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信号处理 2010年第04期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

HPRF频率步进雷达数字多通道接收研究481-485

摘要：频率步进雷达作为一种距离高分辨雷达获得了广泛应用。本文分析了高脉冲重复频率（HPRF）频率步进雷达中频接收机带宽与距离窗口的关系,指出物理多通道接收虽然可以增大雷达搜索范围,但增加了系统复杂性。本文提出一种数字实现多通道接收机的方法,旨在不增加系统设备量前提下,扩大频率步进雷达搜索范围。同时分析了传统多通道数字下变频接收机结构的不足,给出一种基于多相滤波器组的高效实现结构。最后通过仿真验证了该数字多通道接收机设计的正确性和可行性。

基于粒子群优化的传感器预分配方法486-491

摘要：针对实时传感器管理算法的局限,在深入分析传感器管理问题本质特征的基础上,提出一种传感器静态预分配方案。然后,以低轨星座目标连续跟踪为应用背景,提出一种基于修正粒子群优化的传感器预分配方法。仿真实验表明,所提方法虽然需要较长时间的静态分配过程,但是其实时运算效率明显高于实时传感器管理算法,因而给上层系统设计留下更多富余时间。

基于EMD和盒维数的固定微弱目标检测492-496

摘要：为了对强海杂波中的固定微弱目标进行检测,论文提出了基于EMD和盒维数的目标检测算法。该算法首先采用EMD方法在时域内提取海杂波的低频分量,并计算低频分量的盒维数,然后利用盒维数对固定微弱目标进行检测。与仅基于盒维数的微弱目标检测算法相比,该算法扩大了固定目标对海杂波盒维数的影响,明显提高了对固定微弱目标的检测概率。

联合距离门的杂波抑制方法研究497-500

摘要：在实际环境中,目标的点散射函数不再是理想的德尔塔函数,导致待检单元中的信息会泄漏到相邻的训练单元,这将造成杂波协方差矩阵估计的不准,因此本文提出一种联合距离门的空时自适应处理方法。该方法先通过时域滑窗后滤波的处理方式来降低杂波的自由度,再利用相邻距离门上数据相关性进行联合处理,最终构造出新的杂波协方差矩阵,消除因数据信息泄露带来的影响,以达到消除地杂波的目的。最后将该方法应用于实测的数据处理中,证明了该方法的可行性和有效性。

基于局部Lax-Friedrichs通量分裂格式的透视SFS501-505

摘要：提出了一种基于局部Lax-Friedrichs通量分裂格式的快速扫描算法,用以解决透视投影下的SFS问题。先对透视投影SFS进行建模,将其转换为静态Hamilton-Jacobi方程,再结合局部Lax-Friedrichs通量分裂格式和快速扫描算法对静态Hamilton-Jacobi方程进行求解,从而得到物体表面。本文算法可以用于非凸Hamiltonian函数的情况,提高了局部分析能力,不需要对初始高度进行估计,且算法简单,易于实现。对合成图像和实际图像的实验表明本文算法可以得到较好的透视投影SFS的恢复结果。

一类冗余比为2的二维DFT调制滤波器组的设计506-511

摘要：本文构建了一类冗余比为2的二维线性相位的双原型离散傅立叶变换（DFT）调制滤波器组。利用原型滤波器的多相位分解,推导出了该滤波器组的完全重构（PR）条件。基于该PR条件,我们将滤波器组的设计归结为一个关于原型滤波器的多相位分量的无约束优化问题。由于原型滤波器是线性相位的,多相位分量之间具有一定的关系,因此我们可以简化该优化问题。仿真结果验证了滤波器组PR条件的正确性。同时,仿真表明了优化算法的有效性,设计所得的滤波器组重构误差很小、频率特性较好,基本满足实际应用的需要。

正交信号MIMO雷达动态范围与弱目标检测性能分析512-516

摘要：正交信号MIMO雷达各阵元发射相互正交的信号波形,多个信号波形在空间不能叠加形成高增益的窄波束,经目标反射回来的回波信号的动态范围较传统相控阵雷达有所降低,这将有利于改善对强杂波中的弱目标信号的检测性能。动态范围往往取决于杂波功率,本文分析了基于OFDM-LFM信号的MIMO雷达的信号功率问题,并提出利用优化的随机相位来降低信号瞬时功率,从而改善回波信号的动态范围。仿真比较了在接收机动态范围一定的条件下,MIMO雷达相对于传统相控阵雷达在弱目标检测性能方面的改善。

