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信号处理 2009年第10期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

量子Petri网推理方法1493-1497

摘要：针对传统Petri网推理常出现的单阈值推理不适用的问题，提出一种基于量子叠加原理的Petri网推理方法。量子Petri网推理方法提出了量子Petri网结构。量子Petri网的特点是点火阈值和库所均由量子叠加态表示。这样，量子Petri网推理方法就可以通过并行处理不协调信息得到以量子形式存在的推理结果。推理结果依概率塌缩获取推理结果集，最后设计相应算子分析出最合理的推理结果。本文将量子Petri网推理方法应用于莫尔斯电报码识别，并给出了相应的算法流程。基于算法开发的莫尔斯电报码识别系统经不同组的测试人员测试，具有良好的稳定性和较高的抗噪声能力。

基于遗传算法的声矢量阵虚拟阵元波束形成1498-1501

摘要：遗传算法在声源方位估计中的应用已有很深入的研究，然而在实际的工程应用中，阵元数量及如何用较少的阵元数得到较好的波束性能一直是人们所关心的问题。本文利用遗传算法及声矢量阵P-V互谱的抗噪能力，给出了基于遗传算法的声矢量阵虚拟阵元波束形成方法。根据实际阵元接收的数据，估计虚拟阵元上的接收数据，使基阵孔径在虚拟意义上得到扩大，从而实现高指向性窄波束。计算机仿真和湖试实验数据处理结果表明，虚拟后比虚拟前波束宽度锐化了21°左右。

WSCP／R-net：一种新的服务动态聚合流程建模与分析模型1502-1509

摘要：服务聚合流程建模和分析是流程驱动的服务聚合研究中两个关键问题。针对现有基于基本Petri网和WF-net的服务动态聚合流程建模与分析方法的不足，从服务聚合的过程维和资源维出发定义了服务聚合流程定义元模型；与流程定义元模型相一致，基于着色Petri网提出了一种新的服务聚合流程／资源描述模型WSCP／R-net，有效解决了服务聚合流程模型中不确定活动选择和服务的动态变化性问题；从流程结构正确性、数据依赖有效性和资源有效性三个方面提出了WSCP／R-net模型健壮性的概念，并对模型健壮性成立的充要条件及其组合特性进行了分析。

基于图像域的属性散射中心分析1510-1514

摘要：属性散射中心模型使用一组富含物理意义的特征参数描述高频区目标的散射特性，其模型参数中具有的频率和方位依赖项为目标识别提供了重要的特征信息。但复杂的模型形式使得参数的提取只能在图像域中进行，其中一个关键的步骤就是图像分割。这需要对图像域中散射中心的表现形式有着深刻的认识和理解。本文在已有文献的基础上，将频率域中的散射模型转换到图像域，并对图像域中属性散射中心的分布特性进行充分地分析，由此为散射中心区域的划分和特征参数的提取提供有益的指导。

一种基于归一化峰度的抗非高斯噪声语音VAD检测方法1515-1519

摘要：在多媒体会议房间中，鼓掌、咳嗽等非高斯干扰噪声常会严重影响语音处理系统的性能。为了有效地抑制非高斯干扰噪声，本文提出了一种基于线性预测残差域高阶统计量的语音VAD检测方法。该方法利用语音信号线性预测残差的归一化峰度表征语音和非语音信号在谐波数量上的差异，构造判别准则进行VAD检测，并通过预估高斯背景噪声的能量，削弱了背景噪声对VAD算法性能的影响。仿真实验结果表明，该方法能够有效地区分高斯背景噪声下的语音和非高斯噪声。

用于分布式目标最优极化求解的Lagrange乘因子法优化1520-1526

摘要：目前拉格朗日乘因子法是求解分布式目标最优极化的主要算法。该算法需要计算一个以拉格朗日乘法因子为自变量的六次多项式方程。针对拉格朗日乘因子法在计算该多项式方程根时存在的问题，提出了一种优化求解法。在理论证明该方程最大根对应天线最大接收功率而最小根对应天线最小接收功率的基础上，该优化求解法通过缩小迭代搜索区间获取方程最大、最小根，然后利用这些根与天线极化之间的关系式求解目标最优极化。为了提高迭代收敛速度，通过理论分析确定了最小初始迭代搜索区间。实验结果表明，该优化求解法消除了算法对于拉格朗日乘因子初始值的依赖，提高了算法的运算速度。

