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信号处理 2018年第10期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

菱形中继网络中基于叠加训练的信道估计技术研究1143-1150

摘要：针对放大转发(Amplify-and-Forward,AF)模式下的菱形中继网络,为了高效获取级联和单跳链路信道状态信息(Channel State Information,CSI),本文提出基于叠加训练的信道估计方案,以消除多址接入干扰和训练间互干扰为目标,进行最优的多训练序列设计。新方案将中继训练叠加到源训练序列上,通过对中继识别符号以及中继训练组进行联合优化设计,设计了一种基于频域循环移位的正交扩展序列组生成算法。为了消除非高斯复合噪声对单跳信道估计造成的严重干扰,进而提出中继噪声消除算法。该方案能够准确获取CSI,在端节点实现分集合并,有效提高符号检测性能。仿真实验对比了同类型的信道估计方案,分析验证了方案的有效性。

均值反馈下信息与能量传输系统的预编码设计1151-1159

摘要：该文研究了多天线信息与能量联合传输系统的最优预编码设计问题,其中发送端只具备信道均值反馈信息。预编码设计目标是最大化系统信息传输速率的期望值,同时满足能量接收机的最低能量要求。将该问题归结为一个半正定规划,进一步转换成对偶问题并且证明了两个问题是等价的;然后采用协方差矩阵分解技术,把对偶问题的约束消除,变为无约束的优化问题,提出了基于梯度下降的搜索算法进行求解。此外,该文还给出了关于信息-能量可达域边界的引理,提供了两个关键边界点。仿真实验验证了提出预编码算法的收敛性,给出了若干系统配置下的系统信息-能量可达域。结果表明,与若干经典发送方案相比,提出算法的信息-能量可达域更加广阔。

信号处理杂志算法研究

奇异值分解的HB加权广义互相关时延估计1160-1168

摘要：传统广义互相关时延估计技术是直接基于测量数据,其精度受环境噪声及异常值波动影响显著下降。针对上述问题,提出了一种新的时延估计算法,即奇异值分解的HB(Hassab-Boucher)加权广义互相关法。首先,将接收到的信号进行奇异值分解处理,抑制环境噪声的影响并提高信号的信噪比;其次,采用降噪后的信号进行互功率谱计算时引入HB加权函数,达到锐化互相关函数峰值的目的;最后,在时延初值未知的情况下,提出了一种基于中位数与平均数结合的时延后处理方案,去除时延估计结果中的异常值波动,得到最优时延估计值。仿真实验结果表明,在低信噪比条件下,与传统的广义互相关和基于奇异值分解的广义互相关参考方法相比,本文提出方法的异常点百分比和均方根误差更低,时延估计正确率更高。

物理层网络编码系统中不同转发模式的性能研究1169-1177

摘要：在物理层网络编码系统中,中继节点的转发模式对系统性能有很大的影响,论文研究了放大转发、去噪转发和去噪再编码转发三种转发模式在物理层网络编码系统中的应用。首先给出了正交相移键控(QPSK)时三种转发模式的信号星座图,分析了编码方法的星座图对应关系。其次根据QPSK和正交振幅调制(QAM)的误码率公式,结合联合概率计算推导出了加性高斯白噪声信道环境下系统的误码率公式。最后进行了仿真验证,证明了误码率公式推导的正确性,对三种转发模式的抗噪声性能进行了分析和比较。

云接入网中无速率编码上行传输方案1178-1187

摘要：本文考虑云接入网(C-RAN)中基于无速率编码(Ratelesscode)的单用户上行传输系统。系统是由单用户,多个射频拉远头(RRH)以及基带处理单元(BBU)池组成。用户将要发送的信息采用无速率码进行编码并经过调制后发送;覆盖该用户的各个RRH将收到的信号进行量化后通过高速链路传输给BBU池;BBU池将收到的量化信号利用置信传播(BP)算法进行联合解压缩以及译码。为了进一步提升系统性能,本文利用外信息传递(EXIT)分析对用户无速率码度数分布进行了优化。仿真结果表明,经过度数分布优化的无速率码相较于删除信道最优度数分布在误码率(BER)和吞吐量上均有所提升,且接近理论上限。

