基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法

传统的基于广义旁瓣相消器(GSC)的降秩自适应波束形成算法,降秩矩阵大多数需要通过特征值分解获得,而特征值分解会带来新的大运算量,大大限制了算法的工程实现。提出了一种新的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法(FRGSC)。该算法直接利用广义旁瓣相消器下支路的中间快拍数据来构造降秩矩阵,利用所有可以利用的快拍数(多于干扰个数的快拍数)来构造降秩矩阵。基于GSC的传统降秩算法构造降秩矩阵需要的运算量为O((N-1)3)(N为自适应自由度),而FRGSC算法构造降秩矩阵只需要一次复数乘法和少量复数加法,所需运算量大大降低。该方法在实际应用中具有更优的实时性,适用于大阵列连续波体制雷达。仿真结果证明了所提出的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法具有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。     

平面天线阵快速正交投影波束形成算法

针对大型平面天线阵列下样本数据含有期望信号时，正交投影（OP）波束形成算法不再适用的问题，提出一种新的基于阻塞矩阵的正交投影快速波束形成算法。该算法首先构造阻塞矩阵从样本信号中阻塞掉期望信号，再对阻塞后的样本信号进行施密特（GS）正交化得到重构后的干扰子空间，最后在此基础上实现正交投影波束形成。新算法适用于任意阵型的二维均匀平面阵，在小快拍数下能快速计算出自适应权重。仿真结果表明，无论是弱干扰信号还是强干扰信号，该算法都具有很好的抗干扰性能。     

基于场景分类的细节保留直方图均衡算法

针对传统直方图均衡算法细节丢失和亮度饱和的问题,提出一种将场景分类和细节保留相结合的直方图均衡改进算法。利用图像的直方图特征进行场景分类,结合场景分类及图像像素点的特征对分段式直方图均衡处理方法的参数进行优化。改进后的算法复杂度仅为O(L)(L是图像的像素灰度级),既保留了直方图均衡算法计算量小的特点,又能避免传统直方图均衡的细节丢失和亮度饱和问题,还具有适用于不同场景的稳健处理效果。通过德州仪器公司DM648平台实测验证,该算法可以用于实时视频图像的增强。     

基于正则化处理的超分辨率重建

针对超分辨率重建的病态反问题进行研究。该文首先介绍超分辨率重建的数学模型,分析了最小二乘估计及其病态性。其次给出病态问题的正则化泛函,并提出一种自适应动态确定正则化系数的方法,主要研究了迭代算法的收敛性和参数选择等问题。实验结果验证了方法的有效性。     

一种视频序列的超分辨率重建算法

本文构建了一种视频序列超分辨率重建框架.在此框架下,讨论了基于最小二乘规整化泛函的单帧图像的超分辨率重建算法及其收敛性、凸性和参数选择等;还提出了基于加权矩阵的运动配准融合,并研究了运动补偿阵和加权阵的构成和特点.仿真结果表明方法的有效性和实用性.     

高性能空时二维角度估计改进算法

干扰角度估计是数字阵列雷达抗干扰的基础,本文针对实际数字阵列天线阵元间距大于半波长导致大角度估计时阵元相位出现模糊问题,提出一种新的基于时空DOA矩阵的多目标高性能二维角度估计算法。该算法首先计算时空DOA矩阵并进行特征值分解,接着利用空时矩阵特征向量与来波导向矢量匹配特性,对估计得到的各导向矢量分别进行相位解模糊,进而利用导向矢量联立方程组,得到各来波角度信息的最小二乘解。相位解模糊过程主要通过计算多组模糊解对应的导向矢量与实际估计得到的导向矢量的相关性,选取相关值最大的一组模糊解作为真实解来实现。仿真与数字阵列天线实测结果表明,与时空DOA矩阵法相比,本文算法具有更高的测角精度和更加稳健的输出性能。      

由阵列相位加权实现雷达横向距离分辨

本文提出一种通过阵列相位加权实现雷达横向距离分辨的新方法。首先要测出阵列口径面上由回波信号产生的幅度和相位分布。这一过程是通过对各接收通道相位进行加权而实现的。接下来，由已取得的数据即可获得横向距离分辨率。理论分析表明，无论目标位于远场区还是近场区，本方法都是适用的     

多输入多输出雷达发射天线低旁瓣设计

多输入多输出(MIMO)雷达发射波形的多样性,为发射方向图设计提供了更多的自由度。针对阵元等功率条件下获得低旁瓣高增益发射波束的问题,提出了一种采用极小极大准则优化设计发射波形相关矩阵的方法,并将该约束优化问题转换为无约束优化问题,便于采用经典迭代法求解。仿真结果表明:采用极小极大准则设计的发射方向图旁瓣区域平坦,最高旁瓣电平接近理论最低值。最后采用循环(CA)算法,获得易于数字阵列系统实现的相位编码信号,使用该相位编码信号得到的实际发射方向图与理论结果匹配良好。     

基于自适应滤波的视频序列超分辨率重建

针对视频序列的超分辨率重建,提出了一种动态自适应滤波方法.在最大后验概率估计和加权最小二乘的基础上,给出视频序列超分辨率重建数学模型;深入研究了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质;详细推导了自适应滤波器的递推公式;分析了算法的存储与计算复杂度.仿真实验表明该算法的重建结果相当有效,相比双三次插值和无运动补偿的单帧迭代重建,可以获得一定的PSNR增益;与Elad滤波方法相比,具有更小的计算量和更强的自适应性和鲁棒性.     

分布式多通道信号同步与分集合并算法

分集接收技术主要用于解决无线传输过程中的信号衰落,无线接收时的邻频干扰、同频干扰等问题,能够有效改善接收信号的质量。针对分布式平台上多通道接收信号同步与分集合并算法进行研究,提出一种适用于不同调制类型的多通道信号合并前同频同相调整方法,并对合并前各通道信号进行信噪比估计,以确定最大比合并时的权重。经理论分析可知,N通道信号最多可获得10lgN dB的合并增益。仿真验证结果与理论分析一致,证明了算法的有效性和可行性。