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信号处理 2008年第02期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

SAR图像乘性噪声模型分析161-167

摘要：从SAR相干成像的物理散射机制出发,SAR乘性噪声模型认为SAR图像的每个分辨单元强度是由该单元中地物的RCS被一个强度服从单位均值（均值为1）指数分布的乘性噪声调制而成。即可以认为SAR图像是场景中地物的RCS和单位均值指数强度分布噪声的乘积。利用实测SAR图像数据库,首先证实了SAR图像中乘性噪声模型比加性噪声模型更合理。然后,在每个目标/姿态区间提取图像模板,估计每个目标切片对应的乘性噪声,对每类目标的乘性噪声分布进行直方图拟合,并采用拟合优度检验评估了拟合精度,结果表明：乘性噪声确实能用单位均值指数分布较精确描述,这也进一步证实了乘性噪声模型的正确性。最后,给出了分辨率变化（9.6m～0.3m不同）和视角变化（两种不同的视角）时单位均值指数分布对SAR乘性噪声直方图的拟合实验,结果表明单位均值指数分布对于分辨率参数和视角参数变化的情况下都是SAR乘性噪声的较精确模型。

多姿态角下的目标散射中心关联与成像方法研究168-171

摘要：雷达成像是获取目标结构信息的重要手段,本文根据目标散射中心在雷达视线上的投影关系,分析了多姿态观测下的目标散射中心三维成像原理,基于真假散射中心的特性差异,引入复合弹性系数模型实现多姿态角散射中心关联和成像。实验采用仿真数据和暗室测量数据进行成像实验,结果表明算法具有成像稳定、结构清晰等优点。

基于Radon变换的具有线性调频特性的多相编码信号参数估计172-176

摘要：基于线性调频（LFM）信号产生的多相编码信号（Frank码、P1、P2、P3、P4码）由于具有较好的脉冲压缩特性而在低截获概率（LPI）雷达中得到了广泛应用。利用这类多相编码信号具有与线性调频信号相似的模糊函数（Ambiguity Function）和Wigner-Ville分布的特性,提出了基于Radon-Ambiguity变换和改进的Radon-Wigner变换的多相编码信号参数估计方法。推导了参数估计的克拉美-罗下限（CRLB）,并以P4码信号为例进行了仿真,仿真结果表明两种方法在低信噪比下均具有较好的参数估计精度。

基于球谐分析和三维矩的超二次模型匹配计算177-182

摘要：超二次模型能够利用简洁的参数有效地描述大量复杂的、真实的三维形状,因此,在计算机视觉和计算机图形中都得到了广泛的应用。超二次模型形状匹配计算是应用超二次模型进行三维物体识别的一个关键问题。本文对此进行了详细的研究,提出了两种新的方法,即基于球谐分析和三维矩的匹配计算方法。特别地,在基于球谐分析的方法中,提出了一个新的采样算法,用以构造描述超二次模型的离散球函数。实验表明,本文提出的方法能够有效地进行超二次模型三维形状的匹配计算,为开发基于超二次模型的三维物体识别系统奠定了良好的基础。

相关瑞利信道下差分空时检测协同分集方案183-188

摘要：本文提出了一种采用分布式差分空时分组编码和检测的协同分集方案,在不需要信道状态信息（CSI）的情况下可以实现满分集和全速率发射,并推导了相关瑞利信道下该方案误码率（BER）性能上限的解析表达式。传统的差分空时分组编码对整个码块进行差分,而协同分集下的任何一个协同用户进行差分编码时都不知道整个码块的信息。本文所提出的差分BPSK调制方案,通过将两协同用户的信息分别被调制到相互正交的实轴和虚轴上,从而将码块的联合差分转化为各用户独立差分。分析了在协同用户间不同的信道状态信息（CSI）和协同用户到接收用户不同的CSI情况下本文所提出发射方案的性能。仿真结果表明本文所提出的方案获得了明显的分集增益,同时也较好的吻合了理论分析的结果。

