m序列与Gold序列特性的仿真研究

本文利用MATLAB软件平台,对m序列和Gold序列的平衡性及相关性等特性进行了相应的仿真比较并加以分析,获得了大量数据和仿真图形,得出了有益的结论。表明相比m序列,Gold序列具有优良的互相关特性且可用作扩频地址码的序列数量多,显示了其作为扩频通信伪随机序列的优越性。     

广义相关K分布杂波建模与仿真

讨论了广义相关K分布杂波建模与仿真中若干问题，推导了广义相关K分布序列的高阶自相关函数，由此得到了相关Gauss序列与广义相关K分布序列相关系数间的非线性关系.在此基础上采用零记忆非线性变换方法进行杂波仿真，并且给出了广义相关K分布杂波序列仿真原理和算法流程图，仿真结果验证了算法的有效性与准确性.     

基于伪随机序列的循环码

给出了一类特性较好的循环码的编码和调码方法。构造一类具有伪随机序列性质的循环码，并利用良好的伪随机序列的相关特性，对循环码进行相关译码。对这类循环码的编码做了简要说明，重点对译码的机制做了分析，并对两种译码电路进行了探讨。计算机模拟结果证明了译码方法的可行性和有效性。     

伪随机序列相关运算的FPGA实现

设计了一种数字相关器，使用FPGA器件实现了伪随机序列相关运算，能够对伪随机序列的相关特性进行快速检测。     

伪码调相系统的Simulink仿真设计与实现

伪随机m序列具有许多优良的特性,尤其是自相关特性使它变成精确测距定距系统中经常采用的一种伪随机序列。本文首先搭建扩普通信中最常用的伪随机m序列的Simulink调相原理框图,然后按照框图建立伪码调相系统的仿真模型并介绍各个模块参数的设置方法。基于实现简单,距离截止特性好,抗干扰能力强等优点,伪码调相系统的研究有着较高的应用价值和深刻的研究意义。     

DS-UWB系统伪随机序列同步捕获算法实现及分析

采用RAKE接收的DS-UWB系统中,同步对系统的性能至关重要.利用辅助序列进行系统同步方法能够确定本地序列移动方向,快速实现同步.首先,实现了DS-UWB系统中采用辅助序列进行的伪随机序列同步捕获.与传统的滑动相关方法不同,利用了接收信号与特定辅助序列的相关信息,对本地伪随机序列同接收信号中的伪随机序列相位差进行估计,并得到相位移动的方向,从而减小捕获时间.最后,理论分析与仿真结果表明,利用辅助序列实现DS-UWB系统伪随机序列同步捕获的平均捕获时间低于串行滑动相关方法平均捕获时间的一半.     

伪随机码及计算机的产生

扩频通信系统的频谱扩展是借助于扩频函数而实现的，典型的扩频函数就是伪随机序列码，实用的伪随机码必须是具有随机性，有尖锐的自相关特性，有较小的互相关值，要有较多的序列数，同时，还要求系列平衡，易于实现等特点。m序列和gold序列伪随机码满足以上条件，是应用广泛的扩频函数。文中介绍了这两个随机码的原理、性能和构造方法。并介绍了由本原多项式和递推公式用计算机产生、计算和组成序列集的方法。方法简练，适合工程技术人员参考。     

基于FPGA的全状态伪随机序列发生器的实现

针对伪随机序列信号产生的疑难问题,提出了通过设计非线性移位计数器的反馈网络函数,并根据伪随机序列三个性质,即平衡特性、游程特性、相关特性,遴选出能够实现性能优良的多位全状态伪随机序列发生器的非线性网络.给出了应用VHDL语言实现8位全状态伪随机序列的程序及应用MAXPLUSⅡ软件对该序列进行仿真的结果,并通过现场可编程阵列FPGA实现全状态伪随机序列发生器.     

随机序列的分维研究

用分形方法分析了各种独立的雷达杂波过程，得到了各随机序列的分形维数，并分析了分形维数与各随机序列幅度的概率分布及其频谱宽度的关系，随机序列分维研究为雷达信号检测提供了一个新思路。     

CNN超混沌系统伪随机序列发生器设计

基于CNN超混沌系统,设计了一种混沌伪随机序列发生器。通过对细胞神经网络系统的理论分析及仿真实验可知,该系统具有复杂的动力学特性,具有初值敏感性、密钥空间大等特点,非常适合作为伪随机序列发生器。基于该系统的发生器能够产生两种不同的序列,一种为二进制序列,另一种为十进制序列,并且通过该发生器产生的伪随机序列具有良好的性能,如序列值的均匀分布性、尖锐的自相关特性和良好的互相关特性。除此之外,利用NIST标准对序列发生器进行性能检验,检验结果表明该序列满足伪随机序列的要求,具有较高的安全性和保密性,具有较好的应用前景。     

基于CORDIC算法的高斯随机噪声实时产生研究

该文提出了一种基于坐标旋转数字计算机（CORDIC）算法实时产生高斯随机噪声的硬件实现方法。运用变换抽样法处理均匀分布随机序列，实时产生一对独立的高斯噪声序列，处理过程中用到的对数、开方、三角函数等超越代数计算利用CORDIC算法，构建运算功能单元在超大规模集成电路上实现。硬件仿真结果表明，这种方法生成的高斯噪声精度高，误差小，性能稳定，硬件速度可达到90MHz以上，适用于高速信号处理领域。     