一种基于谱图理论的阵列目标识别方法1527-1531

摘要：阵列目标是遥感图像中一类重要目标，具有规则的空间分布关系。该文以空间分布关系特征作为阵列目标的识别特征，研究了阵列目标空间分布基元特征的提取及场景结构图邻接矩阵的建立技术，并在此基础上提出了一种基于迭代谱图划分的阵列目标识别方法。实验结果表明，该方法能有效识别多种阵列目标，具有良好的实用性。

信号处理杂志算法研究

基于Dempster-Shafer证据理论的协同频谱感知算法1532-1536

摘要：认知无线电的首要任务是频谱感知，单个认知用户的频谱感知结果容易受到衰落和多径的影响，本文结合证据理论研究了多个认知用户的协同频谱感知问题。为了在融合中心未知先验信息的条件下实现对授权用户的有效检测，文章基于Dempster—Shafer证据理论，对认知用户的本地感知结果提取证据，然后在融合中心进行融合并判决，提出了一种基于Dempster—Shafer证据理论的协同频谱感知算法。仿真结果表明，该算法能够在融合中心未知先验信息情况下，获得较好的频谱感知性能。

LOFDM系统大载波频偏的盲估计算法1537-1541

摘要：该文研究了网格正交频分复用（LOFDM）系统中大载波频偏的盲估计。在低信噪比及虚子载波存在的假设下，基于最大似然准则（ML）推导出LOFDM系统大载波频偏盲估计算法。该算法利用了信号的时变自相关函数特性，频偏估计的范围为所有子载波宽度。计算机仿真表明，该算法也适用于高信噪比条件下的载波频偏估计。与基于信号二阶循环平稳特性（CS）的盲载波频偏估计算法相比，提出算法的均方根误差（RMSE）性能在加性高斯白噪声（AWGN）信道和广义平稳非相干散射信道（WSSUS）条件下均有很大程度的改善。

变步长自适应滤波算法的统一框架及其矢量扩展1542-1549

摘要：针对大量的变步长自适应滤波算法，提出了一种采用约束最优化方法描述变步长自适应滤波算法的统一框架。在该框架下，不同算法的目标函数或决策变量不同。利用该框架，将非参数变步长归一化最小均方误差（NPVSS，NLMS）算法扩展到矢量空间，导出一种新的变步长仿射投影算法。理论分析与计算机仿真表明，该算法不仅能根据输出误差自适应调整步长，而且对强相关输入信号能够保持良好的收敛速度、很小的稳态误差和很快的跟踪速度。将该算法应用于回波抵消，其稳态误差比NPVSS-NLMS算法低近5dB。

一种改进的数字乘积检波方法1550-1554

摘要：数字乘积检波（DPD：Digital Product Detector）是一种工程实现数字正交解调的简便方法，该方法克服了模拟正交解调I、Q通道不平衡的缺点，在雷达中频或射频信号采样中得到了广泛应用。然而该方法获得的I、Q数据在时间上不同步，需要进行分数阶多相插值滤波修正，由于分数阶多相插值滤波器无法做到I、Q通道幅度和相位的同时匹配，其不匹配引入的镜像干扰对工作在极低信噪比下的车载前视步进频率雷达来说非常不利。本文从信号与系统基本原理出发，对DPD方法进行改进，提出了一种不需要对I、Q数据进行分数阶多相插值滤波，就可以得到时间同步I、Q数据的正交解调方法，该方法简便灵活，容错性强，用低通滤波器代替分数阶多相插值滤波器，可以做到两个通道幅度和相位的同时匹配，可以很好地控制I、Q分量幅度和相位的一致性。

基于扩展卡尔曼滤波的FLANN网络学习算法1555-1559

摘要：针对函数连接型神经网络（FLANN）误差反传（BP）学习算法存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值等问题，结合扩展卡尔曼滤波（EKF）理论，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的FLANN网络学习算法。新算法把网络的权值作为EKF的状态，网络的输出作为EKF的观测，通过扩展卡尔曼滤波算法来调整网络权系数从而获得最优网络状态，即网络权系数的最优估计。仿真结果表明，新算法比BP学习算法在收敛速度和稳态误差性能等方面都得到了大大提高。

