基于信号投影能量特征的脑电意识动态分类
摘要：针对脑电意识任务动态分类问题,本文提出了一种基于投影能量的特征提取方法来提取反映不同思维状态的脑电特征,并结合信息累积后验贝叶斯方法进行分类以提高脑-机接口系统的分类正确率。该方法通过使两类信号在投影基上的平均投影能量比达到极值,从而达到提高脑电信号分类准确度的作用。实验结果表明两个运动想象数据集上的最大正确率都达到90%左右,最大分类准确率、kappa系数和最大互信息等评价指标的比较也表明该方法能够有效提高BCI系统的性能,具有较好的实用性。用于多路MCP-EBPSK信号解调的冲击滤波器组设计
摘要：修正的随机极性连续相位扩展的二元相移键控调制（MCP-EBPSK）通过随机化调制指数的符号,并加入功率谱调节系数,进一步降低了连续相位扩展的二元相移键控（CP-EBPSK）调制信号功率谱中的线谱分量,使得功率谱占用带宽更窄,信息传输更加的高效高速。多载波作为高频谱利用率的复用调制方式,与MCP-EBPSK结合势必会带来更高的系统性能,因此本文对用于解调单路MCP-EBPSK信号的冲击滤波器进行初步改进,通过添加陷波零点来抑制旁路干扰,设计出带陷波的冲击滤波器组。引入量子粒子群优化算法对加入陷波的冲击滤波器组进行优化得到滤波器组系数,仿真显示即使时频混叠的子载波间不满足正交关系,利用各冲击滤波器中心频率处极陡峭的陷波选频特性依然可以实现各子载波的正确解调。因此,设计的冲击滤波器组可以用于子载波无保护间隔的多路MCP-EBPSK信号解调。基于DFT-BEM模型的LOFDM系统双散射信道最大多普勒扩展估计
摘要：栅格正交频分复用（Lattice Orthogonal Frequency Division Multiplexing,LOFDM）系统凭借特殊的网格时频结构和更大的欧式距离特性,在快速移动环境下展现了卓越的抗时变、抗多径能力。最大多普勒扩展作为LOFDM系统自适应策略的重要参数之一,准确的最大多普勒扩展估计对于LOFDM系统发送信号设计以及自适应策略实现十分重要。本文针对LOFDM系统的特殊信号结构以及双散射信道的快时变特性,采用DFT-BEM信道模型近似快时变信道响应,结合快时变信道下LOFDM系统块传输接收实现,利用梳状导频辅助估计多普勒域平均信道频率响应,在此基础上利用信道响应估计值的时间相关函数实现基于F范数的信道最大多普勒扩展估计;并提出基于子空间的最大多普勒扩展估计算法,降低了噪声对最大多普勒扩展估计性能的影响,在低信噪比条件下有效改善了估计性能。基于频率模型和时频分析的正弦信号频率高精度估计算法
摘要：利用时频分析方法估计信号瞬时频率,在低信噪比条件下估计性能较差,但在时频图中,信号频率的变化趋势具有一定的规律,基本上都是围绕着信号的真实频率。基于此,给出了一种结合时频分析和信号频率模型相结合的方法,以实现信号瞬时频率的高精度估计。利用时频分析具有的良好时频分布的特点,采用最大能量方法（ME）预先估计得到信号的预估计瞬时频率（EIF）;再利用瞬时频率连续性、平滑性的先验信息,建立了信号瞬时频率估计模型,并采用概率最大原理（MP）估计瞬时频率概率最大的统计变化,估计得到预估计瞬时频率的滤波起始点;最后利用卡尔曼滤波和平滑算法对预估计瞬时频率进行滤波和平滑,从而得到信号频率的精确估计。基于商标匹配的视频广告识别
摘要：视频广告作为一种重要的媒体形式,正在潜移默化地影响着人们的生活。针对如何对视频广告进行识别,本文提出了一种基于商标匹配的视频广告识别算法。考虑到视频广告帧中存在着大量的背景干扰问题,本文算法首先对视频广告帧进行显著区域检测,将广告帧中较为显著的商标信息与周围背景分开,然后对已得到的显著区域图进行SURF特征提取,并与商标库中的商标显著区域图进行匹配。实验结果表明：本文算法对广告帧中商标存在的背景干扰、尺度缩放、旋转、颜色、光照等变化具有很好的鲁棒性,取得了令人满意的匹配准确率,很好地实现了视频广告识别。基于局部相位多项式逼近的脉内无意调频估计
