自适应匹配滤波器对多途信号的响应

时间域相干处理器是主动式声呐信号处理的基本课题之一,本文讨论了自适应相关器或称之自适应匹配滤波器对多途信号的响应.证明它是与多途信道相匹配的.并介绍了这种新处理器的硬件实验结果.表明该处理器有良好的检测能力,是性能优良的时间域声呐信号处理器.     

盲均衡器研究的进展

盲均衡是不借助于训练序列即可收敛的一种自适应均衡技术，本文回顾了盲均衡技术的发展，对Ｂａｓｓｇａｎｄ型，高阶矩型，信号检测型和非线性型等算法进行了讨论，并提出了盲均衡器的发展方向。     

基于时频分析的非平稳机械振动信号的盲解卷积方法

将盲源分离技术应用于机械振动信号处理,为故障诊断技术提供了一个新的途径.针对传统BSS方法忽略机械振动信号的非平稳和卷积混合的特性,文章将基于二阶统计量的BSS推广至盲解卷积模型,并结合时频分析这一有力工具,给出了针对机械振动信号的二阶盲解卷积方法.仿真和实测数据实验结果表明,该方法为有效方法.与传统盲源分离算法比较,该算法分离精度至少提高了一倍左右,该算法更适合于机械振动信号的分析.     

滤波多音系统盲载波频偏估计算法

针对现有算法估计范围较小的问题,提出了一种基于接收端两倍过采样的盲载波频偏估计算法,算法利用两倍过采样接收信号的自相关函数对频偏进行估计。理论分析和仿真表明,与现有算法相比,文章算法估计范围较大且不需要已知滤波器参数。并且,还具有对定时偏差不敏感,适用于严格采样滤波多音系统等优点。     

分布式MIMO-OFDM系统多频偏盲估计

针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10^-6.     

盲稀疏源信号分离算法的恢复性研究

基于一种两步稀疏表示的方法,利用随机框架讨论欠定盲源分离的恢复能力.盲稀疏源信号分离算法一般假设源信号是充分稀疏的,讨论了在源信号不充分稀疏的情况下欠定盲源分离的恢复能力的概率估计,进一步刻画了源的稀疏性与恢复能力的关系,揭示了利用两步法处理盲源分离问题的有效性.     

基于Givens-Hyperbolic 双旋转的多路语音信号卷积盲分离

针对语音信号的卷积混迭模型,通过对接收信号进行滑窗处理并重新排列,使得重构后的接收信号可表示为块独立的源信号与扩展的混迭矩阵的瞬时混迭模型。利用不同语音信号之间的近似独立和短时平稳特性,分析接收信号二阶相关矩阵的非正交联合块对角化结构。改进基于Givens和Hyperbolic旋转的瞬时混叠盲分离算法,提出Givens-Hyperbolic双旋转的联合块对角化算法(GH-JBD)。所提出的GH-JBD算法可以直接在时域估计传输信道的块本质相等矩阵,实现非正交联合块对角化,进而完成卷积混叠信号盲分离。该方法不需要进行预白化处理,避免了由于白化不彻底而引入的额外误差。仿真实验验证了该算法的有效性并就参数变化对分离信号的影响进行了分析。     

复值信号盲分离算法的研究

针对现有盲源分离算法适用范围受限、收敛速度过慢等问题,提出了一种适用于任意非高斯统计独立的复值信号快速盲分离算法.该算法以复值信号的峭度最大化为目标函数,采用修正的复值拟牛顿迭带算法对目标函数优化.分别用圆对称和非圆对称复值信号以及二者混合信号作为信号源对该算法和现有算法进行仿真对比.实验结果表明,该算法相对现有算法,不但很好地分离出非圆对称复值信号和圆对称复值信号,对于二者混合的信号仍有很好的分离效果,而且具有收敛速度快、不需要步长调节参数、分离误差小等优点.     

扩频信号频域谱相关自适应滤波技术的研究

以谱相关理论为基础,针对直接序列扩频（ＤＳ／ＳＳ）通信系统的可截获性问题,提出了利用频域谱相关自适应滤波技术对噪声和干扰环境下的扩频信号进行检测,及对时域和功率谱域严重重叠信号进行分选的一种算法．对直接序列扩频信号的仿真结果表明,该算法具有速度快、噪声和干扰抑制能力强等特点,因而文中提出的算法是切实可行的．     

基于多高斯相关滤波的实时跟踪算法

针对分层卷积特征目标跟踪算法实时性不足和单分类器对目标表观变化适应能力差的问题,提出多高斯相关滤波器融合的实时目标跟踪算法. 为了加快跟踪算法,提取VGG-19网络的Pool4和Conv5-3层的多通道卷积特征,通过稀疏采样减少卷积特征通道数;为了防止特征减少造成精确度下降,利用不同高斯分布样本训练多个相关滤波器,并对所有分类器预测的目标位置进行自适应加权融合,提高算法对目标姿态变化的鲁棒性;采用稀疏模型更新策略,进一步提高算法速度,使算法具有实时性. 在OTB100标准数据集上对算法进行测试,结果表明,该算法的平均距离精度为86.6%,比原分层卷积特征目标跟踪算法提高了3.5%,在目标发生遮挡、形变、相似背景干扰等复杂情况时具有较好的鲁棒性;平均跟踪速度为43.7帧/s,实时性更好.     

