信号处理杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

信号处理 2011年第05期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

基于四阶混合累积量的CP-GTD模型参数估计方法641-647

摘要：二维相干极化GTD（CP-GTD）模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理。基于此模型,针对二维ES-PRIT方法在色噪声情况下估计精度不高的问题,提出了一种新的二维散射中心参数估计方法。根据二维四阶混合累积量的特点和性质,用其代替观测数据实现色噪声背景下二维CP-GTD模型的位置参数估计,然后通过MUSIC谱峰搜索方法估计散射中心的类型参数,通过最小二乘法估计散射中心的相干极化散射矩阵。该方法能够实现全极化雷达目标的超分辨成像和二维CP-GTD模型参数的正确估计,与现有的二维MUSIC和二维ESPRIT方法相比,改善了估计性能,对色噪声具有较强的稳健性,同时克服了在长观测样本情况下计算量过大的缺陷。仿真和暗室测量数据实验验证了上述结论的正确性。

基于谱域-空域组合核函数的高光谱图像分类技术研究648-652

摘要：针对传统高光谱图像分类算法多利用目标的光谱信息,不重视空间信息的问题,本文提出了一种综合利用谱域-空域信息的最小二乘支持向量机分类算法。首先利用主成分分析进行特征提取,然后在保留的主分量图像上用数学形态学得到目标的空域信息。并结合光谱域特征,探讨了各种组合策略,构造组合核函数。通过在分类器中引入空域信息,提高了分类准确率。而且采用了最小二乘支持向量机,将标准向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。利用了其训练速度快、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比表现出了一定的优越性,从而适用于较大规模的高光谱图像分类。

非圆信号多级维纳滤波MUSIC测向算法653-657

摘要：为降低非圆信号的MUSIC（记为NC-MUSIC）测向算法的计算量,提出了基于多级维纳滤波的NC-MUSIC算法。首先,该算法将非圆信号特性用于多级维纳滤波算法,构造出扩展阵列输出矩阵,利用多级维纳滤波的递推特性求出信号子空间,而不需要估计样本协方差矩阵和对其特征值分解;其次,为了进一步降低算法的计算量,推导出信号子空间的谱峰一维搜索公式进行非圆信号谱峰搜索的计算,快速估算出目标的方位值。仿真结果和计算复杂度分析表明,新算法不但在均方根误差性能上与其他快速算法相似,均接近于NC-MUSIC算法,具有良好的估计性能,而且降低了NC-MUSIC算法的计算量,使其计算复杂度小于非圆信号扩展传播算子快速测向算法的计算复杂度。证实了新算法快速有效的估计性能。

一种信道编码与物理层网络编码的联合设计658-663

摘要：基于正交振幅调制（QAM）设计了一种信道编码与物理层网络编码的联合实施方案,该方案巧妙的引入了一种去噪映射机制,即重新安排QAM调制的星座映射,中继节点对接收数据去噪后直接映射为对应数字比特流的异或。同时,利用卷积码和MAC-XOR网络编码（Network Coding,NC）的线性性质,使得中继节点只需直接估计网络编码的码字,因此中继节点的解调/译码的复杂度减少50%。在此基础上对该方案的误比特率性能进行分析。仿真结果表明了该方案的有效性,即与已有的物理层网络编码方法相比,在没有增加译码复杂度的基础上,该方案的信道容量有了显著提高。

基于相对形状上下文与概率松弛标记法的点模式匹配算法664-671

摘要：点模式匹配是计算机视觉和模式识别中重要而基础的问题。在立体视觉匹配、图像配准、目标识别与跟踪等方面都有广泛的应用,是目前各领域关注和研究的热点。该文提出了一种新的将不变特征与概率松弛标记法相结合的点模式匹配算法。该算法首先提出一种新的基于点集的不变特征一相对形状上下文,然后利用点集间相对形状上下文的统计检验匹配测度来定义概率松弛标记法中新的相容性系数,并以此为基础来构造鲁棒的支持函数。最后通过匹配概率矩阵的松弛迭代以及匹配约束条件来实现点模式匹配问题的求解。模拟仿真与真实数据实验验证了本文算法在点集间存在相似变换乃至透视变换情况下具备较高匹配正确率,而且对于噪声和出格点也具备较强的鲁棒性。

多源多目的模型中网络编码的时延性能分析672-677

摘要：研究表明基于无线信道的广播特性,网络编码技术能够显著降低多播通信中的传输时延。多源多播模型中,在任一源节点已知其他源节点信息的条件下,现有传输方案能够确保系统时延最小化。本文在其他源节点信息未知时,对现有多源多目的单中继模型应用网络编码后的时延性能进行分析,并将该模型推广到多中继模型,提出了基于网络编码和机会中继选择策略的MR-OPP-NC方案,并在译码转发机制下,利用中断概率量化了应用网络编码前后的时延性能,仿真表明本文所提MR-OPP-NC方案与未使用网络编码的机会中继方案相比较,能获得显著的时延增益。