摘要：针对电子侦察中所遇到的脉内无意调频（Unintentional Frequency Modulation on Pulse,UFMOP）估计问题,提出了一种基于相位局部多项式逼近（Local Polynomial Approximation of Phase,LPAP）的瞬时频率估计方法。该方法利用时间窗,通过对窗内信号的相位进行局部多项式逼近来估计该窗中心时刻的瞬时频率。为确保LPAP法的有效性,所确定的时间窗长度须尽可能实现估计偏差和方差的折中。本文在比较分析置信区间交集（Intersectionof Confidence Intervals,ICI）与范-吉布斯带宽选择（Fan and Gijbels’s Bandwidth Selection,FGBS）两种经典窗长选择算法的基础上,选择更适于无意调频估计的FGBS算法用于LPAP法进行自适应窗长选择。仿真与实测数据分析实验表明本文方法对脉内无意调频的估计性能优于其他算法,同时也验证了有关窗长选择算法的分析结论。基于改进混合高斯建模和短时稳定度的遗留物检测算法
摘要：传统遗留物检测算法存在算法过于复杂和环境适应性差的局限。本文将改进的混合高斯建模方法应用于遗留物检测,利用背景匹配失败时生成的前景模型进行前景匹配并引入短时稳定度指标,在深入挖掘前景模型中包含的遗留物信息和像素点级目标状态信息的基础上对遗留物进行综合判断。文中详细分析了传统方法的性能局限并阐述了新方法中前景模型和短时稳定度的作用原理同时给出了具体的算法流程。多场景下的实验分析表明,增加对前景模型的考察使算法在保留传统方法优点的同时具备了良好的遗留物检测能力,而短时稳定度的引入则能够进一步降低传统方法中前景模型向背景模型转换的风险。对比实验结果中本文方法在表现出良好环境适应性的同时误检团块数明显低于其他方法,算法在复杂背景条件下达到了良好的检测性能。不对称速率传输中网络编码与信道编码的联合设计
摘要：本文针对双向中继信道中不对称速率传输的情况进行了研究。在实际双向中继信道的通信传输中,由于信道质量,发射功率,业务需求等条件的不对称,双向信道的传输速率往往也是不对称的。本文提出了一种称为子集编码的方案,将调制、物理层网络编码、信道编码联合起来设计,使得较差信道的信道编码码字为较好信道的子集,这样中继节点可以利用信道编码的线性性质对接收到的叠加信号直接进行译码,从而使译码复杂度降低50%;同时,较好信道使用高阶调制,较差信道使用低阶调制,利用较好信道提高了系统的传输速率。仿真结果表明,与对称速率传输相比,本文提出的方案在提高系统有效性的同时,又保证了系统的可靠性。UWB密集多径下基于检测概率差值最大的TOA估计方法
摘要：密集多径信道下,较为实际的超宽带（ultra-wideband,UWB）测距系统一般采用基于到达时间（time of ar-rival,TOA）的能量检测器（energy detector,ED）接收机。TOA的估计精度决定着测距精度。在ED中多采用阈值比较的方法来估计TOA,阈值的设计对TOA估计的精度有着非常重要的影响。本文将最大概率检测（maximumprobability of detection,MPD）算法应用于基于ED的TOA估计器中,并对样本检测概率计算方法进行改进,在搜索阈值的基础上计算出每次正确检测到直达路径（direct path,DP）的概率,提出一种阈值确定和DP检测新准则,即把相邻两个DP检测概率差值最大时对应的路径作为DP,则该次搜索所对应的阈值即为最佳阈值。文中给出了这种准则的理论分析及TOA估计算法流程。最后通过仿真比较考察了不同信噪比下不同TOA估计方法的估计误差。仿真结果表明了该算法相比于传统的TOA估计方法具有更高的精度,论证了该算法的有效性。LTE下行链路中基于网络编码的多进程联合HARQ