一种SIMO多信道系统盲辨识方法

提出了一种SIMO信道的盲辨识方法．SIMO系统的多个信道输出可重新组合为具有循环平稳特性的输出序列,该输出序列的自相关矩阵可分解为信号子空间和噪声子空间,利用信号子空间与噪声子空间正交的特必可分别求解出各信道的模型参数．与传统高阶矩方法相比,该算法运算复杂度低,具有更快的辨识速度,更适合高速数据传输信道的辨识．仿真结果说明此算法具有较高的辨识精度．     

一种基于稀疏正则化的图像盲复原方法

在图像盲反卷积的过程中,最主要的难点是缺少点扩散函数的足够信息而导致的病态问题.解决此问题可以通过对原始图像和点扩散函数同时进行正则化约束.为了在图像复原过程中得到惟一、稳定的解,并保证图像恢复结果的有效性,提出了一种具有尺度不变性和稀疏性的正则化函数,并通过两组对比实验例证了利用该函数的图像盲复原算法具有良好的鲁棒性和收敛稳定性.     

一种改进的代理多重盲签名方案

通过对Lu等的代理多重盲签名方案进行分析,指出该方案不能抵抗原始签名人的伪造攻击,且签名可被追踪等不足之处。提出了一种改进方案,该方案在面对原始签名人的伪造攻击时,其安全性等价于解离散对数难题。同时,在签名提取阶段引入签名接收者的私钥,代理签名人无法将盲消息的签名和消息签名联系起来,使得签名不可被追踪。     

一种改进的水声信道载波恢复盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡算法在水声通信系统中表现出收敛性差的问题,提出了一种带二阶锁相环的改进超指数迭代判决反馈盲均衡算法．该算法基于对修正超指数迭代算法误差函数的分析,提出了一种新的、能够快速收敛的误差函数,并有效提高了载波恢复能力; 在判决反馈均衡器中引入二阶数字锁相环,实现对相位旋转的跟踪和补偿,从而实现对原始发射信号的正确恢复．在两种水声信道条件下,采用两种调制信号分别对算法的收敛性能和载波恢复性能进行了计算机仿真,结果表明: 在混合相位信道环境中,新算法相比超指数迭代判决反馈算法在均方误差、收敛速度上得到很大改善; 在具有相位旋转的信道环境中,新算法实现了对相位旋转的有效补偿,改善了载波恢复性能．     

一种改进的模拟退火图像盲复原算法

通过分析均匀分布与Cauchy分布的分布机制,提出了一种改进的模拟退火图像盲复原算法,该算法选择Cauchy分布为随机扰动量来产生状态扰动函数。通过计算机仿真,验证了该算法对初值的鲁棒性和复原的效果优于基于均匀分布随机扰动量模拟退火盲解卷积算法,提高了收敛到最优解的速度。     

一种自适应判决反馈盲均衡器

信道均衡是现代通信系统中的一项关键技术,如何提高均衡器的性能是目前研究的热点课题．提出了一种自适应无训练(盲)判决反馈均衡器,可以被看作4部分的级联,主要部分是一个递归滤波器(R)和一个横向滤波器(T)．在初始的捕获阶段,R位于前端依据某种预测准则白化其输出信号,而T依据Godard(或者Shalvi—Weinstein)准则消除残余的码间干扰．在跟踪阶段,均衡器变为面向判决最小均方的传统型判决反馈均衡器．与有训练的判决反馈均衡器相比,这种均衡器具有相同的运算复杂度、收敛速度、稳态均方误差和误码率,但是它却不需要训练序列．因此,该自适应无训练判决反馈均衡器在信道均衡方面具有更好的适应性．     

一种盲反褶积准则在电法测井资料处理中的应用

基于反褶积电法测井资料高分辨率处理方法是一种有效和常用的方法,但由于采用线性近似,不能完全还原电法测井电阻率分布。为了改善电法测井反褶积处理效果,采用基于高阶统计量的盲反褶积算法对经过电法测井处理的信号进行进一步处理,尽可能消除误差信号,实现处理效果的进一步优化。     

Gearbox fault diagnosis of rolling mills using multiwavelet sliding window neighboring coefficient denoising and optimal blind deconvolution

Fault diagnosis of rolling mills, especially the main drive gearbox, is of great importance to the high quality products and long-term safe operation. However, the useful fault information is usually submerged in heavy background noise under the severe condition. Thereby, a novel method based on multiwavelet sliding window neighboring coefficient denoising and optimal blind deconvolution is proposed for gearbox fault diagnosis in rolling mills. The emerging multiwavelets can seize the important signal proce...     

一种基于盲源分离的直扩信号载频检测算法

在复杂的背景噪声中检测直扩信号并估计参数是信号处理研究的难点课题之一,在接收端如何降低高斯噪声等背景噪声的影响成为急需解决的问题.这里提出了一种基于盲源分离的直扩信号载频检测算法,采用独立分量分析的高阶累计量算法将直扩信号从包含高斯噪声的背景中分离出来,然后采用边带相关算法估计载波频率.该方法不需要知道混合矩阵,不需要做预白化处理.计算机仿真结果证明了算法的有效性.     

图像盲恢复算法及其实现

针对图像盲恢复算法及其应用进行了研究，讨论了盲恢复算法中的非参数限定支持域恢复技术，这类算法并不假设图像或者模糊的参数模型，而是同时估计出清晰图像和点扩展函数。在介绍Kundur等提出的非负和集约束递归逆滤波算法的基础上，提出了该算法的改进，利用零相位FIR滤波器的频率特性，消除滤波器带来的相位失真，减少图像失真；增大FIR系数中心像元的加权值，增强图像高频。实验结果证明了改进算法的有效性。