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信号处理 2017年第06期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

一般构型双基地SAR成像分辨特性分析775-780

摘要：分辨率是体现双基地合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）成像质量的一个重要参数。本文针对一般构型的双基地SAR成像分辨率计算问题,首先在空间梯度法的基础上,推导了双基地SAR地距分辨率的计算公式,根据收发平台对目标产生的多普勒频率变化,推导了双基地SAR方位分辨率的计算公式。然后基于理论推导和仿真指出影响双基地SAR分辨率的真正因素。最后,分析了三种几何构型下地面成像区域的地距分辨率和方位分辨率,为双基地SAR的系统设计提供了参考。

利用数据和导频的多小区Massive MIMO系统信道估计781-791

摘要：本文提出一种通过同时利用上行数据和导频进行信道估计来对抗时分双工大规模多输入多输出（Massive multi-input multi-output,Massive MIMO）系统中导频污染的方法。考虑到Massive MIMO系统下空间相关信道在角度域具有近似稀疏性,期望用户信道和干扰信道的多径分量因而可分辨。同时上行数据子帧中的数据符号数远大于导频序列的长度。基于以上两点观察,首先利用上行导频对信道进行粗估计,然后将解码得到的上行数据符号视为导频序列,用于得到角度域信道估计中能量较大分量所处的位置。通过抽取信道粗估计中相应位置上的信道系数,可以得到信道的精估计。仿真表明,无论相邻小区采用同一组正交导频序列、还是不同组但具有相关性的导频序列,所提出的信道估计方法都能有效地消除导频污染。

非正交多脉冲调制的QR分解多用户检测792-797

摘要：针对加性高斯白噪声信道下的多用户非正交多脉冲调制系统,提出了基于QR分解的非相干判决反馈多用户检测器。该检测器通过QR分解矩阵变换,利用功率较强用户的判决信息来进行干扰抵消,可以有效消除用户间的多址干扰。而在各用户内,针对多脉冲调制技术,提出了一种线性解相关运算来进行非相干检测。同时,考虑解相关运算中矩阵求逆的复杂度比较高,进一步提出了一种软干扰抵消检测器。仿真结果表明所提的两种多用户检测算法可以有效消除非正交调制所造成的多址干扰,极大地提高功率较弱用户的性能,并且所提软干扰抵消检测器通过避免矩阵求逆降低了计算复杂度,同时检测性能没有损失。

信号处理杂志算法研究

认知雷达子空间信号迭代闭环检测方法798-804

摘要：闭环迭代过程是认知雷达信号处理的重要特征。在雷达与探测环境构成的闭环中,雷达逐渐理解环境,选择适合当前环境的信号处理方式。本文考虑杂波和噪声中,认知雷达的子空间信号检测问题。基于认知雷达闭环迭代架构,提出了一种认知雷达检测方法。在每次迭代开始时,利用获得的数据计算目标在子空间内坐标的最大似然估计,然后依据目标参数设计下一次迭代所需的发射波形。计算机仿真分析表明,利用闭环迭代检测算法,认知雷达能够更高效获得探测环境信息,其检测性能优于常规雷达。

MIMO雷达波束形成的低副瓣LCMV算法805-810

摘要：针对大口径稀布MIMO雷达副瓣抬高和抗干扰性能劣化的问题,本文提出一种改进的线性约束最小方差（LCMV）波束形成算法。通过密集虚拟干扰构造低副瓣权,并采用修正约束的LCMV算法形成零陷。修正后的约束条件使得方向图达到在指定区域形成零陷,而在非指定区域保持低副瓣的效果。该算法在保持低副瓣电平的同时还能有效抑制干扰,特别是在低系统自由度的条件下能有效解决MIMO雷达方向图低副瓣和远区杂波干扰问题。仿真结果验证了所提算法的有效性。

采用新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法811-818

摘要：针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式（Center Quad Binary Pattern,C-QBP）和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式（Simplified Quad Binary Pattern,S-QBP）两种互补的新型纹理特征。在此基础上,实现基于新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法。首先对人脸图像进行多级分割,再对所产生的图像块提取C-QBP和S-QBP纹理特征,构建纹理特征矩阵。最后,采用2DLDA子空间学习算法实现基于新型纹理特征的人脸识别。实验结果表明,本文所提出的人脸识别算法的识别率明显高于其他基于纹理特征和子空间学习的人脸识别算法。当每一类训练样本数统一设置为5,特征维数为48×4时,在ORL人脸库上,本文所提出的人脸识别算法的识别率达98.68%;在YALE人脸库上,特征维数为48×36时,识别率达99.42%;在FERET人脸库上,特征维数为48×26时,识别率为91.73%。

