基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法
摘要：针对多说话人跟踪的非线性系统模型,提出了一种基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法。该方法采用麦克风阵列的时间延迟估计作为观测数据,利用具有三次代数精度的球面-径向数值积分准则计算非线性系统贝叶斯滤波器中的多维积分,通过数值积分卡尔曼滤波和概率假设密度滤波对后验多说话人状态的一阶统计量进行估计,并通过递推更新得到说话人状态信息,实现非线性高斯系统的多说话人跟踪。该方法无需求解非线性系统函数的雅克比矩阵,且计算量较小。仿真实验分析了检测概率、虚警点数目、采样周期、信噪比以及混响时间变化时跟踪算法的性能。实验结果表明,该方法降低了系统模型非线性对滤波算法的影响,增强了跟踪算法的鲁棒性,提高了说话人状态和数目的估计精度。多点协作下行链路单调协同波束形成算法
摘要：研究了单基站功率约束条件下的多点协作多输入单输出干扰下行链路系统的和速率最大化非凸优化问题。为有效求解和速率最大化优化问题,首先采用分层优化方法将和速率最大化优化问题分解成发射功率最小化优化问题和单输入单输出干扰信道的和速率最大化优化问题;其次利用二阶锥规划优化方法求解发射功率最小化优化问题;然后利用凸近似和几何规划方法求解单输入单输出干扰信道的和速率最大化优化问题;最后通过交替求解这两个子优化问题,进而提出了一种新颖的单调协同多点波束成形算法;而且利用单有界序列原理证明了所提算法的收敛性。数值仿真表明所提算法只需约四次迭代即可收敛到稳定点,而且所获得的最优性能非常接近穷举搜索算法的最优性能。无线传感网中面向到达时差估计的数据压缩方法研究
摘要：基于传感网的无源定位系统中,数据压缩是解决TDOA估计所需大规模数据传输与节点有限的能量、通信能力之间矛盾的重要方法。本文梳理了该领域的研究现状,着重介绍了基于费舍尔信息的数据压缩方法,针对原方法比特分配运算效率低的问题,提出了以各频率分量在总的费舍尔信息量中的占比确定比特分配初始解的方法;针对部分比特用于量化不携带时延信息的幅度谱,提出了仅压缩和传输待定位信号的相位谱的方法。仿真证明,改进的比特分配运算仅需要3次迭代即可完成,运算效率有较大提高;在相同的压缩率下,改进后的数据压缩方法可获得更高的TDOA估计精度。基于模板的低信噪比前视红外建筑物识别技术
摘要：针对低信噪比复杂地物背景下的前视红外地面建筑物目标自动识别问题,提出了一种基于目标模板的自动目标识别方法。首先,根据制备模板的尺度和形状信息对实时图像进行形态学背景抑制增强和目标重构处理;然后,对重构后的图像进行垂直和水平边缘线条提取和轮廓匹配,融合垂直和水平线条匹配结果得到最终的相关峰和潜在目标区域;接着,根据目标模板对潜在目标区域进行区域灰度对比度度量;最后,融合轮廓匹配和区域灰度对比度度量结果,得到最终相关峰,实现目标的识别。大量数据测试表明,该方法的正确识别率在92%以上,定位误差小于2个像素,速度快、检测性能好、适应性较强、易于硬件实现。基于极大似然估计的高分辨雷达测角方法
摘要：研究了高分辨雷达的测角方法：在介绍单脉冲测角原理的基础上,建立了宽带高分辨雷达角度估计模型,推导了目标偏角与回波信号的联合概率密度函数;提出了基于极大似然估计的宽带雷达测角方法,通过采用迭代算法交替更新目标偏角和回波信号,实现了目标偏角和回波信号的联合估计,并给出了目标偏角估计精度的近似克拉美罗界。仿真比较了该方法与传统窄带雷达测角方法的估计性能,结果表明,本方法的测角精度优于传统窄带测角方法,且在信噪比一定的条件下目标距离单元数越多,测角的均方根误差越小。仿真验证了该角度估计方法是渐近无偏的,估计误差方差小于传统窄带测角方法,且随距离单元数增多而减小。稳定分布噪声下基于高斯近似粒子滤波的干扰源定位算法
摘要：民航地空通信受到无线电干扰会严重危及民航飞机的正常飞行,本文在深入研究利用接收飞机散射信号的多普勒频移信息定位地面干扰源方法的基础上,提出基于高斯近似粒子滤波（GAPF）的定位算法。本文的主要贡献可以总结为：第一,对多普勒频移与干扰源坐标之间非线性关系进行深入研究,构建状态方程及观测方程。第二,考虑更能准确描述散射信道模型的对称α稳定分布（SαS）噪声作为叠加的背景噪声,并提出SαS噪声下的高斯近似粒子滤波算法。计算机仿真实验表明,与扩展卡尔曼滤波（EKF）及无迹卡尔曼滤波（UKF）算法相比,本文算法的估计性能优势明显,并且对SαS噪声具有较强的鲁棒性。SIFT特征区域Contourlet域遥感图像水印算法
