稀疏表达的自适应遥感图像融合算法
摘要：本文提出一种基于稀疏表达的图像融合算法。该算法利用稀疏系数中的非零元素所对应的基向量作为图像特征，首先分离相同基向量和相异基向量，然后采用加权求和算法合并相对应的稀疏系数，并重构得到融合图像。该算法对相同特征和相异特征分别进行融合，克服了融合图像中相异特征清晰度下降的问题。并且由于稀疏表达具有很好的去噪功能，本文算法也可以同时进行图像融合和去噪。通过与4种流行的融合算法比较，本文算法得到较好的视觉效果。异步DS-CDMA系统中的盲联合干扰消除与多用户检测
摘要：针对异步DS—CDMA系统存在强恶意干扰时，系统性能急剧下降的问题。本文提出一种采用双天线接收的盲联合干扰消除与多用户检测方案。不同于传统的多用户检测方法，该方案考虑了恶意干扰的影响，首先通过串并变换将恶意干扰等效为多路信号，然后利用双天线接收到的两路受扰信号构造超定或适定盲源分离模型，将干扰消除与多用户检测问题转化为一相关源的盲分离问题，最后利用基于最大非高斯性盲源分离算法进行分离，从而实现盲联合干扰消除与多用户检测。该方案可以在未知扩频序列以及信道信息的情况下完成多用户检测，同时实现恶意干扰的消除，提高了系统的抗干扰能力。仿真结果表明该方案对单音干扰、部分频带干扰以及扫频干扰均具有一定的鲁棒性。采用量子神经网络的音频水印新算法
摘要：提出了一种采用小波变换和量子神经网络的音频数字水印算法。首先对分帧的音频信号进行小波分解，利用量子神经网络将音频信号的小波低频系数映射为数字水印；然后利用分类准确小波低频系数替换少量分类模糊的小波低频系数，提高水印检测正确率。实验结果表明，通过合理选择替换门限，可以提高算法的鲁棒性，有效抵御噪声、低通滤波、重采样、重量化等攻击。在无门限条件下，相比BP神经网络的水印检测正确率平均提高约1％。非均匀傅里叶变换频率不变波束形成方法
摘要：频率不变波束形成是宽带阵列信号处理研究的重要内容之一。本文以麦克风阵列语音处理为研究对象，针对FIB低频处波束形成一致性不理想的问题，提出了一种基于非均匀傅里叶变换的频率不变波束形成方法。该方法采用非均匀采样来增加低频处的采样点数，构建符合非均匀傅里叶逆变换的范德蒙矩阵，再用优化对称窗函数对变换结果进行截取，得到空时滤波器。该方法不仅实现了低频段与期望波束响应近似的波束图，且降低了阵元数目。计算机仿真实验结果验证了该方法的有效性。新截获模型下的对称三角LFMCW信号的检测与参数估计
摘要：针对现有参数估计方法需要以信号的调频周期起点为截获时间起点的假设，结合“连续波”信号的特点和电子侦察的实际，建立新的对称三角线性调频连续波（STLFMCW）信号截获模型，提出了一种STLFMCW信号检测与参数估计方法。该方法在分析多周期STLFMCW信号模糊函数的基础上，利用Radon—Ambiguity变换（RAT）估计信号的调频斜率并确定分数阶傅里叶变换（FRFT）的最优阶数，根据截获模型下信号新的时间频率关系，再通过相应阶数上FRFT估计调制周期、调制带宽和载频。与现有方法相比，该方法克服了对信号截获时间起点限制，只需截获信号包含至少两个完整的正调频部分或负调频部分就可估计出信号的各个参数。蒙特卡罗仿真实验表明，本文的参数估计方法在低信噪比下具有很好的鲁棒性。改进型PSO鲁棒定位算法
