一种高分辨率谱估计与数据外推的快速算法

利用信号频谱幅度分布的先验信息,对短时数据序列信号提出了一种实现高分辨率谱估计和数据序列外推的快速算法。该算法利用了算子矩阵的特殊结构,采用简单、快速的矩阵求逆算法,使算法的运算量和数据存储容量大幅度下降。给出了算法在高分辨率谱估计及数据序列外推中的应用实例和仿真结果,证实了该算法的优良性能。     

基于增广数据陈SVD的MNM 信号DOA估计算法

本文介绍了一种将接收数据共轭重排构造出增广数据矩阵,然后对该数据矩陈进行奇异位分解,用 ＭＮＭ算法实现对信号的 ＤＯＡ估计的方法,并指出了这将改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高ＭＮＭ算法的角估计性能。文中最后给出了验证理论分析的模拟结果。     

信号到达角的快速估计算法研究

针对将FFT算法用于空域信号处理中存在受空间阵元数的限制,分辨率不高,无法识别相距较近的两个目标的问题,对等距线阵的DoA估计算法进行了研究,提出了基于空间分割的快速MUSIC算法。此算法在FFT算法粗略估计的若干局域子空间内进行谱峰搜索,可大大减小MUSIC算法全空间谱峰搜索的计算量。在单一期望信号的情况下,提出了基于最小二范数的快速DoA估计算法,它可进一步减小计算量。仿真结果证明了对DoA估计的快速算法理论分析的正确性和算法的有效性。     

利用修正Cyclic MUSIC算法估计循环平稳信号的到达角

在对循环平稳信源进行DOA估计时,循环相关阵所利用的延时选取不合适将降低DOA估计性能。传统Cyclic MUSIC算法对于如何获取最佳延时并未给出具体讨论,现有的改进方法因其附加计算量随着快拍数的增大而急剧增加,故不具有实用性。针对以上问题,提出了一种修正Cyclic MUSIC算法。该算法通过原始数据估计最佳延时,并依此来选取合适的伪快拍数,在计算量增加相对较小的情况下,能够克服上述两种算法的缺点,明显提高DOA估计的性能。     

非合作USB测控信号调制指数估计算法

测控信号的调制指数可作为非合作卫星辐射源识别的一个稳定特征参数,针对非合作统一S频段测控信号,提出一种基于频域谱分析的调制指数估计算法.根据该信号的频谱特性构造调制指数估计算法,并对该算法的估计误差进行理论分析.通过蒙特卡罗仿真给出估计误差随信噪比变化的情况,并利用实测信号从频域和时域两个方面对该算法的性能进行验证.结...     

基于多分辨率分析的心电图信号去噪算法

在心电信号的采集过程中 ,不可避免地会混入肌电噪声、基线漂移和 5 0Hz工频干扰等噪声信号 ,不同程度地造成了常规心电图 (ECG)特征识别方法对心电信号特征点提取的误判和漏判。根据二进小波在各个尺度上所具有的不同带宽的带通滤波特性 ,提出了二进小波去噪和特征提取的算法。所提算法能很好地抑制各种干扰 ,可消除基线漂移 ,为运用阈值法等识别算法对心电信号进行实时准确的特征识别提供了理想的波形。采用MIT/BIH数据库中的心电数据对算法进行检验 ,效果理想     

未知调制阶数的MPSK信号信噪比估计算法

在未知MPSK信号调制阶数 ,未知接收码元序列条件下 ,提出一种基于高阶累量的可同时实现MPSK信号调制类型的初步分类和比较的精确的信噪比估计算法。计算机仿真结果表明 ,给定适当长度的观测数据 ,在很大的信噪比范围内 ,该算法可达到很高的估计精度。最后讨论了进一步提高信噪比估计精度的方法。     

有色噪声环境下的跳频盲多用户检测算法

高阶累积量是抑制有色噪声的一个有效方法。通过分析跳频多址信号,提出了高斯有色噪声背景下的一种基于峭度的跳频盲多用户检测算法,它几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息。仿真结果表明,该多用户检测算法收敛速度快,输出信干比较高。抗多址能力大大优于传统的子空间算法。     

基于子空间原理的共形阵列多参数联合估计算法

由于共形载体表面曲率变化的影响,共形阵列流形中的信源方位与极化状态产生“耦合”,为多维参数联合估计带来较大难度。针对该问题,利用交叉电偶极子对天线单元在锥面和柱面载体上合理布阵,建立了其快拍数据模型,并提出一种信源方位和极化状态的联合估计算法。算法利用锥面和柱面等单曲率结构的特殊性合理设置坐标系,从而避免了多维角度搜索,有效降低了运算量,并且很容易推广到其他多种单曲率几何结构的共形载体中。Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