基于多元LDPC码的迭代符号定时恢复819-827

摘要：针对极低/低信噪比深空通信中传统符号定时恢复难的问题,本文提出了一种联合符号定时恢复与多元LDPC迭代译码的方案。该方案将Mueller＆Muller符号定时恢复算法与迭代译码方法相结合,对符号周期内的动态时延进行校正。根据译码反馈信息的不同,迭代译码方法可分为基于译码硬信息和译码软信息两种迭代方法。仿真结果表明,在高阶调制、低信噪比和动态时延下,基于两种迭代方法的符号定时恢复算法均取得了接近于理想情况的性能,且收敛速度快,适合于工程实现。其中,由于基于译码软信息迭代的符号定时恢复算法保留了更完整的概率信息,因而性能更优。

自适应的混合域音频水印新算法828-835

摘要：本文结合小波包变换和心理声学模型,提出了一种自适应的混合域音频盲水印算法,在不引入明显听觉失真的前提下,实现了大容量的水印嵌入。算法首先采用小波包变换将分段音频信号分解到26个子带中,然后对每个子带的小波包系数进行离散余弦变换,计算出子带掩蔽阈值。根据子带掩蔽阈值自适应的选取水印嵌入段和水印嵌入位置,同时根据掩蔽阈值计算出的水印嵌入强度自适应地控制由水印嵌入引起的听觉偏倚。二值水印图像通过量化索引调制的方法嵌入到音频信号的中低频系数中,提取水印时不需要原始音频载体。实验结果表明本算法在水印容量、不可感知性和鲁棒性之间达到了很好的平衡,水印容量在576.7 bps到689.5 bps之间,算法对添加噪声、重新量化、重新采样、低通滤波和MP3压缩均具有很好的鲁棒性。

NOMA系统中基于协作干扰的物理层安全方案836-844

摘要：针对NOMA系统中的信息安全传输问题,提出基于协作干扰的物理层安全方案,该方案利用外部协作节点发送干扰信号恶化窃听者的接收性能。本文首先利用泊松点过程对协作节点和窃听者的位置进行安全建模,然后推导了随机协作干扰方案下系统保密中断概率的闭式解,但随机协作干扰方案会同时恶化合法用户的接收信号,性能有限,因此进一步提出一种信道增益受限的协作干扰方案,该方案选择到近端用户和远端用户的瑞利信道因子均小于一定阈值的协作节点发送干扰信号,会对窃听者造成更严重的影响。仿真结果表明,在NOMA系统中采用受限的协作干扰方案能够有效提升系统安全性能。

深层融合度量子空间学习稀疏特征提取算法845-854

摘要：特征提取作为模式识别中的重要步骤,一直是图像处理研究的重点,逐渐兴起的深度学习理论,作为一种新的深层特征提取模型,越来越受到广大学者的关注。本文提出一种基于深层融合度量学习的稀疏特征提取算法,在深度学习的框架内,构建度量映射矩阵,对图像进行分层映射,最大化保留样本集类间区分信息,并且通过稀疏迭代来保证特征提取结果的稀疏性。首先构建图像集距离度量函数,然后通过求解最大化类间距离来确定最优度量映射矩阵,同时对特征映射结果进行L1范数稀疏迭代,提高噪声鲁棒性。然后对这个基本特征提取单元进行深度化改造,在第二层中进行同样操作,最终通过多层融合提取得到分层深度稀疏特征。相对于已有子空间方法,本文在特征映射过程中引入度量自学习机制,并着重对各个特征映射层进行视觉合理性稀疏约束,融合多层特征语义描述生成最终特征提取结果。在FERET、AR、Yale等经典人脸数据库以及MNIST、CIFAR-10等目标数据库上的实验结果表明,该算法可以取得较高的识别率以及较好的光照、表情、人脸朝向鲁棒性,并且相对于卷积神经网络等深度学习框架具有结构简洁、收敛速度快等优点。

信号处理杂志应用

基于低分辨率模数转换的全双工大规模MIMO中继系统频谱效率分析855-863

摘要：为了降低由于大规模基站天线阵列模数转换（analog-to-digital converters,ADCs）所造成的巨大硬件损耗,同时有效地提高系统的能量和频谱效率,基于迫零传输/迫零接收（zero-forcing transmitting/zero-forcing receiving,ZFT/ZFR）预处理方案,文章提出了低分辨率模数转换的多用户全双工大规模多入多出（massive multiple-input multiple-output,massive MIMO）中继系统,基站采用放大转发（amplify-and-forward,AF）协议,并对系统频谱效率进行了分析。文章首先获得了任一用户对频谱效率的闭式表达式,然后分别对三种不同功率缩放方案下系统的频谱效率进行了渐近分析。研究结果表明,当基站天线数量足够大时,三种不同的功率缩放方案对系统的环路干扰和量化误差有不同的影响,且当信源功率固定、基站的传输功率与发送天线数量成反比时,系统能够有效地抑制系统的环路干扰和量化误差,这对低分辨率全双工massive MIMO中继系统的部署具有一定的指导意义。

