半实值化MVDR解模糊方法

针对现有半实值化MVDR(Semi-Real-Valued Minimum Variance Distortionless Response,SRV-MVDR)算法存在波达角(Direction of Arrival,DOA)模糊的缺点(无法区分半谱内的真实源与镜面辐射源),提出一种改进的SRV-MVDR方法.为了对SRV-MVDR算法解模糊,首先引入能量的思想,通过利用信号的特征向量和特征值构建一种能量谱函数,所构建的能量谱函数包含了完整的声源目标方位信息,利用这一特性将所构建的能量谱函数与现有的SRV-MVDR算法相结合.由于SRV-MVDR真实源谱峰会被能量谱函数谱峰放大形成新的主峰,而镜面辐射源得不到能量谱函数谱峰的放大,从而形成伪峰,即在半谱范围内,主峰便对应真实源位置,伪峰对应镜面辐射源位置,从而解决了SRV-MVDR算法DOA模糊的问题.最后仿真实验表明:所提算法不仅能够解决SRV-MVDR波达角模糊的弊端,且在抗噪性能上有一个较大的提升,这是由于本文算法充分利用信号信息,从而算法更加适用于低信噪比的工程环境.     

宽带循环平稳近场源定位算法

提出一种基于极化敏感阵列的宽带循环平稳近场源方向角和距离二维参数估计算法.采用均匀线阵,根据阵列偶极子对的输出数构造循环自相关矩阵,通过传播算子理论分解子空间,估计噪声子空间的最小二乘解,进而构造MUSIC空间谱函数,通过谱峰搜索估计信源的位置信息.仿真试验证明了本文算法的有效性.     

运动单站单基线解模糊定位算法

针对传统干涉仪多频段测向定位系统复杂、单基线测向模糊等问题,提出一种基于运动单站单基线对地面静止辐射源解模糊无源定位方法。首先,建立基于模糊相位差几何特性的无源定位模型,然后推导出在最大似然比条件下模糊相位差的代价函数,通过樽海鞘群优化算法估计辐射源位置,最后推导出该无源定位模型下的定位误差几何精度因子(GDOP)。研究结果表明:本文所提出的方法能够在低信噪比条件下达到较高的定位精度,仅利用单基线干涉仪即可对多个频段辐射源进行定位。     

DFT在二维DOA估计的MUSIC法中的应用

波达方向DOA估计(Direction Of Arrival)广泛应用于各种空间滤波系统中,而MUSIC算法是DOA估计中的经典和实用的算法.但由于算法中需要进行各种矩阵运算,其计算量相当大.笔者提出了在阵元数为2i的均匀圆阵中,利用数据的循环特性,采用DFT(Discrete Fourier Transform)的计算方法,完成MUSIC法的空间谱函数二维谱峰搜索.同时,分析了该方法相对于传统MUSIC法谱峰搜索时计算量的改进,给出了仿真结果.改进后的MUSIC算法计算量可以减少到传统算法计算量的一半.     

MUSIC算法结合小生境遗传算法的电磁矢量传感器波达方向估计

当最大似然估计法和MUSIC算法求解矢量传感器阵列问题时,存在多维谱峰搜索的困难。采用一种小生境遗传算法用于矢量传感器阵列的MUSIC算法的多谱峰搜索。通过实验仿真,验证了小生境算法的有效性。仿真结果表明,基于遗传算法的MUSIC算法得到的角度估计均方根偏差性能比ESPRIT算法要差,而在均方根标准方差方面,基于遗传算法的MUSIC算法则比ESPRIT算法要好。     

基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法

针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.     

极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法

为解决极化MUSIC算法运算量大的问题,提出了一种适用于极化敏感阵列的秩亏损MUSIC算法。在极化MUSIC算法的基础上,通过运用矩阵秩亏损原理将谱函数进行降维优化成只与空域参数相关的二维谱函数,大大降低了谱峰搜索过程中的运算量,同时保证了波达方向(DOA)估计精度。在获得入射信号的DOA之后,通过公式可直接计算得到入射信号的极化参数,具有较低的运算量。通过仿真实验可以验证秩亏损MUSIC算法存在着较高的估计精度,并通过将其与极化MUSIC算法的计算复杂度进行对比,可以发现秩亏损MUSIC算法具有较好的实时性,在入射信号相同并含有极化信息的条件下,秩亏损MUSIC算法的计算复杂度相较于极化MUSIC算法降低了104数量级。     

