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信号处理 2011年第12期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

基于数据驱动字典和稀疏表示的语音增强1793-1800

摘要：本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解（K—singular value decomposition,K-SVD）算法训练过完备字典,然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最优的阈值,采用正交匹配追踪算法对含噪语音信号在过完备字典上进行稀疏分解,最后利用系数稀疏表示重构语音信号,从而达到语音增强的目。该方法不像传统语音增强方法那样减少或消去噪声,而是从字典中选取适当的原子表示纯净信号,从而把纯净信号从含噪信号中分离出来。对白噪声和有色噪声环境下重构语音进行了主客观评价。仿真结果显示：该方法能有效去除加性噪声,并且改善了语音质量。

基于距离信息的复合双基地雷达密集多目标检测1801-1810

摘要：对密集多目标的探测是当前雷达技术领域所面临的前沿课题和紧迫任务。本文提出了一种基于距离信息的T/R-R复合双基地雷达信号融合方法,该方法建立了单基地雷达接收机和双基地雷达接收机的目标回波信号模型,针对二维平面,基于距离信息提出了复合双基地雷达信号融合模型,采用最大似然法对密集多目标进行检测,并分析了信噪比、目标数量、目标起伏、检测门限以及复合双基地雷达几何配置对检测性能的影响。针对不同想定进行了仿真实验,蒙特卡洛仿真结果表明本文方法对密集多目标的检测是有效的。通过理论分析和仿真实验发现,目标到两个接收机的距离变化以及不同距离单元中的目标干扰对检测的影响比较小,影响密集多目标检测的主要因素包含信噪比、目标数量、目标起伏、同一距离单元内的角度不可分辨目标的干扰以及检测门限;另外,SwerlingⅡ型目标为本文推导的假设条件,但在Swerling 0和Ⅳ型目标起伏条件下本文的检测算法仍然有效。

一种基于源端网络编码和交替传输的中继协作方案1811-1816

摘要：针对源节点通过两个中继向目的节点发送数据的无线通信系统,为了减小传统中继协作方案的复用损失,提出了一种将源端网络编码和交替传输有效结合起来的新方案,称为交替源端网络编码（SSNC）。该方案在源端每三个时隙对发送数据进行一次网络编码,并且两个中继在相邻的时隙中交替的发送和接收数据,每个时隙中,一个中继接收源端数据的同时另一个中继转发上一个时隙其接收到的数据给目的端。通过对该方案的中断概率和分集复用折中性能的推导和分析,发现该方案相对于传统的重复编码和分布式空时码方案在获得相同分集阶数的情况下有更高的传输效率,在实际的通信系统中可以兼顾性能和效率。仿真结果证实了我们的结论。

机载UWB SAR实时图像帧几何形变分析与校正1817-1823

摘要：SAR实时侦察要求处理器实时输出预定成像区域的连续图像,但是机载UWB SAR数据分帧处理和实时运动补偿使得输出的实时图像帧之间产生错位和间断,影响图像帧的实时拼接。本文从机载UWB SAR实时处理结构和运动补偿入手,定量分析了参考航迹选择与图像帧几何形变量的关系,提出了一种实时校正机载UWB SAR图像帧几何形变的方法,然后分析了其校正误差。通过点目标仿真验证了分析结果的正确性,并给出了某机载UWB SAR实测数据几何形变校正前后相邻图像帧的拼接结果。

OFDMA系统基于QoS保证和最大最小公平性准则下的动态资源分配1824-1830

摘要：正交频分多址（OFDMA）技术以其更高的频谱效率和抗多径衰落特性成为高速无线通信网络的候选标准。如何兼顾效率和公平性是OFDMA系统资源分配亟待解决的问题。本文研究了OFDMA系统中的无线资源分配问题,既要保证QoS用户的最小速率要求,同时＂尽力而为＂用户之间必须满足最小速率最大化公平性（max-min fairness）准则;该资源分配问题可以表述为一个系统总功率约束下的子载波分配和功率控制的混合离散型优化模型,这是难解的NP-hard问题,穷举搜索的代价是极其巨大的。针对该非凸模型,本文设计一个拉格朗日松弛的优化算法,该算法中采用修正的椭球算法求解对偶问题。算法具有多项式时间复杂度,且与子载波数目呈线性增长关系。仿真结果表明,该算法能近似最优地满足用户QoS及最大最小公平性要求。