摘要：针对传统的定位算法在复杂环境下定位精度不高，对环境噪声鲁棒性差的问题，提出了一种基于改进型粒子群算法的鲁棒定位算法。考虑到标准粒子群算法中存在收敛速度慢和“早熟收敛”的问题，本文兼顾粒子群的多样性和收敛速度对粒子种群进行优化。首先采用分组定位方法来优化粒子群，然后利用标准的粒子群算法进行迭代定位。仿真结果表明，和传统算法相比，该算法收敛速度快，对初始种群数目要求少，且当观测值中存在NLOS误差时，定位精度高，鲁棒性强。多通道盲反卷积算法综述
摘要：本文阐述了多通道盲反卷积（Multichannel Blind Deconvolution—MBD）的发展历程、基本模型及假设、数学原理以及通用求解过程，讨论了目前MBD几个研究方向的发展现状与面临的问题。在分析了MBD研究进展的基础上，从时域、频域、时频域、子空间、子带技术及其他算法六个方面分类综述和比较了MBD典型算法的特点与方法思路，说明了各类算法的优缺点以及主要问题。最后指出了目前多通道盲反卷积算法研究存在的不足，并提出了MBD未来理论和应用研究中可继续深入的开放课题。常规数字通信信号信噪比估计综述
摘要：通信信号的信噪比值是反映其质量信息的一个重要指标，很多先进的通信信号处理方法都需要信噪比信息支持。本文由估计信号模型的差异，对常规数字通信信号（主要是MPSK和MQAM信号）的信噪比估计问题进行了综合描述与分类，并对所描述的两类信噪比估计问题的一致性进行了分析。本文还针对各类算法分别分析了当前的研究进展以及存在的主要研究障碍。最后根据前面综合分析的结果，总结了未来信噪比估计的重点研究方向和并给出了较为详细的解决思路。二阶自适应陷波器频率估计方法统计性能分析
摘要：为对如何提高自适应陷波器频率估计精度提供参考，通过评估自适应陷波器频率估计方法性能，对基于均方误差函数的自适应陷波器频率估计方法进行了统计性能分析。首先，根据误差函数的不同，将自适应陷波器划分为自适应FIR陷波器和自适应IIR陷波器。然后，将自适应FIR陷波器看作自适应IIR陷波器的特例，重点分析了自适应陷波器的误差函数及稳态下的频率估计统计性能，讨论了自适应陷波器参数对正弦信号频率估计精度和收敛速度的影响。最后，给出正弦信号的频率估计计算结果。结果表明，实际计算结果同理论计算结果一致．评明了缔计，件能分析的正确性。采用逼近优化的提升大边距估计准则
摘要：针对大边距估计（Large Margin Estimation，LME）准则仅选取支持集内的最小边距进行调整导致边距利用不合理的问题，本文提出一种大边距准则目标函数的改进形式，通过增强竞争假设中与正确标注竞争关系较强的路径的似然得分，使训练数据的分类边距在一定程度上变小，从而进一步提高大边距估计的训练效果。并在此基础上，提出一种新的逼近优化方法，即当某点目标函数与辅助函数梯度方向相同时，在该点邻近的一定范围内，优化辅助函数即可带来目标函数相应的优化。在微软语料库上的实验成功证明了本文算法的有效性。高阶累积量和分形理论在信号调制识别中的应用研究
摘要：提出了将信号高阶累积量和分形盒维数相结合的特征提取方法。信号高阶累积量特征具有良好的抗噪性能，被广泛应用于调制识别。2ASK和BPSK的高阶累积量、以及2FSK，4FSK，8FSK的高阶累积量相等，使得只提取信号高阶累积量不足以区分信号。针对这一问题，引入信号的分形盒维数，提取信号的高阶累积量和分形盒维数构成联合特征参数，构建级联神经网络分类器，对信号进一步进行分类。对2ASK，4ASK，BPSK，4PSK，2FSK，4FSK，16QAM七种信号进行了仿真，结果表明，该方法提取的特征参数计算复杂度低，具有较好的抗噪性能。在信噪比不低于5dB、测试样本数不少于200的条件下，正确识别率达到了85％以上。对称α稳定分布中预处理的共变时差估计