基于多项式拟合的非线性调频波形设计189-191

摘要：在非线性调频（NLFM）脉压波形设计的一般原理基础上,提出了一种基于多项式拟合的波形设计方法。用该设计方法设计出的NLFM波形具有低的距离旁瓣和好的多普勒性能,且不需要给出调频和调相显函数的表达式,设计更为灵活、简单,通过大量仿真实验分析了该方法所产生的波形性能与采样频率、多普勒的关系,并根据卷积定理仿真了信号的模糊函数。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。

一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法192-196

摘要：肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析197-200

摘要：本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。

特征提取及其在数字调制方式识别中的应用201-203

摘要：通信信号调制识别技术在军事和民用领域都具有重要的应用前景,而特征参数的提取是调制方式识别的首要问题。本文提出了两个新的特征参数,并结合这两个新的特征参数在统计模式识别的基础上构造了一组新的特征集参数,该特征集无需任何先验知识。随后,本文针对2PSK、QPSK、8PSK、16QAM、2FSK、4FSK、8FSK、2ASK、4ASK等9种调制类型,采用了分层结构的神经网络分类器进行自动识别。大量仿真表明,在待识别的信号信噪比大于5dB时,该识别系统的正确识别率达97%以上,且识别的稳定性好。

分集接收的空时分组码MC-CDMA系统中的GA-多用户检测204-208

摘要：提出了一种频率选择性信道下使用多天线分集接收的空时分组码多载波码分多址（MC-CDMA）系统上行链路中基于遗传算法（GA）的多用户检测（MUD）。考虑了两种个体选择机制对空时分组码MC-CDMA系统的GA-MUD性能的影响。第一种个体选择机制根据不同接收天线分支代价函数的线性合并选择个体;第二种个体选择机制针对不同天线分支代价函数根据Pareto优化准则选择个体,独立利用了不同天线分支信号携带的有用信息。仿真结果表明,在相同计算复杂度下,基于Pareto优化准则的个体选择机制的误码率（BER）性能要远远优于基于代价函数线性合并的个体选择机制;在相同BER性能下,基于Pareto优化准则的个体选择机制的计算复杂度要低于基于代价函数线性合并的个体选择机制。在子载波数为16的半载系统中,当BER性能逼近单用户界时,基于Pareto优化准则个体选择机制的GA-MUD的复杂度仅相当于最优化搜索MUD复杂度的0.01。

一种基于局域灰度分布的自适应运动检测算法209-212

摘要：运动检测是基于视频的智能交通系统的基础,为了能够快速、准确的适应背景变化,本文提出了一种基于局域灰度分布的运动检测算法,利用图像块的灰度分布特征,构造相应的离散概率模型,并采用自适应的模型参数更新方法。实验证明,算法能够自适应交通场景中背景的多模态性、动态背景、光照变化以及一定程度的遮挡等情况,并且训练时间短,每帧的处理时间也能够满足实时性要求。

信号处理杂志算法研究

一种改进的渐进直推式支持向量机分类学习算法213-218

摘要：基于支持向量机的直推式学习是统计学习理论中一个较新的研究领域。较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具有普遍性和实际意义。针对渐进直推式支持向量机学习算法存在的缺陷,提出了一种改进算法。该算法利用区域标注法取代前者的成对标注法,在继承了其渐进赋值和动态调整的规则的同时,提高了算法的速度;根据每个无标签样本的标注可信度自适应地对其赋予不同的影响因子,从而控制训练误差的传递和积累,提高了算法的性能。雷达实测数据实验结果表明该算法是有效的。

机载雷达杂波抑制的预条件多级维纳滤波器算法219-222

摘要：在机载雷达抑制地杂波的应用中,降阶空时自适应处理是目前研究的重点,而在各种降阶算法中以Goldstein和Reed等人提出的多级维纳滤波器（MWF）算法最具代表性。本文首先将MWF算法由广义旁瓣对消结构推广到直接处理结构,在此基础之上引入预条件处理以改善杂波和噪声协方差矩阵的条件数,提出了预条件多级维纳滤波器（PMWF）算法,并给出了算法的预条件共轭梯度法实现。利用杂波和噪声协方差矩阵的分块Toeplitz结构,可使PMWF算法的计算量降低为O（NKlog_2NK）。仿真实验表明,PMWF算法与经典的MWF算法相比,当处理阶数相同时,其信杂噪比改善有明显的提高,且以主杂波附近的改善尤为显著。