信号处理杂志算法研究

基于改进的蛙跳算法与支持向量机的实用语音情感识别678-689

摘要：支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径。本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究。在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路。

基于最小二乘的多特征概率数据关联EM方法690-696

摘要：提出了一种多目标多特征信息的数据关联算法。在强噪声密集杂波环境下,针对传统PDA算法对多目标跟踪时出现精度较差的问题,在跟踪过程中融入目标的特征状态信息,利用期望极大化（EM）算法对目标状态估计的最小二乘（LS）误差函数迭代求最小,将目标运动状态和特征联合的关联概率作为估计参数不断修正,从而获得对目标状态的最优估计。仿真结果表明,该算法能够增强区分目标和杂波的能力,减小相近特征量测所引起的跟踪误导,弱化对检测概率的依赖性,显著并稳定地提高对目标的跟踪精度。

基于最大非圆率信号的改进SWEDE算法697-702

摘要：SWEDE（subspace method without eigendecomposition）算法是一种不需要协方差阵分解的波达方向估计算法。该方法能降低传统超分辨算法的计算量和复杂度,但也同时降低了均匀线性阵的可测最大信号数。本文基于非圆信号具有椭圆协方差矩阵不为零的特征,并结合SWEDE算法的基本思想,提出了一种改进SWEDE算法：NC-SWEDE算法。该算法利用最大非圆率信号的增维数据模型,相当于将线性阵的可利用阵元数加倍,因而提高了SWEDE算法可测的最大信源数,并提高了算法的分辨力和估计精度。由于引入了非圆信号的相位参数,该算法需要进行二维谱峰搜索,本文采用求极值方法达到了降维的目的。本文分别进行了NC-SWEDE算法最大可分辨信号数、不同D矩阵取法下的算法性能及与传统SWEDE算法性能比较的仿真实验,结果验证了该算法的优越性。

一种改进的快速IMP伪码捕获方法703-708

摘要：针对迭代信息传递（IMP）伪码捕获算法中寄存器状态选取单元存在复杂度高且缺乏理论依据的问题,提出了一种改进的迭代伪码捕获算法。首先在分析译码得到的后验信息概率分布特性的基础上,定义基于后验信息的评价函数来衡量PN码的寄存器状态估计向量的可靠性。然后,按可靠度从高到低的顺序依次选取状态估计向量作为寄存器状态,进而生成本地PN码并进行相关验证。若相关值大于门限,则宣布捕获成功,操作停止;否则,选取下一个估计向量进行相同操作。若已用完所有的状态估计向量,则宣布捕获失败。最后利用长m序列为例进行理论分析及仿真,结果表明改进算法在一定程度上降低了运算复杂度,大大提高了收敛速度,同时捕获性能提高了大约1～3dB,特别适合于扩频通信系统中长PN序列的快速捕获。

一种新的基于自适应步长的二级CMA盲接收机709-714

摘要：在高速数据传输的频率选择性信道的直接序列扩频系统中,基于恒模算法（CMA）的二级盲接收机能够在只知道期望用户的扩频码以及定时信息的情况下进行自适应联合均衡和多用户检测,具有较好的实时处理性能。但是其第一级检测器的自适应求取采用的是递归最小二乘（RLS）算法,该算法在收敛稳定性等方面具有一系列缺陷,从而对整个算法的性能造成了损害。本文将戴或虹-袁亚湘自适应步长迭代算法作为第一级检测器的自适应处理方式,并给出了新的方案的完整实现流程。理论和仿真结果显示,经过改进后的二级CMA盲自适应接收机比起原先的算法有着更低的误码率和更高的稳态输出信干比（SINR）,在总体性能上有了很大提高。

基于Laurent分解的多指数CPM低复杂度序列检测算法715-720

摘要：针对现有的多指数连续相位调制（CPM）信号解调中存在的运算量大,工程实现难度高等问题,本文提出了一种基于Laurent分解的低复杂度序列检测算法。该算法采用两个近似处理过程来有效减少解调中所使用的匹配滤波器的个数以及维特比译码器中所使用的网格状态数,并结合基于判决反馈的减少状态序列检测（RSSD）算法进一步减少后端处理中使用的网格状态。为了估计本文提出的接收机的性能,把该算法应用到一个实际中使用的多指数调制方案。仿真结果给出了与传统的最大似然序列检测（MLSD）相比,该调制方案中译码器的网格状态数从32个减少到4个,匹配滤波器的数目从8个减少到2个,然而仅仅带来0.9dB的性能损失。表明该算法能有效的降低多指数CPM接收机的复杂度,适合于实际应用。