摘要：针对现有遥感图像数字水印算法多为基于图像全局的水印算法,抵抗旋转、缩放、行列剪切以及联合几何攻击能力较差的问题,提出一种基于SIFT特征区域的Contourlet域遥感图像数字水印新方法。算法选取二值数字图像作为水印图像,将二值水印图像置乱预处理后,对其进行行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;然后,在宿主遥感图像内基于SIFT提取特征点,并对其进行筛选,水印嵌入的特征区域依照确定;对选定的特征区域进行规范化、归一化后实施Contourlet变换,利用奇偶量化方法将水印信息嵌入所选的变换系数内。实验结果表明算法对JPEG压缩、噪声以及滤波等常规信号处理具有较好的鲁棒性,同时能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。基于自适应阈值分割的宫颈细胞图像分类算法
摘要：本文以宫颈癌细胞图像的自动筛查为应用背景,研究了一种新的宫颈细胞图像分类算法。算法首先采用形态学滤波与自适应直方图均衡的预处理方法进行图像增强;根据对图像内容与直方图分布关系的深入分析,提出采用经验因子加权Otsu自适应阈值分割算法进行细胞核分割,有效地解决了细胞重叠所引起的自适应分割阈值的选取问题;然后,通过提取面积、周长、区域面积与外接凸多边形面积比以及长宽比四种参数,对分割出的细胞核区域进行杂质剔除;最后以最能体现癌细胞特征的面积、平均灰度作为特征参数采用K-means算法对样本图像进行分类实验。实验样本为233幅宫颈细胞图像,其中49幅癌细胞图像,184幅正常细胞图像,实验结果证明了该算法的有效性。基于FrFT的伪码-线性调频信号参数估计算法
摘要：伪码-线性调频（PRBC-LFM）信号是近些年来应用于低截获概率（LPI）雷达的一种常用复合调制信号。针对PRBC-LFM信号的特点提出了一种基于分数阶Fourier变换（FrFT）的参数估计算法,算法首先通过二维分数阶Fourier域峰值搜索找到最佳旋转角,估计调频斜率;然后对信号做相应阶数的FrFT,利用FrFT峰值点之间距离与调频信号参数的相互关系估计信号的调频带宽、起始频率、码元时宽、载波频率等参数;最后根据估计出的调频参数重构线性调频信号,与原信号每个码元共轭相乘去载波,通过对基带信号幅度符号的辨别识别出二相编码信号的编码规律。仿真实验表明,本文方法能在较低信噪比下实现PRBC-LFM信号参数有效估计。基于信任列表的可信第三方跨域认证模型
摘要：目前国内已有31家获得电子认证服务许可的第三方认证机构（certification authority,CA）,跨CA的信任和验证日益迫切。针对该问题,提出了一种基于信任列表的可信第三方跨域认证模型。该模型依托公钥基础设施（public key infrastructure,PKI）所提供的数字证书等安全服务,通过引入新的信任机制更好地管理和控制了可信根证书列表,既避免了传统信任列表模型的诸多缺点,又能够有效实现多CA互信互认。为支持这一跨信任域模型的实际运行,设计了相应的工作流程和多CA认证方案,并开发了多CA应用支撑模块,以及就其中的关键技术问题进行了详细论述。分析表明,该模型能够让应用系统灵活地动态兼容不同CA所颁发的数字证书,且在认证效率、安全性、实用性以及应用改造等方面均具有明显优势。基于粒子滤波的Turbo盲均衡
摘要：粒子滤波是一种基于贝叶斯估计的算法,在信道盲辨识和盲均衡问题上具有快收敛、抗深衰信道等优势。Turbo盲均衡在低信噪比条件下有较好的误码性能。为了在深衰信道下使通信具有良好的误码性能,对粒子滤波盲均衡算法进行改进,改进算法的重要性采样函数利用了粒子的先验信息,得到一种软输入软输出的粒子滤波盲均衡算法。依据Turbo盲均衡的框架结构实现了一种基于粒子滤波的Turbo盲均衡算法,该算法利用信道编码带来的编码增益,提高了均衡和信道辨识的性能。仿真结果表明相比粒子滤波盲均衡算法本文提出算法的误码率性能提高1dB左右,误帧率性能则提高了3dB以上,经分析可知在信道系数估计较为准确的条件下,系统数据帧几乎没有误码。MIMO-OFDM同步门限值方法
摘要：正交频分复用（OFDM）技术由于其对抗多径能力强和频谱利用率高而被视为下一代无线通信的核心技术,多输入多输出天线系统（MIMO）利用空间复用进一步提高频谱效率。二者已经应用于多种高速宽带通信系统中。MIMO-OFDM与SISO-OFDM相似,对定时同步错误和频率偏移敏感。任何不同步都可能会破坏接收帧结构,因此准确的符号定时同步和精确的载波频偏估计是系统可靠工作的前提。本文中首先用CAZAC序列构建出共轭交错结构作为训练序列,然后应用门限值方法改进定时同步估计,并基于这种交错结构进行载波频率偏移估计,确定影响门限值性能的参数值。仿真数据显示,在多径信道条件下,该方法可以使系统的误码率相对传统方法得到进一步减小,有效提高系统同步性能。基于图像背景噪声特性的篡改检测