信号处理杂志算法研究

一种类型辅助的航迹相关算法1831-1837

摘要：针对分布式多传感器信息融合系统中可利用目标特征和属性信息提高航迹相关性能的问题,提出了一种类型辅助的航迹相关算法。该算法以统计学理论为基础,首先将基于目标运动状态和类型信息的航迹相关问题转化为相应的假设检验问题;然后,利用目标运动状态检验统计量和类型检验统计量,根据预设的显著性因子,构建运动状态相关矩阵和类型相关矩阵,并通过逻辑＂与＂规则形成融合航迹相关矩阵;最后,采用最小平均统计距离准则进行相关判决,并通过Monte Carlo仿真分析了基于运动状态的航迹相关算法和类型辅助的航迹相关算法的相关正确率随相关点数、编队中的目标间距和过程噪声系数等因素的变化规律。仿真结果表明,在相关点数较少、目标密集或过程噪声较大等情况下,在航迹相关过程中引入目标类型信息可以获得更好的性能。

基于随机滤波的探地雷达成像方法1838-1843

摘要：探地雷达是一种超宽带雷达系统,若按传统的奈奎斯特采样,雷达回波信号需要大量空间存储。压缩感知可以实现利用少量的测量值对稀疏信号进行重构,其中最为关键的是测量矩阵和重构算法的选择。本文将压缩感知应用于探地雷达成像,并利用随机滤波的思想选择测量矩阵,可以有效减少测量矩阵中非零值的个数。利用正交匹配追踪算法对信号进行重构,算法简单,降低了数据的存储量和运算复杂度,该算法同样可以对时间和空间上同时压缩的数据进行成像。最后,本文给出基于时间连续信号的GPR接收机一种CS实现方案。仿真结果表明,本文提出的成像方法可以以少量数据精确地对信号进行重构,并且运算量少。

SIMO信道下MPSK信号载波频率及相位联合估计1844-1849

摘要：为了提高低信噪比条件下MPSK信号载波参数的估计性能,提出了一种基于SIMO信道的MPSK信号载波频率与相位联合盲估计算法。该算法充分利用SIMO信道下多个接收信号间承载相同信息序列的特点,首先通过接收信号的不同组合构造多种乘积序列形成多个单音信号;通过对单音信号载波参数的估计,获得关于待估参数的超定方程组;然后利用最小二乘方法剔除单音信号参数估计中可能存在的＂野值＂点;最后,通过加权最小二乘解算实现对SIMO信道下MPSK信号载波频率与相位联合估计。仿真结果表明,与传统的单天线参数估计算法相比,在观测时间相同的条件下,本文算法在低信噪比条件下具有更加精确的参数估计性能;同时,频率估计＂野值＂现象出现的信噪比门限也较传统单天线方法显著下降。

基于低频IMF能量比的微弱目标检测算法1850-1859

摘要：为检测海杂波中的微弱目标,该文分析了海杂波的低频固有模态函数（IMF）特点以及目标的影响,发现无目标时,海杂波的能量主要集中于前3个高频IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后面的低频IMF扩散,导致低频IMF能量在整个信号能量中所占的比例明显增大,在此基础上提出了采用低频IMF能量比检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法和多脉冲CA-CFAR（100个脉冲）检测算法相比,该算法的检测性能较好,对海杂波中的慢起伏目标具备较强的检测能力。