多环路交叉眼干扰的波前相位畸变研究1188-1196

摘要：多环路交叉眼干扰能够有效改善交叉眼干扰严苛的实施条件而成为角度欺骗的研究热点。该文提出中心畸变程度和有效畸变区两个指标对多环路交叉眼干扰系统的波前相位畸变特性进行研究。首先,推导建立多元干扰信号的合成场模型,并以中心畸变程度和有效畸变区为目标函数建立约束模型;其次,通过MOEA/D算法对各环路干扰信号幅度比、相位差、环路数等参数进行优化分析;最后,结合对雷达的跟踪角干扰效果进行仿真验证。结果表明,相比于单环路干扰系统,多环路交叉眼干扰系统能够有效提高中心畸变程度和增大有效畸变区,同时随着环路数增加,干扰系统对单脉冲雷达的干扰效果减小,使干扰系统更多地表现为雷达指示器的作用。

利用边缘相似度的光场图像质量评价1197-1202

摘要：近年来,随着虚拟现实(Virtual Reality,VR)和增强现实(Augment Reality,AR)技术发展和普及,光场图像引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,在光场采集和图像压缩、存储、传输和渲染的过程中,不可避免会引入各类失真从而导致光场图像质量出现劣化。因此,如何根据人眼视觉特性来准确高效地评价光场图像质量成为急需解决的问题。考虑到光场图像复杂的结构特性,本文意在利用边缘相似度来构建适用于光场图像质量客观评估的数学模型。首先,利用梯度和Gabor滤波器分别提取光场图像的空域和频域相似度,进而进行融合得到边缘相似度图,接着对边缘相似度图采用基于频域边缘强度的池化策略进行权重计算得到最终的客观评估分数。实验结果显示,与现有的图像质量评价方法相比,本文所提算法能够更好地反映出人类视觉系统对光场图像的主观感知特性。

最小相关性和最大-最小相关性MWC重构算法1203-1210

摘要：针对调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)现有重构算法高概率恢复所需的通道数高的问题,提出了MinCor(Minimum Correlation)算法和Max-MinCor(Maximum-Minimum Correlation)算法。MinCor算法利用噪声子空间与感知矩阵的最小相关性求支撑集。Max-MinCor算法联合利用信号子空间与感知矩阵的最大相关性和噪声子空间与感知矩阵的最小相关性求支撑集。实验结果表明,MinCor和Max-MinCor算法在理论条件下,重构所需的通道数均已接近理论极限值。MinCor算法可实现低通道数下的快速重构,但在信噪比小于10 dB时,该算法的恢复性能下降;Max-MinCor算法在MinCor算法的基础上提高了抗噪性,但其重构速率低于MinCor算法。以上两种算法均可用于节约硬件成本、减少系统体积。

分布式独特码TDMA信号的检测和频率估计1211-1220

摘要：针对一类新型分布式独特码结构的TDMA信号,本文提出了基于这种新型结构下的独特码辅助的突发检测和频率估计算法,算法主要通过采用延时共轭相乘的方式,消除了频偏对检测性能的影响,并且频率估计具有较低的复杂度。本文同时从实际信号情况考虑,对目前主流的2个符号间隔插入的独特码结构提出了具体的应用建议,提高算法在具体应用背景下的检测性能和估计精度。本文重点分析了信噪比、频偏、独特码长度以及分布结构对算法性能的影响,并对不同条件下进行了仿真实验。仿真结果表明,算法能够实现对较大频偏TDMA信号的高精度突发检测和频率的快速粗估计校正。

利用功率谱极值和几何平均的频谱感知算法1221-1227

摘要：为了提高基于功率谱的频谱感知算法抗噪声不确定性、抗频偏及低信噪比下检测性能,本文利用功率谱的部分样本平均估计最大值,以降低信号频偏对频谱感知性能影响;利用功率谱的最大值与最小值之差与功率谱几何平均之比作为判决统计量,以尽可能消除噪声影响及保留主用户信号;推导得到了检测门限表达式,表明该算法对噪声不确定性不敏感。加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下的仿真结果表明:该算法频谱感知性能优于已有的基于功率谱的频谱感知算法,降低了未知载波频偏和噪声不确定性对频谱感知算法性能的影响,该算法能够有效检测实际信号。

