低飞平台大斜视SAR的ω-κ成像算法实现
摘要：低飞平台大斜视SAR因高度低、速度快、斜视角大而对脉冲重复频率设计提出更高要求，斜视角过大导致多普勒中心远离零点，基于传统成像方法会面临严重散焦问题。文章针对低飞平台大斜视SAR成像问题，建立脉冲重复频率与斜视角间关系模型，从避免距离模糊、方位模糊、回避发射波干扰等出发，以实现高分辨率成像为目的，合理设计脉冲重复频率，解决了成像中散焦问题，基于STOLT插值，利用ω-κ成像算法处理原始数据，得到了良好成像效果。仿真证明该算法可有效解决大斜视平台SAR成像问题。SAR图像的ROI特征配准方法
摘要：SAR图像配准是SAR图像处理的关键技术，对SAR图像的融合、拼接等有着深刻影响。SAR图像的配准中基于区域的配准方法往往存在区域提取困难，受相干斑影响较大等缺陷。本文提出了一种基于ROI特征的SAR图像自动配准方法。该方法提取SAR图像中的ROI特征作为配准基元，将行、列匹配概率系数与不变矩最小距离测度相结合进行特征匹配，利用所有正确匹配的ROI特征对的质心坐标和最小二乘算法估计仿射变换模型参数。用实际SAR图像测试该方法，并与多种已有的方法进行比较，实验结果表明：该方法具有很好的适应性和配准精度。利用回波重构的地雷稀疏时频表示及鉴别
摘要：浅埋目标探测是低频超宽带合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）的一个重要应用。地雷作为浅埋目标的一类，由于其回波微弱，且所处环境复杂，使得检测后图像中常常存在大量虚假目标。提取有效特征用于鉴别是降低虚警的关键所在，传统基于全孔径图像距离剖线进行时频表示的算法易受噪声影响，并且难以表示日标散射特性。本文提出一种基于重构回波稀疏时频表示提取特征及鉴别的方法。该方法基于感兴趣区域（Regions of Interest，ROI）重构目标各个方位角的回波，可以有效减少原来回波域相邻杂波影响，提取目标较为准确的散射特性。本文方法同时采用引入判决分量的稀疏时频表示，改善了特征提取的准确度并简化了鉴别流程。实测数据处理结果表明了本文所提方法在杂波抑制和目标鉴别方面的有效性。多载波雷达信号设计及其处理方法研究
摘要：本文设计了一种新的多载波线性调频（LFM）雷达波形，使得相邻载波问采用了极性相反的调频率来保证子载波间良好的正交性。基于这种多载波雷达波形，分析了静止目标和运动目标的回波处理方法以及其中的一些关键问题。最后，利用各子载波与多普勒频移间的特殊关系，提出了基于子载波初次估计和最小熵值法二次估计的联合速度估计方法。通过理论分析和仿真实验证明该方法运算量少，灵活简单，具有一定的稳健性。迭代译码的LDPC-BICM方案在中短波信道中性能分析
摘要：低密度奇偶校验码（LDPC）具有码字构造灵活、译码复杂度低、性能优异以及频谱利用率高等特点。本文简介了LDPC码及位交织编码调制迭代译码（BICM—ID）方案，提出了将LDPC码作为分量码的BICM—ID方案用于多电平正交幅度调制（M—QAM）的OFDM通信系统中，并给出了多电平正交幅度调制的对数似然比置信传播（LLR—BP）译码算法。最后，根据数字广播信道的特点，比较了基于LDPC—BICM—ID方案与DRM标准中码率匹配的删除卷积码多级编码方案（RCPC／MLC）的OFDM系统在中、短波广播信道中的误码率性能。仿真结果表明，本文所提出的方案的性能优于RCPC／MLC方案。上行OFDMA系统快速盲信道估计