结合时域分析和改进双谱的通信信号特征提取算法864-871

摘要：传统的矩形积分双谱特征存在以下不足：第一是在以往的研究中没有讨论过积分路径个数对识别率的影响;第二是在矩形积分双谱算法中存在着部分积分路径对识别效果贡献不足、甚至带来负作用的缺点。为克服这些问题、解决辐射源信号个体识别问题,本文提出了一种基于改进双谱和时域分析相结合的通信信号个体识别方法,首先通过实验得到了积分路径和识别率的性能曲线,选定最佳积分路径个数;其后重新定义Bhattacharyya距离,剔除掉对识别效果贡献不足、具有负作用的积分路径,得到具有最大比重的双谱区间;最后结合信号的时域特征并利用支持向量机分类器进行个体识别。本文分别通过仿真信号和实际信号对所提出算法做出了验证,实验结果表明,该方法能够较好解决辐射源信号的个体识别问题,平均正确识别率高于95%。

信号处理杂志短文与研究通讯

线性调频信号时/频差快速联合估计方法872-879

摘要：提出了一种线性调频（Chirp）信号时/频差估计算法。首先估计Chirp信号互模糊函数中脊线的位置,再通过频率补偿使脊线通过原点,进而通过搜索信号在分数阶傅里叶变换域上的相关峰来代替沿脊线搜索模糊函数峰值的过程,最终获得时/频差的估计。该算法由于采用一维搜索,并且可用快速傅里叶变换实现,因此所需运算量显著降低。对于多分量Chirp信号,根据脊线位置的不同,算法能够分别估计出各分量信号的时/频差。仿真实验表明,该算法能够精确估计Chirp信号的时/频差,并且随着信噪比的提高,时/频差估计值的均方根误差逐渐接近克拉美罗下界。

利用约束加权最小二乘的单站外辐射源时差定位算法880-886

摘要：针对利用单个观测接收站接收数个外辐射源信号进行目标定位过程中,传统解析定位算法估计精度不够理想的问题,提出了一种利用约束加权最小二乘（CWLS）到达时差的定位算法。首先将目标到观测接收站的距离作为冗余参量,实现时差观测方程的线性化,然后根据目标到观测接收站的距离与目标位置之间的函数关系,建立为CWLS定位模型,并采用拉格朗日乘子式（Lagrange multiplier）求解该类带约束条件的CWLS问题。同时,还推导了相应的克拉美罗界（CRLB）和理论误差。通过仿真实验和分析可以表明,在存在测量误差的情况下,本文提出的新算法仍然能够逼近CRLB,且与解析方法相比,具有较好的定位精度。

基于能量采集的译码转发中继系统功率分配算法887-893

摘要：本文针对基于能量采集的译码转发（DF）中继蜂窝异构网络,提出了一种系统容量最大化的功率分配算法。中继和用户节点均采集由基站发送的射频信号的能量;利用采集到的能量,通过时分多址方式,用户节点经中继将信息发送给基站。在满足中继和用户节点采集能量的因果性限制及总功率受限条件下,构建了系统容量的优化模型。利用拉格朗日乘子法和KKT（Karush-Kuhn-Tucker）最优条件,为使系统容量最大化,对中继和用户功率进行分配;通过等效信道增益,将中继功率和用户功率联合优化问题简化为用户功率优化问题,然后通过次梯度算法获得功率最优解。仿真结果表明,与受限于中继和用户采集能量因果性的用户平均功率算法相比较,本文算法可以提高系统平均容量。

基于变量节点LLR消息加权的改进最小和算法894-899

摘要：为了提高低密度奇偶校验（LDPC）码的单最小值最小和（single-minimum Min-Sum,sm MS）算法的误码性能,提出了一种基于变量节点LLR（Log Likelihood Ratio）消息加权的改进最小和（Improved Min Sum algorithm based on weighted message LLR of variable nodes,IMS-WVN）算法。首先,将迭代次数所确定的次小值的估值参数与最小值相加后取代次小值,以增强sm MS算法校验节点的可靠度。然后,将变量节点输出LLR消息与迭代前LLR消息进行加权处理,降低变量节点的振荡幅度,降低平均译码迭代次数。仿真结果表明,在信噪比为3.2 d B时,IMS-WVN算法的误码性能比VWMS算法提升0.53 d B,当误码率为10-5时,IMS-WVN算法平均译码迭代次数较MS算法减少58%。

《信号处理》雷达抗干扰技术专刊征稿通知900-900

摘要：雷达作为现代信息化战争中的重要组成部分,正面临着日益严峻的挑战。传统雷达已经难以适应复杂的战场电磁环境,无法在高度对抗的战场环境中工作生存。因此如何提高雷达的抗干扰性能成为学术界和工业界极为关注的热点研究问题。