双向中继信道的模拟网络编码最优功率分配
摘要：在双向信息非对称条件下，研究了基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配问题。分别给出了中断概率最小化、和速率最大化意义下的最优功率分配闭式数学表达式，并证明了两种约束下最优功率分配问题的统一性。分析表明：现有的基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配方法是本文提出方法在某些条件下的特例。计算机仿真分析证明了提出的最优功率分配方法在中断概率和和速率性能方面均优于平均功率分配方法。测量TDOA的完全非同步照射辐射源定位算法
摘要：针对现有基于TDOA的定位算法难以适应信号完全非同步到达的辐射源定位问题，提出了一种新的基于TDOA的完全非同步照射辐射源定位算法。由各观测站自动提取辐射源脉冲样本图及开始时间，副站将提取的脉冲样本图及开始时间传给主站，主站利用脉冲样本图匹配及外推技术得到TDOA序列（TDOAs），解决了非同步照射引起的无法计算TDOA问题。通过计算两条时差双曲线的渐近线交点近似求取初值，通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的估计。最后给出的数值仿真结果验证了该方法的有效性。提高卫星通信系统吞吐量的复数域网络编码算法
摘要：针对传统卫星通信系统吞吐量不高的问题，本文提出了一种基于复数域网络编码（CFNC）的卫星通信系统方案。该方案在发送前对信号进行符号级的CFNC编码，在不增加终端发射功率的情况下提供比传统卫星通信系统更高的吞吐量，并适用于多用户网络。该方案同时适用于基于处理转发器和透明转发器的卫星平台。特别是在双向卫星通信系统中，与基于伽罗瓦域网络编码（GFNC）的系统相比，本文提出的方案不仅具有更高的吞吐量而且更具有普适性。近邻类加权结构稀疏表示图像识别算法
摘要：针对如何将近邻、子空间学习与稀疏表示结合起来解决基于稀疏表示的图像识别问题，本文综合考虑子空间中样本的类内散度小，类间散度大，且同类中所有样本对重构某一给定样本的影响相似（即表示系数相似），因此按类而非样本处理的思想更符合基于类重构误差进行分类的算法要求，为此提出一种基于近邻类加权结构稀疏表示算法用于图像识别。该算法首先利用线性类重构误差选取k个最近邻类，并将其对应的系数作为权值对投影后的近邻类加权，其次在投影子空间上，用k个类的加权训练样本集对测试样本进行结构稀疏表示，最后根据最小类重构误差得出分类结果。在AR，Yale B，MNIST，PIE数据库上的实验结果表明该方法在训练样本数较少的情况下获得较高的识别率且具有一定的鲁棒性。用于高阶MPPSK信号检测的多分类SVM新算法
摘要：为了降低支持向量机（SVM）算法在高阶多元位置相移键控（M-ary Position Phase Shift Keying，MPPSK）系统的信号检测复杂度，在分析常用 SVM多分类算法的基础上，提出了一种新的具有更低复杂度的类二分法SVM。为了进一步提高高阶MPPSK信号检测性能，提出一种新的SVM特征向量提取方法，调制矩阵法，并将两种方法结合起来，用于高阶MPPSK系统的信号检测。仿真结果表明：类二分法SVM能显著降低多分类SVM的算法复杂度，调制矩阵选取特征向量法能够显著提高高阶 MPPSK系统的检测性能，两种方法结合用于高阶MPPSK系统，可以在有效降低复杂度的前提下保证期望的检测性能。利用最大偏差比的LDPC码识别算法
摘要：随着自适应调制编码技术（AMC）和低密度奇偶校验码（LDPC）的广泛应用，AMC框架下的LDPC码识别技术已引起研究人员越来越多的关注。已有的识别算法存在识别性能不足的问题，为此，本文提出了一种AMC框架下基于最大偏差比的LDPC码识别算法。文章首先利用软判决接收序列定义了编码校验关系的对数似然比（PLLR），并对其模值的概率分布函数进行了分析；然后，利用不同校验矩阵下，校验关系对数似然比统计特性的差异，提出了一种可兼顾PLLR均值和方差特征的最大偏差比判决器。仿真结果表明，在AMC框架下，本文识别算法能够有效地完成对LDPC码的识别，且在低信噪比条件下仍能获得较好的识别结果，特别地，针对高码率LDPC码识别问题时，新算法性能优于已有算法。压缩感知下的稀疏表示语声恢复模型与算法