摘要：长期演进系统的下行链路物理层采用了以传输块为基本单元的混合自动重传请求机制,保证移动终端在各种测试场景下都能获得较好的数据通过率。在对传输块的每次接收处理过程中,单个传输块中的多路独立码块数据解码结果差异较大。接收端可以通过对各个码块数据做循环冗余校验测试,标志各个码块的译码结果。然而由于传统重传机制中反馈链路的容量限制,即便只有一个码块解码错误,接收端也将反馈请求发送端重传整个传输块。网络编码技术通过对不同传输块数据做组合编码,可以有效地提高整个网络的传输效率。针对长期演进系统下行链路的传输机制,我们提出一种基于网络编码的多进程联合重传方案。新的重传方案联合多个传输块的重传进程,在每个传输块完成首次传输后,新增一个网络编码重传反馈比特,指示后续是否启动一个新进程传输多个传输块的网络编码数据包。我们给出了具体的重传协议流程,收发端都可以高效地根据网络编码重传反馈比特指示,完成相应的发送和接收操作。结合长期演进系统标准中的典型测试场景,我们给出了数据通过率的仿真结果比较。在仅新增一个反馈比特的条件下,采用网络编码技术的多进程联合重传方案在数据通过率方面有较为明显的性能增益。LFM信号参数估计的DAF插值算法
摘要：为实现LFM信号起始频率和调频斜率的高精度参数估计,对基于离散模糊函数的DAF算法进行了研究。该算法具有计算量小的优点但估计精度受到采样频率和采样点数的限制。针对此问题,提出了一种可提高参数估计精度的DAF插值方法：首先利用DAF将LFM信号转换为正弦信号,分别通过两次FFT并进行峰值搜索得到起始频率和调频斜率的粗估计值,然后基于Rife插值利用最大谱线和次大谱线进行修正得到预估计值,再利用两次单点DFT的频谱细化技术得到该值两侧相邻0.5个量化频率点处的谱线,最后重新进行插值计算。该算法突破了频谱离散化带来的频率分辨率限制,在增加运算量较少的情况下,提高了参数估计的精度。仿真实验结果验证了算法的有效性。改进的基于快速相关矢量量化的高效信息隐藏方法
摘要：为了改善信息隐藏后的图像质量,减少失真,并提高嵌入信息的容量,本文提出了一种新的改进的基于快速相关矢量量化（MFCVQ,modified fast correlation VQ）的信息隐藏方法。由于图像本身的相关性,快速相关矢量量化利用了当前索引的相邻矢量进行替代编码,计算编码时使用的相邻矢量所产生的失真与事先设定的门限做比较,当失真小于门限时可以进行替代编码,一步完成了编码和嵌入信息;当失真大于门限时不能进行替代编码,从而控制了当前索引的嵌入和最后生成图像的视觉质量。同时,增加了相邻矢量的数目,提高了嵌入信息的容量。实验结果表明改进后的算法能够显著改善图像失真,在门限为18时对不同复杂程度的图像其PSNR分别提高了0.018dB-2.125dB,并且有效地提高了嵌入容量,进而大幅度的提高了嵌入效率。改进算法的嵌入效率达到了Yang算法的1.967-4.683倍。多天线两小区蜂窝系统的低开销线性干扰对齐算法
摘要：在蜂窝系统中,由于干扰的存在,用户性能受到影响,特别是对于小区边缘用户,其通信质量较差。干扰对齐作为一种能够消除干扰、提高系统容量的技术,近年来受到广泛关注。针对多天线两小区蜂窝系统的边缘用户,本文给出了一种系统开销小、需要天线数少的线性干扰对齐算法。该算法利用发送端预编码矢量消除小区内干扰,利用接收端干扰抑制矢量消除小区间干扰。采用本文算法后,在每个小区有K个用户、基站有M根发送天线、用户有N根接收天线的情况下,只需M=K和N=K＋1就可以实现上下行的干扰对齐,整个系统可以达到2K的自由度,并且在下行链路中不需要小区间反馈,而在上行链路中只需要较小的小区间反馈。仿真结果表明,本文提出的算法能够以较小的开销实现比以往的算法更好的性能。稀疏随机矩阵的观测次数下界