摘要：数字图像都包含有一部分来自成像过程或者数字压缩的背景噪声,如果两幅不同背景噪声的图像被拼接在一起,则图像篡改区域和其他区域的噪声特性会有差异。本文基于一种估计信道信噪比的高阶统计量法提出了一种新的图像背景噪声的盲估计算法。通过对图像进行分块计算每块的噪声方差,从而检测图像篡改部分。此算法通过二次加噪的方法解决了高阶统计量法中必须已知原始信号的问题,实现了待检测图像噪声的盲估计。实验结果显示该算法能有效估计图像的噪声方差从而达到检测局部篡改的目的。并且图像的缩放和压缩对检测结果影响很小,算法具有较好的鲁棒性。基于重采样技术的声学信号多普勒畸变校正
摘要：采用基于道旁的声学信号来分析列车滚动轴承故障的方法是该领域故障诊断发展的主要方向,但拾音器和声源的相对运动造成的多普勒效应使得声学信号的频谱发生了畸变,从而无法准确地反映设备状态。目前还没有合适的校正多普勒效应带来的频谱畸变的方法,而信号畸变的校正又是列车滚动轴承声学故障诊断的关键所在。本文提出一种等频偏重采样方法,首先通过外部条件获得信号频偏变化曲线,其次选择合适的参数对该曲线按频偏等分处理,选取每段的频偏基准点,最后重采样后得到校正后信号,从而解决了列车滚动轴承声学信号多普勒畸变问题,并通过实验验证了该方法的有效性。基于接收机人工噪声的物理层安全技术及保密区域分析
摘要：提出了一种实现无线通信物理层安全的新方法,并从信息论的角度进行了性能分析。此方法通过合法接收者发送人工噪声来干扰窃听者信道,同时通过抵消技术使得自身不受人工噪声的影响。此方法无需信道信息的反馈,能够对抗多天线的窃听者,具有强的鲁棒性。此外基于地理位置信息提出了一种＂保密区域＂的新概念,此概念针对不同窃听者位置进行了遍历保密容量分析,可以作为物理层安全的评价标准和设计准则。分析和仿真结果表明所提算法对安全性能的提升较为明显,所提＂保密区域＂概念能够较好的从地理位置的角度评估物理层安全性能。空间谱估计中非同步采样误差补偿方法研究
摘要：高分辨空间谱估计算法要求对多路信号进行同步采样,非同步采样会导致空间谱估计的偏差。本文提出了一种对非同步采样进行补偿的方法——前后向对称采样法。该方法设置阵元采集顺序为非顺序采样,利用前、后向对称采样数据之和计算空间谱。当交替采样延时精确的时候,由于对称性,相加后信号的阵列误差矩阵是一个实数矩阵,对方向向量的相位没有影响,因此可以得到方位角的无偏估计。理论分析与仿真结果表明：当交替采样延时精确时,该方法可以消除非同步采样对空间谱的影响,与重新建模法补偿性能相近;当交替采样延时不精确时,该方法比重新建模法的补偿效果好,而且前后向对称采样法算法简单,且无需已知交替采样延迟时间。因此,前后向对称采样法是对空间谱估计中非同步采样误差的一种有效补偿方法。非线性非高斯模型的改进粒子滤波算法
摘要：针对被动定位跟踪系统非线性强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,给出了一种用于纯方位目标跟踪的改进粒子滤波算法。该算法首先用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度;其次针对随机噪声对粒子权值准确性的影响,给出了改进的变权平均似然函数。根据χ2检验,对每个粒子权值的更新,采取由多次观测值计算粒子似然函数并对其求变权平均和单一观测值求似然函数相结合的方式进行,既减小随机观测噪声对权值的影响也提高了算法实时性;最后利用基于退火机制的Aitken加速EM算法（A-DAEM）取代传统粒子滤波的再采样过程,克服了EM算法容易陷入局部最值的缺点,改善了粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明该算法与变权平均似然函数粒子滤波（PF-ALDP）和基于EM的高斯混合粒子滤波（EM-GMPF）相比,具有高精度估计能力和较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。基于瞬时包络特征的跳频电台个体识别方法
摘要：通信电台发射的信号通常表现出一定的细微特征差异,针对这种细微特征差异,本文在论证跳频信号跳变瞬时包络可以作为电台个体细微特征的基础上,提出了一种跳频电台个体识别方法。首先基于一种改进的基于小波变换的包络提取算法,减轻噪声等因素的影响,提取出了样本信号跳变时刻的瞬时包络。其次,分离并定量计算其盒维数和信息维数等分形维数特征,得到一个分形特征向量,之后采用基于构造型神经网络的分类方法实现不同跳频电台的个体识别。最后对实际工作状态下3种型号电台进行个体识别,实际数据的实验结果验证了算法的有效性。