产生高斯随机序列的新方法

提出了在计算机上产生高斯随机序列的新方法，改进与扩展了通用随机数发生软件的质量与功能．首先，对产生正态分布随机数的Marsaglia-Bray传统方法进行了改进，并用以产生具有良好高斯分布的随机序列；然后，在均方误差最小的准则下，应用双随机交换最小化方法对高斯分布的随机序列进行白色化处理．应用该文提出的方法产生的两个标准高斯随机序列分别具有良好的宽带和窄带白色性能，从而扩展了通用随机数发生软件的功能．     

混沌序列在准同步码分多址系统中的应用

为了获取适用于准同步码分多址系统的混沌序列 ,提出一种用于准正交序列性能分析的优选准则 ,并通过系统仿真对优选混沌序列进行了验证。在准同步码分多址系统中 ,影响系统性能的是零时延附近的部分扩频序列相关函数 ,而且奇相关函数和偶相关函数发挥同等重要的作用。据此对初值不同的 L ogistic映射序列进行筛选 ,得到了混沌准正交序列组。采用 Monte Carlo的方法 ,在 AWGN信道下对采用混沌优选序列的准同步码分多址系统进行了仿真。结果表明 :优选的混沌序列具有优秀的准正交性 ,适用于准同步码分多址系统     

基于结构张量与随机游走的图像分割算法

将结构张量与随机游走算法相结合,提出一种新的图像分割策略.算法通过分析结构张量特性,提出尺度向量的概念来计算像素间的连接权值,然后应用随机游走算法实现分割.利用尺度向量得到的权值刻画了图像局部的结构信息,更有效地实现了图像分割.此外,还提出了一种自适应各向异性的滤波函数,用以代替高斯函数对结构张量进行平滑,使所得到的结构张量可以更好地保留图像的复杂结构信息.实验表明,所提算法具有更好的分割准确性和稳定性.     

Modelling of gear stochastic vibration considering non-white noise errors

A model to simulate the non-Gaussian non-white-noise random errors of gears is developed with the influence of rotational speed considered. The gear transmission errors is first decomposed into harmonic and random components based on the spectral analysis. Then, a second-order Markov process with time-variant parameters is used to simulate the non-Gaussian non-white-noise random component of gears. The second-order Markov process is used as a shaping filter. The input of the filter is a white Gaussian noise process, and the output is the random erros of gears. Furthermore, a new dynamic and stochastic simulation model for the rotational bivration of gear transmission system is proposed. The influences of the random errors on vibration acceleration are examined by use of the developed simulation system.     

Stochastic Optimal Estimation with Fuzzy Random Variables and Fuzzy Kalman Filtering

By constructing a mcan-square performance index in the case of fuzzy random variable, the optimal estimation theorem for unknown fuzzy state using the fuzzy observation data are given. The state and output of linear discrete-time dynamic fuzzy system with Gaussian noise are Gaussian fuzzy random variable sequences. An approach to fuzzy Kalman filtering is discussed. Fuzzy Kalman filtering contains two parts： a real-valued non-random recurrence equation and the standard Kalman filtering.     

基于自适应选择滤波系数的插值算法

针对不同分辨率的视频序列采用相同阶数滤波器进行分像素插值不能进一步提高编码性能的问题, 提出 了基于自适应滤波器的分像素插值算法。 该算法根据设定的 3 个不同分辨率视频序列区域, 自适应选择不同 阶数的插值滤波器; 在 3 个不同分辨率视频序列区域内, 根据像素间相关性将高阶插值滤波器替换为低阶插值 滤波器, 实现滤波器的自适应选择。 实验结果表明, 相对于 HEVC(High Efficiency Video Coding)标准算法, 该 算法使峰值信噪比值平均提高了 0. 14 dB, 比特率平均降低了 0. 37%, 对不同分辨率视频序列都具有较好的编 码性能及鲁棒性。     

复杂交通场景中运动车辆的检测与轨迹跟踪

针对复杂交通场景提出一种基于高斯分布假设的背景图像自回归估计算法,该算法能同时适应白天和夜间光环境,实时性好.对于二值图像的分割问题,提出并论证一种新的连通标记算法,该算法只需遍历像素1次,因此时间复杂度达到了理论上的最小.根据运动车辆的随机过程特性,提出基于Kalman滤波的轨迹跟踪算法,给出状态转移矩阵和观测矩阵,并讨论初始状态矢量的获取方法.为了解决半遮挡混合图块的分割问题,提出了图像相似度的计算方法以及局部图块与全图块相匹配的思想.在实际道路上的实验表明,所提出的方法实用有效,其中车辆跟踪准确率达到95.63％.     

随机噪声雷达信号性能分析

针对随机噪声信号的分辨能力,推导出了不同功率谱形式的噪声信号的雷达目标距离分辨率表达式。理论分析基于信号的时间相关函数,利用Taylor级数和高次方程求解方法。理论结果表明:在相同的信号带宽情况下,具有高斯功率谱形式的噪声信号比矩形功率谱噪声信号具有更好的距离分辨率,也比常规线性调频信号有更高的距离分辨率,但高斯功率谱形式的噪声信号和线性调频信号可以具有相同的能量。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于HEVC的自适应插值滤波算法

为进一步提高自适应分像素插值算法的视频图像质量,降低计算复杂度,提出一种基于HEVC(high efficiency video coding)的自适应插值滤波算法.该算法首先在新一代视频编码标准H.265/HEVC框架下进行编码,以提高视频编码效率;其次通过滤波器系数对称优化,降低码流所需滤波器系数和解码计算的复杂度.复杂度分析结果表明,与其他算法相比,该算法乘法复杂度最高降低229%,加法复杂度最高降低245%.仿真结果表明,与其他算法相比,该算法对不同分辨率视频序列均具有较好的编码性能及鲁棒性.