摘要：本文讨论的语声信息恢复旨在提高带噪语声的可懂度。通过类比听觉掩蔽与视觉闭塞，在基于稀疏表示的图像去噪思想启发下，本文提出了基于压缩感知理论的稀疏表示语声恢复模型、数学表达式以及算法。与传统的语声增强算法不同，本文模型与算法的特点在于具备有效消除全局噪声干扰和恢复局部被噪声掩蔽的语声成分的双重能力，有效提高了处理后语声的可懂度。仿真实验和客观语声质量测度验证了提出的模型与算法的可行性、有效性以及优越性。边缘化迭代容积卡尔曼滤波的单站无源定位算法
摘要：针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题，提出了一种边缘化迭代容积卡尔曼滤波算法。该算法采用基于似然增加的迭代策略，不需要设置判决门限，且保证了算法的全局收敛性。同时，其充分考虑状态向量与观测噪声之间的互协方差，将状态向量扩维，构造条件线性模型并进行边缘化滤波，不仅提高了算法的定位精度以及收敛速度，还减少了扩维后所需的采样点，提高了算法的运算效率。仿真结果表明，新算法改善了单站无源定位的定位精度以及收敛速度。面向指背关节纹识别的图像集与凸壳优化算法
摘要：本文将指背关节纹作为生物特征识别对象，提出了基于图像集与凸壳优化模型的指背关节识别算法。所提算法以指背关节纹图像集作为输入，并将局部相位特征方法用于指背关节纹特征提取，进而寻求适用于指背关节纹识别的凸壳优化模型，研究凸壳模型的构建方法并对其进行优化，从而完成指背关节纹的识别。仿真实验表明，所提算法在公开的指背关节纹中，均取得了不错的识别结果。全相位自适应滤波器设计
摘要：文中首先通过单位圆相位影射的方式推导出任意正交变换下全相位信号处理的数学表达式，并画出系统实现原理图和带双窗的全相位正交变换域处理图。基于全相位数字滤波器，本文设计并实现了频域自适应滤波器，对加噪信号进行N次全相位频谱归一化处理，并递归设置幅值为1的频点而形成完整的传输特性，噪声的判断通过单次谱分析和全相位谱分析的均值和方差特性来进行。实验中，对于淹没在强噪声中的信号进行了全相位自适应滤波，结果表明，对于整倍频率分辨率信号可以无失真恢复。全相位自适应滤波恢复得到的信号信噪比提高0．8 dB左右，而且通过提高滤波器阶数N或进行频谱校正可以进一步提高恢复信号质量。脉冲噪声条件下的相关熵谱估计
摘要：基于相关函数的常规功率谱估计方法在脉冲噪声环境中性能下降明显，受大脉冲干扰时甚至会失效。而具有局部相似度量特性的相关熵对脉冲信号的影响并不敏感，能够很好地适应脉冲噪声条件。将受干扰信号的相关熵函数代替自相关函数，得到基于相关熵的功率谱估计方法。通过仿真进行对比验证，结果表明在相同信噪比条件下基于相关熵的功率谱估计方法在α稳定分布噪声环境中更加稳健，特别在大脉冲条件下（α＜1．6）能对有用信号进行更加有效的估计，且估计误差的均值和方差值仍保持很低。分布式压缩感知实现宽带频谱感知的方法
摘要：频谱感知的第一步就是采集无线信号进行分析，越来越高的采样率成为宽带频谱感知研究中的难点。实际通信中主用户占用频谱具有稀疏特性，符合压缩感知理论的前提条件。因此，本文利用分布式压缩感知实现宽带频谱感知，提出基于差分信号分布式压缩感知（DS_DCS）的加权宽带频谱感知算法。该算法针对宽带频谱采样率高的问题，利用压缩感知技术降低采样率，同时引入差分处理方法降低计算复杂度；又针对单点检测带来的深衰落、隐节点以及抗噪声能力差等问题，采用分布式感知系统进行多节点协同检测并利用信噪比的估计对信号进行加权处理。仿真证明，该算法能有效降低各节点采样率，大幅提高系统检测概率，显著改善系统对噪声的鲁棒性。机载双站S AR成像区分块分析
