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信号处理 2010年第12期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

基于距离-慢时间匹配滤波和复值反投影的快速旋转目标三维成像算法1761-1767

摘要：本文针对快速旋转目标的三维成像问题,首先,建立雷达目标成像的几何模型,推导了快速旋转目标的距离-慢时间域回波信号的解析表示;其次,提出了基于匹配滤波和复值反投影的三维成像算法。该算法首先构造距离-慢时间域匹配滤波器,对滤波器参数即旋转目标的半径方向取值进行搜索,综合各参数取值处的匹配滤波结果,通过设置阈值获得目标三维位置;同时,利用复值反投影方法消除散射点遮挡、散射系数变化及低信噪比复杂情况造成的失配影响,重建准确的目标三维像;最后,对复杂情况下的散射点目标成像进行了仿真并对比分析了匹配滤波和本文算法的成像结果,并利用圆顶锥模型的电磁计算数据进行成像,结果证明了本文算法的有效性。

一种协同神经网络不平衡参数的差分优化方法1768-1773

摘要：协同模式识别方法是协同学原理应用于模式识别领域的一种新方法,识别过程中通过调整神经网络的注意参数,能改进系统的识别性能,对协同神经网络参数在不平衡条件下进行优化,能充分利用协同神经网络的自学习能力,以提高识别效果。差分进化作为一种有效的全局近似最优解的搜索算法,具有收敛性好、速度快的特点,文中提出了一种基于差分进化的方法对协同神经网络中参数进行优化,在协同神经网络的参数空间搜索最优参数,采用了均方适应度方差的机制自适应调整搜索速度和搜索精度,克服差分进化算法参数调整困难的不足,以提高算法的寻优能力,新方法具有全局兼局部寻优能力,不易陷入局部极值,同时新方法采用约简的序参量进化参数,使优化算法能有效提高协同神经网结的效率,实际图像的分类识别结果表明,注意参数的变化会导致完全不同的识别结果,另外,本文还将新算法与平衡参数的方法、其它优化的非平衡参数的协同学习算法进行了全局优化能力的比较,采用新方法具有更快的收敛速度和更优的分类识别效果。

多子带STAP方法的角度模糊抑制性能分析1774-1781

摘要：在宽带多通道雷达系统中,常采用多子带空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）方法以实现运动目标检测及参数估计。本文对多子带STAP方法在稀疏阵列中的角度模糊抑制性能进行了分析。建立了多子带STAP模型并结合方法的实现过程,首次给出多子带STAP改善因子（Improvement Factor,IF）的解析式,并说明由于不同中心频率IF对应的模糊凹口位置不同,多子带相干叠加能在一定程度上填平模糊凹口,减轻盲速现象。还给出信杂噪比损失（Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio Loss,SINRLoss）的解析式,该表达式表明：各子带SINRLoss的峰值位置随中心频率变化,因此在多子带重组后虚假目标的输出弱于真实目标,从而减轻了重复检测现象。由此,多子带STAP方法能在一定程度上抑制天线稀疏放置引起的角度模糊,即减轻盲速和重复检测现象。本文还分析了多子带STAP方法的角度模糊抑制能力和雷达系统相对带宽之间的关系,结果表明：系统的相对带宽越大,多子带STAP方法的角度模糊抑制能力越强。对于理想条件下的四通道系统,若信号的相对带宽大于46.3%,该方法能完全消除角度模糊的影响。生成仿真的四通道超宽带合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）稀疏阵列回波数据,进行运动目标检测和参数估计,从而验证了多子带STAP方法的角度模糊抑制能力。

一种类正余弦CIC滤波器1782-1786

摘要：传统CIC滤波器由于其实现不需要乘法器和存储器,因此已在各种变采样率系统中得到了广泛的应用。但是传统CIC滤波器的通带失真较大,阻带衰减较小,而且其积分器工作在高采样率端,这很大程度限制了它在对性能要求较高的变采样率系统中的应用。而后来提出的各种CIC滤波器,如锐化CIC滤波器、ISOP-CIC滤波器和CIC-Cosine滤波器等,或者只改善通带特性,或者只改善阻带特性,或者积分器运行在高采样率端。本文在分析对比了传统的CIC滤波器、锐化CIC滤波器、ISOP-CIC滤波器和CIC-Cosine滤波器的频率特性的基础上,引入一种类余弦预滤波器和一种类正弦预滤波器,再加上多级级联的传统CIC滤波器,构成一种多级结构的类正余弦CIC滤波器。所引入的类正弦预滤波器和类余弦预滤波器分别用于减小CIC滤波器的通带失真和增大其阻带衰减。仿真结果表明,所提出的类正余弦CIC滤波器比传统的CIC滤波器、ISOP-CIC滤波器、CIC-Cosine滤波器都具有更小的通带失真和更大的阻带衰减。同时所引入的两级预滤波器工作在低采样率端,并且通过使用多相分解技术同样可使多级级联的CIC滤波器工作于低采样率端。