级联FFT伪码捕获算法的研究与改进721-726

摘要：新一代卫星导航信号体制采用的复合扩频码信号,给信号的捕获带来不利影响。本文深入研究了用于复合扩频码捕获的级联FFT伪码捕获算法,首次推导出算法的数学原理,为算法提供了理论依据。依据算法的数学原理,定量分析了载波多普勒和码多普勒对算法捕获性能的影响。载波多普勒的影响是两级多普勒补偿后的剩余多普勒共同作用的结果,码多普勒将导致算法在弱信号条件下的捕获失效。根据码多普勒的产生机理,结合算法的特点,提出分段码多普勒补偿改进算法,增加捕获时的能量累加时间,提高了捕获灵敏度。最后对分析结果进行仿真验证,仿真结果表明,算法的性能损失与理论分析结果相互吻合,改进算法能有效的减小码多普勒影响,实现对微弱导航信号的捕获。

认知无线电中基于SVD分解的频谱感知新算法727-731

摘要：为了解决认知无线电中能量检测法在低信噪比下检测概率低的问题,本文提出了一种基于SVD分解的频谱感知算法。首先利用接收信号构造Hankel矩阵,通过SVD分解,将矩阵分离成信号空间与噪声空间,再将较小的奇异值置零,然后重构矩阵,从而提高接收信号的信噪比（SNR）。其次,将SVD系统输出信号功率对噪声功率进行归一化,把降低噪声功率转化成提高主用户信号功率。最后进行能量检测,以此来提高检测概率。理论分析和计算机仿真表明,在相同条件下,基于SVD分解的频谱感知算法与传统的能量检测法相比,检测概率显著提高;要达到相同的检测概率,对信噪比的要求也显著降低。

利用图像边缘变化特性寻找模糊处理痕迹732-736

摘要：目前在图像认证技术中,一种不同于水印认证的盲检测技术发展迅速,这种认证技术不需要事先插入认证数据,只是根据图像本身的数据特征进行认证,其中对于图像处理痕迹的检测是盲检测的重要手段之一。本文提出了一种针对图像高斯模糊处理痕迹的检测算法,根据图像处理中高斯模糊的基本特性,首先对被检测原始图像采用不同的高斯半径进行二次模糊处理,然后用提出的算法来比较二次模糊后图像边缘的变化情况,算法可以从中发现原始图像的高斯模糊特性,从而发现原始图像中异常模糊处理的痕迹。仿真实验表明这种方法对于实现图像篡改的被动盲检测具有较好的应用价值。

信号处理杂志综述

干涉式逆合成孔径雷达成像技术综述737-748

摘要：干涉式逆合成孔径雷达（InISAR）成像是一种将干涉技术与逆合成孔径分辨相结合的高分辨雷达三维成像方法,能够实现对远距离运动目标全天候、全天时的三维成像,在军事和民用领域都呈现出广泛的应用前景和实用价值。其基本思想是利用位置分布不同的多个天线获取成一定视角差的多幅逆合成孔径雷达（ISAR）复图像,实现目标散射中心的二维分辨,然后通过干涉相位处理,恢复出目标散射中心的真实三维分布。本文综述了InISAR三维成像的理论框架,回顾了InI-SAR成像技术的发展历程,着重对图像配准、相位解缠绕、运动补偿、斜视、基线配置等关键技术难点进行了分析和评估,明确了研究中存在的问题,阐述了有待进一步研究的方向,最后对InISAR的发展现状和趋势进行了总结和展望。

信号处理杂志应用

弹道导弹助推段同时跟踪和类型识别算法研究749-754

摘要：前置地基雷达跟踪助推段弹道导弹对整个反导防御系统有着重要意义。本文提出了一种以情报数据库为先验知识的弹道导弹助推段及后助推段跟踪方法。首先从动力学角度提取导弹助推段飞行的特征参量,并对参量的敏感度进行了分析,给出了一种参变的助推段弹道导弹时不变运动模型。然后结合交互式多模型（IMM）和迭代无敏滤波（IUF）算法进行助推段及后助推段弹道导弹跟踪仿真。与采用其他的运动模型和滤波算法相比,该方法能实现对弹道导弹助推段及后助推段更高精度的跟踪,同时结合情报数据库通过计算模型转移概率可完成导弹类型初判别,并准确指示导弹关机时刻。文章通过仿真验证了该算法的有效性。

阵列双稳随机共振在微弱信号检测中的应用研究755-759

摘要：阵列双稳随机共振（stochastic resonance,SR）系统可利用噪声在单个双稳SR系统基础上进一步增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法。本文应用阵列双稳SR原理进行微弱信号检测的研究,采用理论和数值仿真相结合,通过稳态自协方差函数,分析了阵列双稳SR系统输出信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）增益。在此基础上,分别讨论了阵列噪声、外部噪声及阵列单元数对检测性能的影响。并与单个双稳SR检测弱信号进行性能比较,分析和仿真结果都表明,在相同条件下,采用阵列双稳SR比采用单个双稳SR检测微弱信号性能有较大改善。这些研究结果对于阵列双稳SR的进一步发展及应用具有重要意义。