摘要：机载双站SAR的回波数据具有距离向空变性或距离-方位向二维空变性，需要对观测场景进行分块成像。本文从机载双站SAR的斜距历程出发，借助于载机轨迹解耦合公式，推导了观测场景中任一点目标的距离走动和距离弯曲公式。根据距离徙动校正后的残余距离徙动与二阶相位误差研究了机载双站SAR的成像区分块准则。基于分块准则仿真得到了各种构型机载双站SAR的成像区分块结果，分析了双站结构参数与系统参数对成像区的影响，为机载双站SAR宽场景成像时成像区分块提供了理论指导。利用轨迹修复改进CT金属伪影去除算法的研究
摘要：金属伪影严重地影响CT图像的质量及其医学诊断价值。考虑到临床数据的可靠性及时效性，正弦图修复及其改进的方法已成为近年来研究的热点。典型的NMAR方法（Normalized Metal Artifact Reduction），多数情况下能准确地恢复原始数据，并尽可能少地残留或引入新的伪影。然而当出现高密度组织（骨头等）与金属不相邻时，就会在金属与高密度组织间不可避免地引入或残留部分伪影。本文在NMAR算法的基础上，引入了一种基于正弦图中轨迹修复的金属伪影去除方法（TNMAR）。具体地，在NMAR方法中正弦图归一化后的区域修复期间，引入了高密度组织轨迹方向的平滑修复。此方法一定程度上削减了NMAR修复后金属与高密度组织间的残留伪影，且尽可能地恢复了原图的高对比度及组织细节。临床中，有很高的应用价值。多波束卫星通信功率带宽联合优化算法
摘要：在多波束卫星通信系统中，资源利用率受星上能量的限制，提高资源的利用率非常重要。为提高星上资源分配的灵活性，提出了一种在波束间干扰条件下基于不同业务需求和信道条件的多波束卫星下行链路功率带宽联合优化算法。该联合优化算法采用二阶差分目标函数，采用拉格朗日对偶理论和次梯度法获得该联合优化问题最优解的下界。仿真结果表明，与单独优化功率和带宽算法相比，该功率带宽联合优化算法可以根据不同的业务需求和信道条件更加灵活地分配系统资源，提高了资源利用率。改进SSMUSIC超分辨多径时延估计算法
摘要：传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据，其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优，而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题，本文通过利用谐波频率估计模型和 DOA（Direction of Arrival）估计模型之间的等价性，将时延估计问题转化为谐波频率估计问题，提出了一种改进SSMUSIC（Signal Subspace Scaled Multiple Signal Classification）超分辨多径时延估计算法。改进后的算法采用平滑的思想和SSMU-SIC算法的思想构造协方差矩阵和MUSIC谱，实现了对多径时延的超分辨估计。仿真表明，该算法能够实现对窄带信号多径时延超分辨估计且具有DP（Direct-Path）不模糊和谱峰陡峭的特点，估计性能优于传统的超分辨算法。统计模式识别在相控阵天线故障诊断中的应用研究
摘要：相控阵天线已广泛应用于雷达系统，而阵列单元的快速诊断日益成为难题。针对相控阵天线阵元故障难以检测的问题，提出了一种基于统计模式识别的方法。首先阐述了相控阵诊断原理，用矩量法构建了仿真环境，并提取了时域特征和小波特征。为增大类间平均距离，建立了故障树诊断模型以减小判别问题的规模，在时域特征空间中用投影聚类算法划分了子空间，在叶节点处用小波特征进行判别，实现了故障阵元的定位。仿真实验表明，该方法在信噪比较低时，比非层次方法优势明显，信噪比大于8时，识别率达到95！以上，且随着规模的增加，识别率并未明显下降，证明该方法理论上能够有效诊断相控阵阵元故障。实际应用中，只须对阵列的行或列逐次诊断即可获知整个阵面的故障信息。《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。
