传播问题研究

基于真实流行病学中免疫力减弱的特性,提出一个新的疾病传播模型即复杂网络中具有低易感即免疫力减弱的传播模型。 利用平均场理论和计算机仿真对该模型的传播行为进行了详细研究,结果表明该模型的传播阈值主要与网络拓扑结构、免疫丧失率和免疫保留率有关。 小世界网络中存在非零的传播阈值,而无标度网络在网络规模无限大的情况下传播阈值趋于零。 在网络拓扑结构不变的情况下,增大节点的免疫保留率可以增大小世界网络和无标度网络上的传播阈值,降低疾病的传播范围,从而有效控制传染性疾病在复杂网络上传播。     

UWB局域网络MAC中改进排外范围的算法

以Win-ScholtzUWB物理层为模型,针对IEEE802.11协议,在分析了多用户IR-UWB系统性能的基础上,对使UWB无线局域网利用率达到最大的MAC协议进行了改进。提出了在发射节点个数较少的情况下可取消排外范围的一种简化算法。该算法简化了协议的复杂性、减小了计算量、易实时实现。仿真结果表明:无排外范围的MAC协议在发射节点个数较少、信噪比较低时与采用最佳排外范围MAC协议的网络利用率接近,由此验证了该算法的有效性和优越性。     

双系统自适应耦合盲源分离算法

结合两个固定步长的盲源分离系统,提出了一种双系统自适应耦合盲分离算法。该算法利用滑动因子来调整两个分离系统在算法所处不同分离阶段的比重,并基于随机梯度方法获得了滑动因子的自适应更新规则。仿真实验表明,本文算法在平稳和非平稳环境下都具有较好的收敛和分离性能。