利用多正弦窗谱分析检测色噪声中的谐波信号

利用最小化代价函数推导了一种谱分析的多窗口方法 ,得到了一组彼此正交的、具有简洁正弦窗形式的多窗口序列。以此为基础 ,结合统计分析的假设检验方法 ,可以利用多正弦窗谱分析技术对色噪声中的谐波信号进行检测 ,准确地估计信号包含的谐波频率及各个谐波的幅度。仿真实验证明了该方法的有效性和正确性。     

噪声中信号的一致最优不变检测器的理论研究

本文运用不变检验原理,来研究未知参数的噪声背景中信号的一致最优不变检测问题,导出了未知功率电平的Gauss噪声中非随机信号的一致最优不变检测器(UMPVD)的结构,讨论了其在大样本和小样本情形下的检测性能,从而获得若干有意义的结论。     

Research on Methods of Parameter Estimation in Combining Forecasting Based on Harmonic Mean

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭｅｔｈｏｄｓｏｆＰａｒａｍｅｔｅｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎＣｏｍｂｉｎｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＨａｒｍｏｎｉｃＭｅａｎＷａｎｇＹｉｎｇｍｉｎｇＤｅｐｔ．ｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ,ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔ...     

调和平均组合预测中的参数估计技术

本文从几何距离角度出发，研究调和平均组合预测中的参数估计技术，提出三种确定组合预测权系数的新方法。理论分析和预测实例表明，新的组合预测参数估计技术行之有效。     

周期信号的孔径抖动及其去除

孔径抖动是指模数转换器采样周期之间出现的相位抖动 ,是由各时钟周期边沿出现时刻的不确定性导致的。当输入信号频率较高时孔径抖动是模数转换器信噪比下降的一个重要原因。对数据采集系统中的孔径抖动进行了仿真实验 ,介绍了反卷积算法 ,并利用反卷积算法对周期信号的孔径抖动进行了去除。仿真结果表明该方法是有效可行的     

基于加窗非均匀采样周期信号重建改进方法

提出了一种基于窗函数正弦参数估计的重建非均匀采样周期信号迭代算法。该算法将非均匀采样值利用加窗正弦参数估计算法得到迭代初始值 ,然后利用最小化误差能量方法 ,求出迭代算法公式的自适应系数 ,最后重建原信号 ,可以在较少迭代次数下得到相当精确的结果。计算机仿真实验结果与已有算法比较证明了该方法的有效性和先进性     

针对图像脉冲噪声的参数自调整滤波算法

提出了一种针对脉冲噪声的参数自调整图像滤波算法,该算法将基于相关性双阈值噪声检测的非线性滤波算法和基于最小相邻图像均方差的参数自调整算法有机地结合在一起,不需要了解原图像和噪声污染的信息,可以直接通过参数自调整算法对非线性滤波算法中的参数自动地进行优化选择。基于Matlab的仿真试验表明,该算法对脉冲噪声有非常好的抑制能力,并且能够很好地保护图像的细节信息,对各类不同密度的脉冲噪声图像进行滤波均能得到令人满意的结果。     

低信噪比下线性调频信号检测与参数估计

对低信噪比下线性调频信号的参数估计方法进行了分析 ,提出了首先由信号分段相关解线调的方法得到调频斜率的粗略估计 ,再以此估计值为初值 ,采用局部解线调的技术在一定范围内搜索计算 ,从而快速实现局部Radon Wigner变换检测 ,并给出了线性调频信号参数的极大似然估计。计算机模拟仿真证明了此方法的有效性。     

高阶模糊度函数LFM信号参数估计的改进与仿真

旨在改善高阶模糊度函数（HAF）进行线性调频（LFM）信号参数估计的效果，讨论了HAF进行LFM参数估计流程，分析了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差、累积误差效应以及接收信号与实际信号起点不一致性对HAF的影响，提出了用于改进HAF的分段频谱方差极大值法则。改进HAF降低了LFM信号调频斜率估计误差，同时改善了HAF的误差累积与起点不一致问题。MATLAB仿真数据结果验证了改进方法较HAF在LFM参数估计上的优越性。     

局部投影降噪算法邻域半径参数的选择研究

基于动力系统模型的局部投影非线性降噪算法，对混沌信号和一大类非平稳信号具有明显的降噪效果。利用局部投影算法对信号进行降噪处理，邻域半径的选择对降噪结果有很大的影响。我们研究了基于递归分析的邻域半径参数的估计和基于噪声强度的邻域半径参数估计。通过对Logistic映射和Lorenz模型叠加不同大小的高斯白噪声，对两种邻域半径估计方法进行分析比较，得到了基于噪声强度的邻域半径参数估计方法具有更好的降噪效果，为局部投影降噪算法的应用奠定了基础。