阵列LFMCW SAR模糊函数分析1787-1794

摘要：模糊函数（AF）可以描述雷达信号决定的测量精度、杂波抑制特性及信号分辨特性。常规雷达模糊函数是基于时延和多普勒频率的函数,不适用于SAR分辨特性的分析。本文基于常规SAR广义模糊函数（GAF）理论,推导了线性调频连续波（LFMCW）SAR GAF,并进一步分析了前视和下视阵列LFMCW SAR两种典型阵列SAR的模糊函数。根据常规LFMCW SAR模糊函数研究了前视阵列LFMCW SAR GAF,针对下视阵列SAR特点,借鉴了编队卫星SAR模糊函数的分析方法对下视阵列LFMCW SAR GAF进行建模,并结合模糊因子分析了上述两种体制的分辨特性。本文利用模糊函数对阵列LFMCW SAR的分析方法,可为深入理解前视和下视阵列SAR的参数及系统设计提供参考。

基于局部块效应的JPEG伪造图像的盲取证1805-1811

摘要：JPEG图像的块效应是判断图像是否被篡改的一个重要线索。本文基于对JPEG图像整体块效应的分析,定义了新的针对图像局部区域的块效应评价,并由此提出了一种有效的JPEG伪造图像盲取证方法。首先要获取待测图像在水平方向和垂直方向的差分图像,然后将两个不同方向的差分图像分别进行特定大小的分块处理,再计算每个分块区域的局部块效应评价,最后根据待测图像在不同区域局部块效应评价的明显差异分别从水平方向和垂直方向检测出图像被篡改区域的具体位置。实验结果表明,该方法可以有效的检测出经过JPEG双压缩的伪造图像,本文又进一步使用不同大小的滑块和不同的评价公式对伪造图像进行检测,并从抗干扰性和算法效率上比较不同算法的利弊,为寻找更优的JPEG伪造图像盲取证方法奠定了基础。

衰落信道下基于接收机信标感知的频谱共享1812-1818

摘要：理想的主、次系统频谱共享应尽量使次级用户发射机与主用户接收机处于互为对方的保护边界和干扰边界的临界状态。本文基于此临界状态对信标感知灵敏度和次级用户发射功率的要求,通过分析信道衰落和双向信道非对称性引起的临界干扰概率,首次针对基于接收机信标感知的频谱共享方法,给出了衰落信道下满足主用户干扰约束的次级用户发射功率约束机制。针对单个工作频段存在多个主用户接收机的（广播）场景,以距次级用户发射机最近的主用户接收机为干扰保护目标,通过分析信标的多个衰落副本的累积作用对信标感知的影响,进一步给出了这种场景下的次级用户发射功率约束与主用户临界干扰概率的关系。

信号处理杂志算法研究

适用于跳频通信系统的循环相关约束差分恒功率算法1819-1824

摘要：针对跳频通信系统所使用的恒功率算法（CPA）存在的问题：收敛性较差和误捕干扰,结合跳频信号解跳后的恒功率特性和循环平稳特性,提出了一种新的循环相关约束差分恒功率算法（CCDCPA）。建立了合理的阵列权矢量代价函数,详细推导了该种算法的迭代公式。仿真结果表明,CCDCPA算法不仅收敛性优于CPA算法,而且可以抑制窄带干扰和宽带干扰,是一种特别适用于跳频通信系统的盲波束形成算法。