非均匀L型阵列的联合对角化二维DOA估计算法1228-1236

摘要：扩展孔径的非均匀阵列用于二维波达方向估计时,即使无相同的方位角或俯仰角也存在具有相同的方向余弦的情况,即奇异点问题。为了解决奇异点问题,所提出的算法构建了四个延时互相关矩阵,并根据对应的信号子空间构造对角矩阵。因此,算法可以通过联合对角化方法得到自动配对的低精度无模糊的方向余弦估计值以及高精度模糊的方向余弦估计值。最后,使用解模糊方法得到高精度无模糊的方向余弦估计值。所提出的算法解决了非均匀阵列二维波达方向估计存在的奇异点问题,且在欠定条件下具有良好的估计性能。仿真结果验证了所提出算法的有效性。

一种自适应阈值选择的宽带压缩频谱感知重构算法1237-1245

摘要：针对宽带压缩频谱感知算法在未知稀疏度条件下重构频谱效果不理想的问题,提出一种自适应阈值选择的改进型分段正交匹配追踪(Adaptive Threshold Option-Improved Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,ATO-IStOMP)算法,该算法根据迭代残差的分布特性自适应地调整原子选择判决门限,使其每次迭代能够高效选择多个原子作为候选集,同时该算法利用残差比阈值对迭代终止条件进行修正,能够实现重构算法的盲停止,增强算法在低信噪比环境下的鲁棒特性。仿真结果表明,ATO-IStOMP算法能够实现对原始信号的盲重构,且在低信噪比环境下的重构性能良好。

信号处理杂志应用

增强变分自编码器做非平行语料语音转换1246-1251

摘要：提出一种增强变分自编码器进行非平行语料语音转换的新方法。源语音首先经过编码网络生成一个服从高斯分布的语音编码,解码网络将该语音编码重构为指定的目标语音,最后通过增强网络优化生成的目标语音。增强网络的一个输入对应一个输出的,这使得整体转换系统有较好的去噪能力。此外,本文还引入了循环训练方法以改善转换语音的目标倾向性。实验结果显示,与基准语音转换系统相比,本文提出的增强变分自编码器语音转换系统在跨性别语音转换上的客观评价指标谱失真上下降10.3%,在主观评价指标相似度与清晰度方面同样有所改善。这一结果表明,本文提出的方法能够使转换语音具有良好目标倾向性,同时有较好的语音转换质量。

信号处理杂志短文与研究通讯

稀疏重构混合源参数估计方法1252-1258

摘要：针对近远场混合源定位问题,本文提出了一种基于稀疏信号重构的信源参数估计算法。该算法首先通过对接收信号的协方差矩阵进行稀疏重构估计出远场信源参数,接着采用协方差分离技术将近场源和远场源分离,最后利用均匀线阵的对称性和稀疏信号重构估计近场信源参数。该算法避免了二维谱峰搜索和近场源参数配对,也无需构造高阶累积量,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法的空间分辨能力和混合源参数估计精度均高于基于子空间的混合源参数估计方法。

RSS协助的Ray-tracing室内定位算法1259-1266

摘要：针对室内定位,当信号受到非视距(non-line-of-sight,NLOS)和多径传播的影响时,本文提出一种接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)协助的Ray-tracing室内定位算法,改进已经提出的基于虚拟基站方法的信号到达时间(Time of Arrival,TOA)和信号到达角度(Direction of Arrival,DOA)室内无线信号Ray-tracing模型,利用信号RSS测量值优化算法,实现TOA、DOA和RSS协同定位,提高室内多径及非视距环境下,无线定位的精度,降低算法复杂度,提高算法处理信号多重散射的能力并降低了对基站的依赖性适用环境更为广泛。首先通过RSS得到信号源可能存在的位置,随后利用Ray-tracing原理并使用虚拟基站,将非视距路径定位问题转化为视距路径定位问题,利用TOA和DOA对直射、透射、反射和绕射情况进行分析建模,最后使用最小二乘法对可能的位置进行筛选,得到信号源的最终位置。仿真结果表明,本算法较改进前拥有更高的定位精度。