摘要：信道估计直接影响正交频分多址接入（OFDMA）系统的性能，为了提升多用户盲信道估计精度和收敛速度，提出一种快速盲信道估计算法。该算法通过叠加多个接收天线上的频域数据建立子空间，然后利用子空间之间的正交性完成多用户信道频域响应的盲估计，并通过抽样分段进一步提升算法的估计精度和收敛速度。算法不受多用户子载波分配规则的限制，也不依赖于虚拟子载波，且降低了对多用户定时同步的要求。仿真结果表明，与已有算法相比，该算法具有较好的收敛性能和较快的收敛速度，且对信道阶数具有鲁棒性。改进的稀疏字典学习单通道语音增强算法
摘要：基于K奇异值分解字典学习方法及其非负约束下的修改算法，本文提出一种改进的单通道语音增强算法。该算法将噪声划分为结构化噪声和非结构化噪声两部分。首先通过稀疏字典学习的方法对结构化噪声进行建模，训练出噪声字典；然后，使用所得噪声字典去除带噪语音中的结构化噪声；最后，采用过完备字典和稀疏表示的方法对纯净语音进行提取，去除非结构化噪声。实验结果表明，在平稳或非平稳噪声环境下，本文算法均能有效去除加性噪声，性能优于多带谱减法和基于非负稀疏编码的增强算法。用于MIMO-OFDM系统盲信道估计的子空间法
摘要：为了克服传统的子空间算法需要大量接收符号计算自相关矩阵、收敛速度慢等缺点，本文提出了一种新的快速收敛的基于子空间的盲信道估计算法。采用块矩阵方案，对信道矩阵进行分块处理，形成分块的Toeplitz矩阵，在不改变分块Toeplitz矩阵的情况下，可从堆栈的OFDM信号中形成大量的子向量，因此通过较小的接收符号就可以准确的估计接收信号的自相关矩阵。该算法继承了传统子空间算法估计准确度高、计算复杂度低等优点，又降低对信道时不变的要求，加快了算法的收敛速度。理论分析与仿真结果表明了本文方法的有效性和较好的误比特率性能。利用合同变换矩阵的时间结构信号盲分离算法
摘要：在信号处理领域中，很多源信号具有时间结构，即时间信号或时间序列。针对这种具有时间结构的盲源分离问题，本文利用源信号与观测信号的自相关矩阵之间存在的一种合同关系，即分离矩阵相当于将一个观测信号的自相关矩阵化为对角矩阵的合同变换矩阵，基于这种合同变换矩阵的思想，改进了时间结构独立成分分析算法，将求分离矩阵转化为求各个时延下合同变换矩阵集合的交集。最后，通过MATLAB对仿真模拟源信号及真实语音信号两个实例进行分离实验，验证了该分离算法的有效性。采用FFT方法的抗阶数过估计信道盲辨识算法
摘要：针对二阶统计量信道盲辨识算法在小样本观测数据条件下性能恶化且对信道阶数误差敏感的问题，本文首先提出一种改进的基于FFT变换的信道盲辨识算法（FFT—MCR），该算法充分利用MCR算法只需最小冗余度信息求解信道向量的特性，有效地降低了原算法（BI—FFT）的计算复杂度且性能相当。研究表明FFT—MCR算法在信道阶数过估计情况下额外引入的公零点具有单位圆聚集性，同时提出一种具有较强阶数鲁棒性的盲辨识算法（R—FFT、一MCR），算法通过聚类的思想搜索单位圆周围的公零点并将其移除，实现准确的信道估计。理论分析与仿真实验验证了所提算法的有效性。临近空间高超声速目标雷达探测技术现状与趋势
摘要：临近空间高超声速目标对空间防御体系提出了新的挑战，应用雷达探测临近空间高超声速目标对于空间预警具有重要意义。论文首先介绍了临近空间高超声速目标典型特征，接着从信号处理、信号波形和雷达体制三个方面总结了高速目标探测技术现状，并分析现有技术在高超声速目标探测上的不足：现有的信号处理方法未考虑高超声速目标电磁散射特性、目前的多种编码信号波形对高超声速的容忍能力不足、现有的雷达体制没有综合考虑目标高超声速运动和雷达散射截面积小的特点。在高超声速目标特征和探测技术现状分析的基础上，指出了等离子体目标特性、支持快速观测的多站雷达系统和融合相干积累的机动检测三个方面是临近空间高超声速目标探测领域将要解决的问题。此外，还给出了一种应用于临近空间高超声速目标探测的多站雷达系统结构设计。引用范数的双曲正切函数变步长LMS算法