直扩通信中时变幅度LFM干扰的抑制1560-1564

摘要：本文针对直扩通信中的时变幅度线性调频干扰，提出了一种基于分数阶Fourier变换的干扰抑制算法。该算法利用两个角度的分数阶Fourier功率谱和拟Newton迭代法进行参数估计，并在参数估计的基础上，采用分数阶Fourier域干扰分离法进行干扰抑制。与基于二维搜索参数估计的干扰抑制算法相比，该算法在保证干扰抑制性能的前提下，大大缩减了计算量。仿真结果表明，该算法可以在较大干信比范围内有效抑制时变幅度线性调频干扰。

融合粒子滤波与交互多模的单站被动定位算法1565-1568

摘要：融合交互式多模型和粒子滤波算法提出了一种新的单站被动定位算法。该算法采用多模型结构，各模型匹配粒子滤波算法，从而适用于非高斯系统噪声、非线性量测方程条件下，具有任意运动轨迹的目标跟踪问题。各模型粒子经过输入交互，充分体现交互式多模型优点。粒子滤波的重要密度函数采用UKF方法产生，使得较少的粒子即可更加接近系统状态的真实后验概率，从而减少了运算量。仿真结果表明：本文新算法性能明显优于标准交互式多模型算法，具有一定的工程实用价值。

基于分解选择映射的MIMO-OFDM系统峰均比降低算法1569-1573

摘要：针对多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统中的高峰均功率比（PAPR）问题，提出了一种新的基于选择映射（SLM）的分解算法。所提算法将每根天线上OFDM符号的实部和虚部进行分解，然后分别进行相位映射，从而增加了待选信号的数量。利用实序列固有的共轭对称特性，在不增加算法复杂度的前提下，显著提高了算法的峰均比降低性能。同时提出了一种基于并行选择映射的分解算法，进一步减少了边带信息的传输量，提高了系统的频带利用率。仿真实验结果证明，所提算法在保持计算复杂度不变的同时，可以有效的提高峰均比性能。

一种VFGPIR序列图像特征评估与选择新方法1574-1581

摘要：利用车载前视地表穿透成像雷达（VFGPIR）进行浅埋目标探测时，从序列图像中提取有效特征是保证高检测概率的同时最大程度剔除杂波降低虚警的关键。针对Fisher鉴别比（FDR）和顺序浮动前进选择（SFFS）方法用于地雷特征选择的局限性，提出一种基于分布参数和SFFS相结合的特征评估与选择方法。首先利用特征样本的分布参数定义代价函数来评估单个特征，并结合探测指标选择有效特征，然后利用SFFS方法并结合相关性分析搜索最优特征子集。实测数据的试验结果表明：序列特征比单帧图像特征具有更好的鉴别能力；该方法可快速有效地选择出具有良好鉴别能力的特征子集。

信号处理杂志综述

迭代最近点算法研究进展1582-1588

摘要：曲面配准问题是三维计算机视觉中的一个极其重要的问题，作为解决深度图像的配准问题的一个应用较为广泛的算法，ICP算法得到了研究者的关注，本文以一种全新的思路从控制点的选取、特征度量、空间搜索、点对权重和刚体变换的求解等5个方面对深度图像配准的ICP算法的各种改进和优化进行了分类和总结。并提出了该算法尚需研究和改进的方向。

信号处理杂志应用

一种基于拟合优度检验的恒虚警检测方法1589-1593

摘要：针对传统的基于滑窗自适应门限恒虚警检测方法在非高斯环境下和多目标干扰环境下，性能下降的问题，提出了一种基于拟合优度检验的恒虚警检测方案，该方法利用了目标回波与背景杂波统计特性的差异，通过检验待检单元的回波样本是否服从背景分布来检测目标：如果待检单元样本服从背景分布，则有理由相信待检单元回波源于背景杂波，从而判断没有目标存在；否则，将判断有目标存在。和传统的基于自适应门限的检测方法相比，该方法受背景分布特性和干扰目标的影响很小。仿真实验表明，在尖锐的非高斯杂波环境下以及多目标干扰环境下，都能保持更优的检测性能。