多载频辐射源稀疏阵列角度估计算法

针对均匀阵列难以同时估计多个不同载频辐射源角度的问题,提出了基于最大似然估计的多载频辐射源角度估计算法.该算法首先通过推导均匀线阵截获多辐射源信号的最大似然函数及其梯度,利用最速下降法同时估计出不同载频多个辐射源的角度;然后为了解决多个载频信号角度估计中可能存在的相位模糊问题,提出利用格点算法计算与模糊相位距离最近的整数点,通过布谷鸟寻优算法估计整数点对应的模糊数,解出无模糊多辐射源角度.仿真结果表明:与传统算法相比,该算法在低信噪比、低采样数、多辐射源的条件下,均具有较好的角度估计和解模糊性能.     

结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计

针对阵列信号处理中传统多重信号分类(MUSIC)算法估计信号波达方向(DOA)时运算量庞大,导致其在实时性需求较高的场合应用受限的问题,提出一种结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速DOA估计算法。该算法以降低MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度为目的,首先利用分片搜索的思想并结合快速傅里叶变换对估计的信号子空间矢量进行波束形成,近似估计信号DOA,获取其对应波束指向及该波束指向对应的空域角度范围,避免了对全空域角度范围的谱峰搜索;然后,针对已确定的空域角度范围,结合线性调频变换算法实现信号DOA的精确估计,通过将MUSIC算法中对估计的噪声子空间矢量的加权处理转化为可以快速实现的序列的圆周卷积,降低精确估计信号DOA时谱峰搜索的运算复杂度。理论分析和仿真实验表明:相比于经典的MUSIC算法,所提算法能够在保证信号DOA估计精度的前提下将MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度降至原复杂度的10%以下;对于阵列孔径较大和DOA估计精度要求较高的场景,所提算法的计算效率优势更为明显。     

一种改进的抗噪基音周期检测算法

介绍了一种改进的抗噪性强的基音周期检测算法,该算法利用经典的自相关函数和平均幅度差函数,并将二者相结合.它继承了自相关函数的抗噪特性,并通过能量函数进一步加重基音峰值点,进而提高了在噪声环境下的提取准确度.与传统自相关方法相比,该算法很好地克服了基音半倍和双倍错误.实验证明:这种算法简单易行,又有很好的抗噪性能,在存在噪声的条件下,仍能比较精确地检测出基音周期.     

基于多小波去噪的NAS-RIF图像盲复原算法

采用多小波技术对模糊图像进行了去噪,再应用NAS-RIF图像盲复原算法对去噪后图像进行复原.如此算法在抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果上均有所改善.实验结果表明,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

宽间距麦克风阵列聚合角度谱空间混叠抑制方法研究

针对宽间距麦克风阵列在混响环境下的多声源波达方向估计问题,基于声源信号时频稀疏特性研究了1种能有效抑制空间混叠影响的聚合角度谱方法。该方法采用声源能量积累策略和恒虚警率检测技术,仅对频域积累输出中的高值分量进行帧间时域聚合处理,显著降低了聚合角度谱中的空间混叠伪峰高度和数量。仿真结果表明,该方法能够明显增大真实声源谱峰与伪峰之间的高度差,对宽间距阵列声源定位时的空间混叠抑制效果优于现有聚合角度谱方法。     

对Si（Li）探测器测谱中产生伪峰现象的分析

在Ｘ荧光分析中 ,其使用的Ｘ射线能量一般较低 ,从几ｋｅＶ到几十ｋｅＶ ,因此常用Ｓｉ(Ｌｉ)探测器进行测量 .由样品中激发所产生的特征Ｘ射线在探测器中主要经光电效应 ,产生光电峰 (主峰 ) ,,如图 1所示的Ｆｅ谱 .但由于特殊原因 ,探测器铍窗在探测器加高压的正常工作状态下突然损坏 ,以后虽将铍窗修复 ,但经测量发现 ,所测能谱中除原应有的光电峰之外 ,还出现一个有规律的峰 ,如图 2所示的Ｆｅ谱 .此峰从未见报道 ,我们暂称之为伪峰 ,称此现象为伪峰现象 .以下是我们就此伪峰现象的产生原因所进行的实验研究和分析 .　　图 1　探测器正…     