摘要：传统LMS算法的特点是计算简单，易于实现，但是性能方面存在收敛速度和稳态均方误差的矛盾。为了解决这个矛盾，提出一种引用范数的双曲正切函数变步长最小均方误差（HT—VSS）LMS算法，通过理论分析和实验仿真，从收敛速度、跟踪性能、稳态均方误差以及抗干扰性能等四个方面展开，其他变步长LMS算法进行比较。实验表明，不管在高信噪比还是低信噪比的情况下，本文算法性能优于其他变步长算法，即能同时获得较快的收敛速度、跟踪性能以及较小稳态均方误差。利用惯导信息稳定性的导航误差间接修正方法
摘要：针对惯导累积误差修正受限于外部传感器量测精度的问题，提出了一种惯导信息与外部传感器量测信息数据融合的误差修正方法：利用惯导信息输出短时间内的高稳定特性，通过对修正前的惯导信息、外部传感器量测信息进行数据融合，获得惯导累积误差估计，进而对惯导系统进行修正，修正后的惯导定位精度远高于传感器量测精度。文中以导弹飞行中段利用导引头量测信息修正惯导为例，详细讨论了惯导信息与外部传感器量测信息的数据融合方法，仿真试验结果表明该方法的合理有效性。海杂波背景中小目标检测算法研究
摘要：海杂波的非线性预测，是雷达信号处理领域的一个重要研究方向。神经网络具有良好的非线性逼近特性，适用于海杂波时间序列的预测。为了实现强杂波背景中弱小目标的有效检测，本文根据非线性预测思想，给出了基于回归加权径向基函数（radial basis function with regression weight，RBFRW）网络预测误差的海杂波背景中小目标检测方法，并应用此方法仿真了杂波背景中，高分辨力雷达回波信号的检测过程。仿真结果表明：该方法可以在信杂比较低的情况下实现目标信号的有效检测，且检测性能优于应用RBF网络的检测方法，对于复杂杂波背景中小目标检测问题的研究具有一定的价值。HHT和提升小波包相结合的心音信号识别研究
摘要：心音信号的特征提取和自动识别具有重要的临床意义。为提高正常和异常心音信号识别率，本文首先用DB6小波对心音信号进行降噪处理，然后用希尔伯特一黄变换（HHT）分析提取心音信号的时域、频域特征值，再通过自适应提升小波包提取信号的频带能量特征值，最后通过支持向量机对心音进行分类识别。对临床采集的240例异常心音和正常心音进行实验，正确识别率达到97．2％。可见，希尔伯特一黄变换和自适应提升小波包相结合的方法可有效识别正常和各种异常心音信号。压缩感知时频双选信道估计
摘要：高速移动下的无线宽带通信要经历时间和频率的双选择性衰落，为了使发送的数据经过衰落的信道后在接收端被正确地接收，必须要对信道状态信息进行估计。本文根据双选信道在时延一多普勒域具有稀疏性，研究了OFDM系统中基于压缩感知的双选信道估计。为了克服信道的双选特性对信道估计造成的不稳定性，采用了正则正交匹配追踪（Regularized Orthogonal Matching Pursuit，ROMP）算法对信道进行估计。理论分析和仿真结果表明，与传统的最小二乘算法比较，在获得同样估计性能的条件下，采用ROMP算法和OMP算法需要的导频数大大减小；而且采用ROMP算法的信道估计要比OMP算法更加稳定，在同等条件下信道估计性能更好。《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。