空时处理信号失真的一种补偿方法223-226

摘要：在GPS抗干扰领域,联合空时处理相比单纯的时域或单纯的空域处理,可以有效的消除更多的干扰。但是由于空时处理包含有时间延迟线结构,因而会对期望信号相关函数的相关峰产生畸变,影响定位精度,有时甚至导致期望信号无法利用。本文利用确定性最小二乘逆滤波器对失真信号进行补偿。并推导出复序列参数下最小二乘逆滤波器解的形式。仿真结果表明,这种补偿方法可行、有效。

图像匹配中具有仿射不变性特征的定量分析227-232

摘要：不同视点图像中相应特征点邻域窗口之间存在几何上的透视畸变,这可以用平面单应映射来表示,而目前大多特征匹配算法将该映射用仿射变换模型来近似,即用具有仿射不变性的特征进行图像的匹配。仿射变换的线性特点不仅能降低匹配算法的复杂度,还能保证迭代过程收敛的稳定性,然而并没有人对这一近似的可行性及合理性给出定量的讨论和分析。本文首先回顾各种几何层次上的特征点匹配策略,重点针对具有仿射不变性特征点的定位误差给出定量分析,通过椭圆曲线规范化方法推导出这一近似所造成定位误差的解析表达式,指出用仿射变换模型近似单应映射的合理性;然后用真实图像的实验结果验证了本文分析方法的正确性;最后给出相应的分析结果和结论。

基于遗传算法的低轨天基雷达星座设计233-236

摘要：从目标监视性能的角度出发,分析了低轨天基雷达星座的卫星总数、能量需求以及星座发射费用等优化目标。综合考虑了Walker星座的碰撞等约束问题,建立了低轨天基雷达星座设计的优化目标。提出了一种基于遗传算法的低轨天基雷达星座设计方法。根据天基雷达星座的特点,该算法在进化过程中使用了非可行解修正和约束分级等约束处理方法,有效提高了算法的运算效率。通过仿真实验验证了该方法能够有效的同时优化低轨天基雷达星座的构形和卫星参数。

一种改进的基于经验模态分解的小波阈值滤波方法237-241

摘要：经验模态分解是一种新的信号分解方法,该方法可将非线性非平稳信号分解成若干个单分量的本征模态函数,使得每个本征模态函数都具有一定的物理意义。本文探索了该方法在语音增强方面的应用.在文献[8]的基础上,对其方法进行了有效改进。首先将带噪语音进行经验模态分解,得到六个本征模态函数和一个余量信号,对这七个信号分别进行小波阈值滤波,并由滤波后的七个信号重构语音。结果表明,该方法的滤波效果明显优于对带噪语音直接采用小波阈值滤波的方法,并且较之文献[8]的滤波方法也具有一定的优势。

基于单纯形—模拟退火算法的小波阈值去噪研究242-246

摘要：阐述了小波分析去除信号噪声的原理和方法,其中阈值的选取将直接关系到信号去噪的质量。本文基于广义交叉验证准则（GCV）求解阈值的基础上,提出了利用单纯形—模拟退火算法来求得小波变换各子带最优阈值,计算时无需噪声方差等先验信息,同时该方法不依赖初始阈值的选取,既获得了全局最优解,又提高了搜索效率。最后通过Matlab程序实现了小波变换的噪声抑制仿真分析,实验结果表明,与常规的4种阈值选择方法（Rigrsure、Sqtwolog、Heursure、Minimaxi）相比,本文算法确定的阈值进行小波去噪,其去噪效果无论是在信噪比（SNR）增益还是在均方根误差（RMSE）意义上均是最佳的。