摘要：针对传统共变算法在对称α稳定分布（SaS）噪声中方差趋于无穷，实际应用效果不佳的缺点，本文提出了一种基于预处理的共变时差估计算法，该算法将接收信号通过任意满足奇对称单调增的有界函数进行预处理后，再使用共变算法，理论证明了改进算法方差降为了有限值，从而提高了时差估计精度及算法实际应用价值。最后提出了两种满足上述条件的预处理函数，并对其和已有的反正切函数进行仿真，验证了本文算法在SαS分布噪声环境下提高算法估计精度的有效性和在高斯噪声环境下的适用性。低信噪比下周期平稳信号的稳健检测算法
摘要：摘要：本文提出了一种新的对周期平稳信号进行检测以及对二阶周期循环频率进行估计的算法。该算法利用信号的递归性质构造高阶自相关矩阵，并通过利用周期平稳信号与自相关矩阵特征值和特征向量的关系，对其进行检测以及对循环频率进行估计。传统检测周期平稳信号的算法是通过计算其循环自相关函数或循环谱实现，相比传统算法而言，本算法由于利用到了信号更多的先验信息，因而在较低信噪比以及较低快拍数下对周期平稳信号均能有较好的检测性能。文中仿真实验表明，本文所提算法估计出的伪循环谱相比传统方法估计出的循环谱更为平滑，在相同快拍和信噪比条件下，检测概率均高于传统方法，特别在低信噪比下对检测概率的改善更为明显。OFDM系统自适应盲信道估计新方法
摘要：基于无线通信OFDM系统信道估计，提出了两种时域自适应盲估计方法。这些方法通过对极性（符号）LMS算法（SLMS）进行改进，改进算法有几方面优点，一是继承了极性LMS算法简单易实现的特性；二是解决了极性LMS收敛速度慢的缺点；最后结合自适应可变步长及步长调整策略，有效地提高了算法的估计性能。仿真给出了误差曲线以及归一化均方误差曲线，结果表明，和基于极性LMS盲估计方法相比，修正极性LMS和时变步长修正极性LMS盲估计方法均具有很快的收敛速度。由于采用了变步长技术，时变步长修正极性LMS盲估计方法具有更好的估计性能。密钥生成系统中的双门限量化算法研究
摘要：针对密钥生成系统中传统量化算法导致合法双方初始不一致率较高从而降低最终的密钥生成长度的问题，提出了双门限量化的基本模型，合法双方同时设置一个上门限和下门限，将高于上门限的采样值量化为1，低于下门限的采样值量化为0，同时将上、下门限之间的采样值舍弃。通过分析可知，这种量化方法有较高的可靠性，并且不会泄露有关密钥的任何信息。本文分析了其在密钥生成中的具体应用，并以合法双方最终生成的密钥的长度为目标函数，推导得到了双门限量化时最优的量化因子。进一步的仿真表明，相比较传统的等概量化，通过选择合适的量化因子，合法双方能够生成更长的密钥。在信噪比为15dB-25dB时，密钥长度的提升在0．1比特以上。《信号处理》认知无线电网络专刊征稿启事
摘要：随着未来无线通信朝宽带化、异构化等方向发展，新技术、新业务不断涌现，对无线电频谱的需求呈现指数增长。传统的提高频谱利用率方法无法从根本上解决频谱资源紧张问题。认知无线电作为有望解决频谱资源紧缺难题的技术，近年来已成为学术界和工业界极为关注和研究的热点。《信号处理》征稿简则
摘要：《信号处理》学报是由中国电子学会主办，信号处理专业委员会编辑出版的学术性刊物。1985年创刊。每月25日出版。 《信号处理》学报是国内唯一的有关信号处理专业的期刊。本刊的办刊宗旨是反映我国信号处理领域及相关学科的最新研究成果和技术进展。达到学术交流的目的，促进信息科学技术的发展。