基于修正GAPES的GPS脉冲干扰抑制方法1860-1864

摘要：GPS L5信号以及我国北斗卫星导航系统所用的B2a信号是未来全球卫星导航系统的重要组成部分,但现存的航空无线电设备对L5和B2a信号所在频段造成了不可忽视的干扰,其中测距仪设备（DME）的大功率脉冲干扰是GPS L5所在频段内主要的脉冲干扰源。在脉冲干扰抑制方法中,最常用的脉冲干扰抑制方法是时域脉冲消隐方法。但此方法在抑制干扰的同时会造成有用信息的丢失,形成缺口数据。本文提出一种缺失数据恢复的新方法,首先利用混合滤波方法抑制干扰,得到缺口数据的部分有用信息,用此信息作为初始值,进行循环迭代处理。由于利用了缺口数据部分的有用信息,因此该方法得到的缺口数据估计值更接近于未受干扰的原始数据。仿真实验结果表明,所提方法相比传统GAPES（Gapped-data Amplitude andPhase Estimation）方法具有更好的性能。

一种QAM信号多普勒参数盲估计方法1865-1871

摘要：在卫星移动通信中,卫星相对地面接收站的高速运动导致接收信号存在时变多普勒频率,给正交幅度调制（QAM）信号的载波同步带来了极大困难。现有的多普勒参数估计方法多利用导频等先验信息,适用于移相键控（PSK）信号。但在估计多普勒频率变化率时假设多普勒频率较小,不符合实际情况,且现有方法无法估计较大的多普勒频率,另外在非协作通信下先验信息难以获得。对此,本文提出了一种针对高阶QAM信号的多普勒参数盲估计方法。将信号盲去调制后,利用瞬时频率估计函数,可在较大的多普勒频率下估计出多普勒频率变化率;通过检测信号四倍频率处的循环频率,实现了多普勒频率盲估计;最后利用arg运算求出初相。详尽的Monte Carlo仿真分析了方法的估计性能,仿真结果表明,所提方法能有效实现QAM信号的多普勒参数盲估计。

基于粗糙集近似约简和SIFT特征的图像匹配算法1872-1877

摘要：SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述符由于具有尺度、旋转和光照不变等特性在图像匹配领域获得了广泛的应用。但是,SIFT特征点采用128维特征向量表示,当图像特征点较多时,匹配算法所需的存储空间大、匹配时间长,且匹配精度不理想。针对以上问题,本文给出了一种基于Rough-SIFT描述符的图像匹配算法。首先,利用排序法求出图像的稳健特征点,然后为提高后续匹配处理运算效率,将粗糙集约简理论引入到基于SIFT特征的匹配算法中,通过构建一种新的近似约简算法来对稳健特征点的128维特征向量进行降维处理,最后利用约简后的特征点对图像进行匹配。仿真实验表明,本文方法使得约简后的SIFT特征点更加精确、稳定、可靠,有效减小了匹配算法的存储空间,提高了匹配算法的效率和准确率。

一种距离扩展目标的稳健检测算法1878-1883

摘要：针对距离扩展目标稀疏分布的一般情况,提出了一种改进的基于有序统计的广义似然比检测的稳健算法。该算法采用＂或规则＂,对各种有效距离单元数量假设条件下得出的OS-GLRT检测算法的判决结果进行融合,从而克服了OS-GLRT检测算法对有效距离单元数量估计值比较敏感的问题。所得到的修正OS-GLRT检测算法无需估计有效距离单元数量。通过理论分析证明了恒虚警率性。通过Monte Carlo仿真进行性能分析,说明修正OS-GLRT检测算法的有效性和鲁棒性。由于修正OS-GLRT检测算法无需事先估计有效距离单元的数量,因此便于实际操作。

基于信号分离估计理论的GPS多径抑制算法1884-1888

摘要：信号多径效应是全球卫星定位系统（Global Positioning System,GPS）定位误差的主要来源之一。虽然差分技术可以提高导航系统的定位精度,但由于参考站和用户所处的地理环境不同,因此差分GPS系统仍然不能消除由于卫星信号多径所引起的定位误差。根据GPS多径信号模型的特点,本文提出了一种基于信号分离估计理论的GPS时延估计算法。该算法在信号时延未知情况下,先估计出信号的载波频率,然后根据估计得到频率,利用信号分离估计理论估计信号时延。仿真结果表明,该方法具有很好的估计精度,能够准确的估计出信号时延和频率,有效地抑制信号多径。当存在多径时,本文方法效果明显好于常规方法,并在大多数情况下优于常用的窄带相关算法。