基于FIR模型的多径抑制方法研究517-522

摘要：多径效应是卫星导航系统的主要误差源之一。在现有研究中,基于最大似然估计准则的方法被认为是最佳的多径抑制技术,但是当存在多路信号且路径数量未知时,其计算尤为复杂。本文提出了一种基于FIR模型的多径抑制方法,利用基准相关函数和最小均方误差准则对接收信号进行参数估计和多径信号对消。该方法具有实现简单,易于实时信号处理,计算量与多径路数无关等优点。仿真结果表明,其性能略优于基于最大似然估计准则的MEDLL（Multipath EstimatingDelay Lock Loop）技术。

信号处理杂志算法研究

基于多视InSAR相干性估计误差模型的相干性迭代估计523-527

摘要：文章全面分析了引起InSAR多视相干性估计误差的因素,建立了与区域增长相干性估计方法对应的多视InSAR相干性估计误差模型,提出了一种新的基于该误差模型的相干性迭代估计方法。该方法首先利用基于强度图像的区域增长原理计算相干性,区域增长保证窗里的所有像素属于同一分布,从而能够消除不同分布样本导致的相干性估计误差;然后利用所建立的多视相干性与真实相干性的非线性模型对所得的相干性估计值进行高斯牛顿迭代,迭代可以减少由于相干性太低和估计样本太少导致的相干性估计误差,得到更加准确的相干性估计。

缓动弱小目标分层多阶假设检验528-532

摘要：针对低信噪比红外图像序列中的缓动弱小目标检测,本文提出了一种改进的分层多阶假设检验方法。根据最小累积帧数划分目标的运动参数空间,利用多阶假设检验方法实现对目标轨迹的初检测;基于初检测的结果,通过迭代寻优实现对目标轨迹运动参数的精确估计。通过对平稳高斯噪声及杂波干扰场景进行的仿真实验分析表明,改进的分层多阶假设检验算法有效的实现了缓动弱小目标的检测,提高了轨迹参数的估计精度,极大地减少了计算量和存储量。

基于稀疏表示结合流形距离的超球覆盖可拒绝模式识别算法研究533-538

摘要：本文构造了一种基于稀疏表示结合流形距离超球覆盖的可拒绝模式识别模型。由于同类样本可以认为分布在同一个非线性流形上,所以在训练学习过程中首先对各类样本空间构建局部线性流形子空间超球覆盖模型,并选择训练样本。这样对于输入的测试模式,即可根据各类的子空间包含边界做出拒识或者接受处理的判决。然后,针对接受的模式,再利用稀疏表示分类器在训练样本空间范围内进行分类判决。在UCI数据库、MNIST手写体数据库、MIT-CBCL人脸识别数据库和CMU AMP人脸表情数据库上的实验结果表明本文的思路合理可行,在实际应用领域具有一定应用价值。

基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类539-544

摘要：场景图像分类近年来受到人们的广泛关注,而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点。我们提出了一种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架。对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元,然后提取每个局部基元的多分辨率直方图矩特征和SIFT特征,最后用扩展的概率生成模型对图像集进行建模,测试。我们的方法不仅能够很好的表示图像的语义特性而且在模型的训练阶段是无监督的。我们针对目前常用的3个数据库,做了三组对比实验,均取得了比以前的方法更好的识别结果。

一种适合低空机载平台SAR成像运动补偿方法545-551

摘要：低空机载平台的运动存在剧烈的扰动和不确定性,使得通过其进行SAR成像的难度增大,本文提出了将快速后向投影（FFBP）算法和RTK系统高精度定位信息结合进行运动补偿,从而可以快速地获得高质量的SAR图像的方法。由于定义测绘区和成像过程中的子图像划分采用不同的坐标系,使得成像时需要对感兴趣区域进行锁定,本文提出成像区域锁定算法,能够进一步提高计算效率。最后将RTK系统的空间位置信息引入FFBP算法时本文分析了两种思路,一种是将航迹拟合为直线,将各个子图像的原点补偿至一条直线上,另一种思路是将子图像的原点补偿至一条曲线上,后者具有更高的补偿精度和适应性,但是同样也带来更高的复杂度,影响计算效率。通过两组实测数据的比较,本文认为在机载平台航线能够拟合为一条直线的情况下,应该采用近似补偿的方法以获得较高的计算效率。