视觉注意驱动的基于混沌分析的运动检测方法1825-1832

摘要：提出了视觉注意驱动的基于混沌分析的运动检测方法（MDSA）。MDSA首先基于视觉注意机制提取图像的显著区域,而后对显著区域进行混沌分析以检测运动目标。算法技术路线为：首先根据场景图像提取多种视觉敏感的底层图像特征;然后根据特征综合理论将这些特征融合起来得到一幅反映场景图像中各个位置视觉显著性的显著图;而后对显著性水平最高的图像位置所在的显著区域运用混沌分析的方法进行运动检测;根据邻近优先和返回抑制原则提取下一最显著区域并进行运动检测,直至遍历所有的显著区域。本文对传统的显著区域提取方法进行了改进以减少计算量：以邻域标准差代替center-surround算子评估图像各位置的局部显著度,采用显著点聚类的方法代替尺度显著性准则提取显著区域;混沌分析首先判断各显著区域的联合直方图（JH）是否呈现混沌特征,而后依据分维数以一固定阈值对存在混沌的JH中各散点进行分类,最后将分类结果对应到显著区域从而实现运动分割。MDSA具有较好的运动分割效果和抗噪性能,对比实验和算法开销分析证明MDSA优于基于马塞克的运动检测方法（MDM）。

MIMO-OFDM快衰落信道的稀疏自适应感知估计1833-1839

摘要：在多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）系统中,怎样在较高频谱利用率的情况下对快时变信道进行较为准确的估计是一个具有挑战性的课题。该文在利用压缩感知理论可提高系统频谱利用率的基础上,提出了一种适合于快时变环境下MIMO-OFDM系统的稀疏自适应信道估计方法。该方法不再受到奈奎斯特采样频率条件约束,避免了传统导频辅助信道估计方法频谱利用率低的缺点。该文方法通过构建多天线群时频结构特征稀疏基,利用多天线间和群时变OFDM符号内信道冲激响应具有更强稀疏性的特点,对MIMO-OFDM快衰落信道进行稀疏变换。由于实际MIMO-OFDM快衰落信道往往处于频率选择性、时变性和多种干扰并存的复杂环境,受到干扰的信道参数对系统而言是未知,采用该方法克服了现有基于压缩感知理论的信道估计方法需要预先知道信道冲激响应稀疏度才能重构信道参数的不足,在信道稀疏度未知道的情况下,运用稀疏自适应的方法来对不同时频结构特征的信道参数进行估计。仿真结果表明所提估计方法具有对快时变信道参数估计的鲁棒性和较高频谱利用率,且均方误差小。

基于加权总体最小二乘正则化方法的混合滤波器组最优化设计1840-1844

摘要：模拟分析滤波器组的实现欠理想、系统噪声以及数字综合滤波器有效阶数实现所带来的系统误差均有可能造成混合滤波器组的设计出现解不稳定、无唯一解等病态问题,影响混合滤波器组的准确重构效果。本文首先给出了满足准确重构条件下,以综合滤波器组频域响应为求解变量的混合滤波器组线性求解模型。针对线性方程中系数矩阵以及目标向量受扰动误差影响特点,提出一种新的基于加权总体最小二乘正则化算法的IIR形式综合滤波器设计方法。算法以系统扰动误差最小化为目标函数,根据随机误差变量的二阶统计特性,采用加权总体最小二乘算法抑制滤波器实现误差以及随机噪声等扰动因素影响,使得到的综合滤波器组频域响应解的加权误差平方和最小化,并通过Tikhonov正则化方法优化病态情况下方程组解的稳定性。提出一种IIR类型的综合滤波器系数的求解算法,并利用正则化方法优化滤波器系数,提高系统稳定性。该方法可应用于过采样混合滤波器组的设计。仿真结果表明该算法的有效提高系统鲁棒性和改善重构性能。

一种基于干扰温度限制的信道与功率联合分配新算法1845-1851

摘要：能否实现对系统可用无线资源的合理有效的分配,对整个认知无线电系统性能的优劣起着决定性作用。本文提出了一种在干扰温度限制下基于公平的功率与信道联合分配算法,该算法在主用户干扰温度及次用户发射功率的双重限制下,以最大化系统容量为基本目标,实现信道与功率的联合分配,并且引入贫困线来保证各个用户信道分配的公平性。论文建立了该问题的非线性规划数学模型,给出了模型的求解方法,并进一步设计了具体分配算法及其步骤。仿真结果表明,基于干扰温度限制的公平的功率与信道联合分配算法具有良好的性能,在保证系统公平性效益的同时,提高了系统的归一化容量。

一种新的基于CV模型的图像分割算法1852-1857

摘要：CV模型是一种重要的图像分割模型,本文针对其收敛速度慢、效率低的缺点提出一种求解CV模型的新方法。首先将CV模型的能量泛函改写成与原来有相同稳定解的总变分公式形式,然后使用对偶公式法求总变分公式的极小值,再在其中引入一速度项以加快模型的收敛速度。新方法一方面克服了梯度下降法要求时间步长小、迭代次数多的缺点,经过较少次的迭代就能收敛,减少了迭代计算的次数;另一方面,引入的速度项能够减少每次迭代的时间,从而缩短求解模型的时间。速度项的引入同时减少了对梯度的依赖,增强了抗噪性。另外,可以通过调节速度项得到不同数目的同质区域,以适应相同图像不同分割任务的需求。实验结果表明本文方法是有效的。