信号处理杂志综述

基于随机矩阵理论的频谱感知技术研究综述1889-1897

摘要：认知无线电技术,可以提高频谱资源的利用率,应用前景广阔,极有可能引发无线通信领域的又一次重大变革。但频谱感知作为认知无线电技术的首要环节,其性能还远不能满足实际需要。研究出一种真正能够实际应用的高性能频谱感知方法已经成为一个亟待解决的问题。近年来,与无线通信领域密切相关的新理论——随机矩阵理论（RMT）,在频谱感知领域得到了进一步的应用,实现了高性能频谱感知。且RMT最新研究成果——非渐近随机矩阵理论（Non-AsymptoticRMT）有望将这项高性能感知技术真正推向实际应用。因此,基于随机矩阵理论的频谱感知技术具有重要的研究价值。本文总结RMT在认知无线电频谱感知领域的发展历程、介绍其基本原理、归纳其主要特点,并展望进一步研究的方向。

信号处理杂志应用

基于二维时频特征的地雷目标检测1898-1903

摘要：利用车载前视超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测是探雷的发展方向,目前制约车载前视超宽带地雷穿透雷达探雷实用化的关键问题是难以提取一致性较好的地雷目标特征。文中以地雷目标的斜距-方位-频率-反射角四维散射函数为基础,提取二维时频域特征图像。然后对时频图像进行特征选择,并实现目标和杂波的分类。为降低分类器训练误差以提高其泛化性能,将特征选择和分类器设计有机结合。同时为保证地雷探测过程中具有恒定的探测率,在分类器训练过程中以恒检测率下的虚警率作为代价函数,通过实测数据验证,该方法适用于车载前视超宽带地表穿透雷达,最终得到的分类器能提供恒定的检测率,并且具有很好的泛化性能。

基于粒子滤波的协作式空时联合频谱检测方法1904-1913

摘要：认知无线电系统中,通过频谱检测所获得的主用户位置信息和信道使用状态信息分别反映空间域和时间域的频谱使用情况,其准确性关系到次用户伺机频谱接入的效率。本文研究空间和时间联合频谱检测问题,将其建模为主用户位置参数和信道使用状态的联合估计问题,提出了一种基于粒子滤波的协作式空时联合频谱检测方法,主要思想是采用离散随机测度逼近位置参数和信道状态的联合后验概率分布函数,根据该分布估计出主用户位置和信道状态。同时,该方法结合由估计得到的空间和时间信息,自适应选择靠近主用户且对称分布的次用户参与协作检测,增加各次用户提供信息的有效性,从而提高估计的准确性;最后,通过仿真验证了方法的有效性。

信号处理杂志短文与研究通讯

多分形谱簇研究及其在说话人识别中的应用1914-1919

摘要：语音是一种复杂的非线性信号,这使得基于线性系统理论发展起来的传统说话人识别技术性能难以进一步提高。本文提出了多分形谱簇分析方法,用于分析语音信号的非线性特征,并应用于短语音（2秒）说话人识别。通过对Cantor集的仿真实验,发现不同标度区能反映出系统不同阶段的生长规律,因此可用一组连续变化的多分形谱分层次地表征系统的分形特性,即多分形谱簇分析方法。然后结合语信号的分形特点,提出一种语音的多分形谱簇特征（Multifractal SpectrumCluster Feature,MSCF）的提取方法。最后将几种非线性特征与短时谱特征结合用于说话人识别,基于TIMIT数据库50人的实验表明,非线性特征与短时谱特征互补性较强,特别是MSCF与MFCC、LPC特征结合,使得系统的误识率下降到0.8%。