改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法552-557

摘要：现有的最小类内绝对差阈值分割方法分割结果不够准确及计算效率过低,为此,本文提出了基于递推昆沌粒子群的改进最小类内绝对差阈值分割方法。首先引入了灰度级-梯度直方图以提高分割准确性,然后简化了阈值选取公式并推出了相应的递推算法,最后利用基于改进的Tent混沌粒子群算法寻找最优阈值,提出了以递推方式计算适应度,大大减少了重复计算。实验结果表明：与基于灰度级-平均灰度级最小绝对差穷举算法相比,本文方法剔除了边缘点和噪声点的影响,选取的阈值更为准确,同时,利用群体智能优化搜索过程,运算时间降低了两个数量级;与基于灰度级-梯度最大类间方差及Logistic混沌粒子群递推算法相比,本文方法基于改进的Tent混沌映射,遍历性更高,因此收敛性更好。

一种粒子群优化原型模式修正力度的协同分类方法558-562

摘要：协同模式识别是一种有着抗噪声、抗缺损、强鲁棒性等诸多优良特性的模式识别方法,其中原型模式的选取对模式识别结果有着决定性的作用,其选取直接决定着模式识别的结果和效果,各种方法中信息反馈修正的方法能获得较好的效果,但易出现信息饱和的问题;提出了一种粒子群优化修正力度的处理机制,能有效改善此问题,获得最优原型;将改进的算法应用于纹理和鼻咽癌细胞图像识别,结果表明,该方法能有效地提高协同神经网络的识别率和可靠性,且识别速度也有提高。

嵌入时延网络的高斯混合背景模型说话人确认563-568

摘要：本文提出了一种嵌入时延神经网络（TDNN）的高斯混合背景模型（GMM-UBM）说话人确认方法,它集成了作为判别性方法的时延神经网络和作为生成性方法的高斯混合模型各自的优点。该方法利用时延神经网络挖掘特征向量集的时序性,然后把时间信息传递给GMM;并且通过时延网络的变换使需要假设变量独立的最大似然概率（ML）方法更为合理。该方法利用极大似然概率作为训练准则,把高斯混合模型和神经网络作为整体来进行训练。训练过程中,高斯混合模型和神经网络的参数交替更新。实验结果表明,采用本文提出的方法结合TNorm比基线系统的等误差率（EER）降低28%。

基于一种新的交换矩阵的离散分数阶傅立叶变换实现569-572

摘要：分数阶傅立叶变换比傅立叶变换更具有一般性,多年来引起人们深入研究。由于连续的分数阶傅立叶变换在工程实现时都要抽样离散化,直接对连续分数阶傅立叶变换的核离散化会失去很多重要的性质,因此人们研究它的离散实现并保持它具有与连续分数阶变换同样的性质。本文提出了一种新的交换矩阵实现离散分数阶傅立叶变换,其变换的离散核矩阵与连续变换的分数阶傅立叶变换核有相似性,诸如酉特性、可加性、正交性和可逆性。仿真结果证实了所提出的分数阶傅立叶变换核与连续分数阶傅立叶变换核的相似性以及两种变换对矩形信号这种典型信号的分数阶傅立叶变换的相似性。

信号处理杂志应用

一种有效降低寄生频谱的包络移动补偿方法573-576

摘要：长时间积累或高速目标跟踪场合常用移位或插值方法避免目标运动导致的积累损失,但移位或插值操作引入的寄生频谱干扰了小目标的检测和跟踪。结合数字脉压过程,本文提出一种新的补偿方法,利用chirp信号的多谱勒-距离耦合特性控制包络走动。新算法有效控制了幅度调制和由此带来的寄生频谱。仿真结果表明,新算法能进一步改善低信噪比条件下的检测性能。