协同进化蜜蜂算法结合谱估计的间谐波参数分析

针对间谐波不易检测的特点,提出一种新的间谐波参数分析方法。首先利用加权信号子空间投影算法优化的多重信号分类算法(MUSIC,multiple signal classification)对间谐波信号频率进行估计。在分析过程中,利用欧拉公式将信号转化为空域信号,运用改进后的谱函数对谱峰进行搜索,实现信号的频率估计。最后利用蜜蜂算法结合收敛速度较快的自适应最小均方(LMS,least mean square)算法以2种群协同进化的方式,实现间谐波信号的幅值与相角估计。研究结果表明:改进后的MUSIC算法提高了非理想情况下间谐波参数估计的精度;采用协同进化蜜蜂算法减小了算法的迭代次数以及陷入局部极值的概率,同时也提高了工蜂位置向量的准确度。     

基于二维直方图的快速FCM图像分割

模糊聚类方法广泛应用于图像分割,目前最常用的算法是将空间邻域信息作为惩罚函数用以修改聚类目标函数,虽然它有效提高了算法的抗噪性,但当数据样本大时,运算速度较慢.为解决此问题,一种利用原图像及其平滑图像的二维统计信息将图像从像素空间映射到二维直方图特征空间的方法被提出,对标准测试图像和真实脑部CT图像的实验表明,该算法在不影响分割效果的前提下快速地对含噪图像进行分割,有效提高了运算效率.     

基于多核DSP的空间谱估计快速算法

基于子空间的MUSIC(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法是空间谱估计的重要方法,具有高精度、高分辨的优点,但同时具有运算量巨大,硬件上实现困难的缺点.针对运算量巨大的问题,特征分解将原本的复数域运算转到实数域,谱峰搜索使用分级搜索、对称压缩搜索、分配到多个核上进行运算,将谱峰搜索运算压缩至少1倍,缩减了运算量.硬件上选用了TI公司功能强大的TMS320C6678多核DSP芯片,使用了BIOS核间通信和共享内存技术,实现了多核同时运算.在实时性要求较高的情况下,此种实现方法具有重要的应用价值.     

Richardson-Lucy与调制核相结合的图像复原方法

针对模糊含噪图像,提出了一种新的图像复原方法.该方法通过将调制核算法和Richardson-Lucy算法相结合,先对模糊含噪图像运用调制核算法去噪,提高图像的信噪比,然后运用Richardson-Lucy迭代算法复原图像.克服了单纯使用Richardson-Lucy复原算法由于反复迭代所带来的噪音放大问题,并通过实验进行了验证,发现该方法能够使复原效果得到明显改善.     

区域性两阶段演化算法在多峰函数优化中的应用

针对求解多峰函数优化问题全局最优解的特殊困难,提出一种区域性两阶段演化算法（RTEA）,详细介绍了该算法的作用机制、算法策略和算子设计,深入分析了该算法具有能避免“早熟”、一次运行可获得全部最优解等特性.实验结果表明,RTEA用于求解较低维的多峰函数优化问题是高效的,具有较高的求解质量和较快的收敛速度.     

局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法

针对当前图像滤噪算法虽然能够在一定程度上抑制噪声;但无法保证图像质量,导致图像细节丢失、图像变模糊的弊端,提出一种新的局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法。定义一个图像局部功率,求解自适应全变分算法的能量函数最小化问题。通过拉格朗日算子获取图像局部功率的非约束最小化全变分形式,计算规整化可信度参数和噪声分布。通过全变分模型将轮廓尺度图像从含有噪声图像中分离出来,对含有噪声图像和轮廓尺度图像进行差运算,获取含有噪声的残差纹理细节图像。将获取的规整化可信度参数代入全变分模型,对含有噪声图像进行处理获取最终的滤噪图像。实验结果表明,经所提算法滤噪处理后,图像质量高,滤噪效果好。     

散焦含噪图像的点扩散函数估计与亚像素边缘检测

针对机器视觉中图像模糊的原因,采用广义高斯函数描述点扩散函数(PSF),建立边缘过渡区模型,从一幅图像所含多条边缘中提取样本,依据提出的整合准则从全部样本的估计结果中计算整幅图像的PSF,利用最优求解的概念,可实现最小二乘意义下PSF及亚像素级边缘位置的最佳估计。实验结果表明, 由于算法获得图像所对应PSF的最佳估计,边缘检测具有比较高的抗噪性能,在边缘亚像素检测基础上完成的尺寸测量误差小于0.5%。