基于非视距误差直接估计的定位跟踪算法1858-1863

摘要：在蜂窝无线定位中,由于非视距（non-line-of-sight,NLOS）误差是影响定位精度的主要因素之一,所以如何减轻NLOS误差影响成为当前无线定位研究的热点。本文针对NLOS环境下的定位跟踪问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）的定位跟踪算法。该算法首先在最小二乘准测下推导出估计测量值中NLOS误差的直接计算公式,然后使用约束加权最小二乘（constrained weighted least squares,CWLS）方法计算出每一个测量值中所含的NLOS误差,最后利用NLOS误差估计值去修正EKF滤波,以便适应NLOS环境下的定位跟踪,并获取高的定位精度。这种方式不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距（line-of-sight,LOS）和非视距识别。数值结果表明该算法相比较于经典EKF算法和基于NLOS迭代的EKF算法可以快速有效地抑制定位误差,并且可以在极为恶劣的NLOS环境下满足FCC的定位要求。另外,复杂性实验表明该算法可适用于实时跟踪。

一种非数据辅助的连续相位调制信号符号速率估计算法1864-1869

摘要：在对连续相位调制信号（Continuous Phase Modulation,CPM）的循环平稳性分析的基础上,本文推导了其谱频率为载频的循环截面上离散谱线与调制参数的关系,提出一种非数据辅助的CPM信号符号速率估计算法。该算法采用频域谱平滑的方法得到循环谱估计,利用非线性滤波方法进行离散谱线提取,根据信号的谱线特征,判断信号为单指数或多指数CPM信号,进而得到符号速率的有效估计。仿真实验结果表明,该算法不需精确载频估计,具有较好的抗噪声性能,并能用于频率选择性衰落信道。

信号处理杂志应用

基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强1870-1876

摘要：本文提出一种基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强方法。算法采用具有最佳能量聚集特性的高斯函数作为综合窗,采用双正交法计算其对应的分析窗函数,利用能快速实现的实值离散Gabor变换（RDGT）将语音信号变换到联合时频域,然后利用语音和噪声谱分别服从高斯分布的假设和无语音概率的思想进行基于最小均方误差的语音对数谱估计,采用改进的最小受控递归平均算法（IMCRA）进行噪声时频谱估计,在得到纯净语音的谱估计后利用实值离散Gabor逆变换获得纯净语音估计。实验表明,该算法相比传统频域变换算法具有较好的语音去噪度和较低的语音失真度。

基于独立混合模型的EM算法参数初始化实现方法1877-1882

摘要：隐马尔科夫树（Hidden Markov Tree,HMT）的状态不能被观测到,只能观测到另一个与状态有联系的量,通过观测量估计HMT模型参数是一个不完全数据参数估计问题。期望最大化（Expectation Maximization,EM）算法是一种求参数极大似然估计的迭代算法,可以用于解决不完全数据参数估计问题,因此被广泛应用于HMT模型的参数估计中。当初始参数偏离真实参数较大时,EM算法迭代次数多,收敛速度慢,通过一个计算量不大的参数初始化处理,能够有效减少EM算法的迭代次数,加快收敛速度。本文提出了一种基于独立混合模型的参数初始化方法,详细介绍了该方法的实现过程,通过采用独立混合模型进行参数初始化,使得EM算法的迭代次数明显减少,收敛速度大大提高。最后,计算机仿真验证了该方法的可行性和有效性。

基于自适应次梯度投影算法的压缩感知信号重构1883-1889

摘要：本文提出一种利用自适应次梯度投影算法（Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM）进行压缩感知（Compressed Sensing,CS）信号重构的方案。ASPM算法首先根据CS重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用并行次梯度投影的思想将对该凸集的投影转化为对多个闭合半平面的投影,最后将更新后的干扰抑制滤波器系数矢量投影到限定集合上。同时为了获得快速收敛性,本文设计了在迭代的不同阶段自适应地调节该膨胀系数的机制。理论分析和仿真结果表明,本算法具有快速收敛性和较低的重构误差,在不同的噪声强度下具有较高的鲁棒性。