摘要：压缩感知理论中的稀疏重构问题,要将一个高维信号从它的低维投影中恢复出来,通常选用稠密随机矩阵作为观测矩阵来解决这一问题。而某些稀疏随机矩阵作为观测矩阵也可以达到这一目的。稀疏随机矩阵的特点是,在编码和重构过程中都具有较低的计算复杂度,更新方便,且对存储容量的要求较低。该文基于压缩感知理论,分别对列重固定、行重固定以及一般的稀疏随机矩阵进行了研究,当这些稀疏随机矩阵满足有限等距性质时,推导了观测次数应满足的下界条件,并对三种矩阵的性能进行了分析。以二值稀疏随机矩阵为特例,进行了仿真实验。实验结果显示,结论给出的观测次数下界是比较紧的,并验证了列重固定、行重固定的稀疏随机矩阵作为观测矩阵的可行性和实用性。求解稀疏最小二乘问题的新型Bregman迭代正则化算法
摘要：由于允许从少量数据中恢复原始图像或信号的压缩感知原理的引入,基于l1范数正则化的最优化方法近来越来越受到重视。利用最小二乘问题的一种等价形式和Bregman迭代方法的一些技巧,本文给出了已有A＋线性Bregman迭代方法的一种推导过程。进一步结合不动点连续迭代方法和非满值最小二乘问题的等价形式,获得了一种求解带有约束的l1范数最小优化问题的新型算法,并给出了新型算法与A＋线性Bregman迭代算法之间的联系,同时证明了新算法所获得的解是所求问题的一个最优解。新算法与已有A＋算法类似,仅仅需要矩阵向量乘法和压缩算子的计算,从而使得新算法很容易实现,且运算速度明显快于已有算法。最后,通过数值实验表明,新方法对于稀疏信号的恢复问题与原方法相比具有速度快、可有效减少停滞现象等优点。基于分数阶Fourier变换的模糊函数及其在二次调频信号参数估计应用中的研究
摘要：作为处理非平稳信号的一种重要工具,模糊函数（ambiguity function,AF）已经被广泛应用于雷达信号处理、声纳技术等领域,并对线性调频信号信号的参数估计具有极好的处理能力。但对应用于众多领域的二次调频信号,模糊函数就显得无能为力了。作为Fourier变换的更广义形式,分数阶Fourier变换（Fractional Fourier trans-form）近年来受到了广泛关注。为解决二次调频信号的估计问题,本文研究了基于分数阶Fourier变换的模糊函数,给出了这种变换的一些新的重要性质,如共轭对称性、Moyal公式、时移性等,推导出了它与经典模糊函数、基于分数阶Fourier变换的Wigner分布、短时Fourier变换、小波变换等其他时频变换的关系。作为应用,最后本文用这种分数阶模糊函数来估计二次调频信号,应用实例的仿真结果表明了分数阶模糊函数在估计二次调频信号参数方面的可行性和有效性。阵元切换时间对单通道阵列测向性能的影响
摘要：单通道阵列采用单个通道贯续接入各阵元进行采样,与常规阵列相比,单通道阵列减少了硬件成本以及通道幅相特性不一致问题对估计性能的影响,但现有研究均未考虑单通道阵列的阵元切换时间对系统性能的影响。为填补这一空白,首先参照常规阵列,明确了单通道阵列中窄带信号的带宽限制及其与单通道阵列阵元切换时间的关系;再以单通道阵列MUSIC算法为例,同时考虑信号带宽与单通道阵列阵元切换时间对单通道阵列协方差阵特性的影响,从理论上推导了单通道阵列MUSIC算法关于扩展相对带宽的一阶估计误差。最后对单通道阵列MUSIC算法与单通道阵列空间FFT算法在不同阵元切换时间下进行仿真,对两种算法测向误差与阵元切换时间的关系进行分析,验证了理论推导结果的正确性。基于最优区域划分的子块快速因子分解后向投影算法
摘要：后向投影（Back Projection,BP）算法具有精确聚焦、完美运动补偿等优点,适合于机载超宽带合成孔径雷达（Ultra Wide Band Synthetic Aperture Radar,UWB SAR）成像,但是巨大的计算量限制了它的实际应用。子块快速因子分解后向投影算法（Sub-Image Fast Factorized Back Projection,SIFFBP）算法大幅度减小了BP算法的计算量,提高了BP算法的实用性。本文通过分析SIFFBP算法区域划分的约束条件,提出了一种基于最优区域划分的改进算法,解决了传统SIFFBP算法在小波束积累角时加速性能下降的问题。当波束积累角小于60度或成像区域长宽相差较大时,改进算法进一步减小了计算量。仿真和实测SAR数据的成像结果验证了改进算法的性能。
