基于数值分析理论的低复杂度MED算法

经典的最大特征值检测（MED）算法在检测相关信号时具有优异的性能.然而,随着信号维度的不断增大,MED算法面临着严重的感知判决量和判决门限计算的效率和实现问题,从而极大地限制了该算法在现代认知通信系统中的进一步应用.为此,提出了一种基于数值分析理论框架的低复杂度MED频谱感知算法.所提算法利用Rayleigh商加速幂法迭代地计算感知判决量,与经典的幂法相比,在检测高维信号时具有更快的收敛速度;此外,不同于经典的查表法,新算法基于三次样条插值法快速、准确地确定任意给定目标虚警概率所对应的感知判决门限.所提MED算法在保持原有算法检测性能的同时,有效提升了计算效率,降低了算法实现复杂度;其对于高维条件下的频谱感知问题尤其具有吸引力.最后,仿真结果证明了所提算法的有效性.     

带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知

针对无约束粒子群优化(PSO)算法在进行多带协作频谱感知时存在难以控制系统总干扰的问题，设计了一种带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知方法.该方法通过引入惩罚函数，将带约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题.仿真实验结果表明，相对于无约束PSO算法，带约束PSO算法能够解决带约束的多带协作式频谱感知问题，所得最优解满足约束条件，避免造成总干扰过大.     

地理信息系统中空间数据管理技术的研究

地理信息系统需要对外提供灵活高效的地理信息访问途径,采用数据库来管理地理信息是发展趋势.笔者探讨了在VC++开发GIS系统中用关系数据库对空间数据进行存储的关键技术,提出了解决问题的思路.     

基于极限特征值之差的改进频谱感知算法

基于取样协方差矩阵的最大和最小特征值之差的频谱感知算法,从提高感知判决门限的设置准确度出发,利用Wishart随机矩阵极限特征值分布的最新成果,设计出了一种新的判决门限计算方法.仿真实验结果表明,相对于现有的频谱感知算法,新算法的判决门限计算更加准确,在改善判决结果可靠性的同时,有效地提升了有限样本数量条件下算法的检测性能.     

基于小波包去噪和图像质量评估的指纹图像预处理

分析了指纹图像的噪声类型及传统指纹图像处理方法的不足,提出一种基于小波包去噪和图像质量评估相结合的指纹图像预处理方法,仿真结果表明：该方法能有效去除指纹中的随机噪声,降低干湿指纹和不完整指纹对指纹识别率的影响,且算法简单,处理速度快,能满足实时性要求.     

基于MSLDSMC窗的谐波与间谐波参数估计算法

快速傅里叶变换(FFT)方法在谐波检测过程中会出现频谱泄漏和栅栏效应，导致谐波与间谐波参数的检测精度不高.为了提高估计精度，利用最大旁瓣衰减窗(MSLD)进行乘积和卷积运算，构建出旁瓣性能优越的MSLD自乘-卷积窗(MSLDSMC),并在此基础上设计了一种三谱线插值的高精度谐波与间谐波参数估计算法.在不同复杂场景下进行仿真实验，实验结果验证了基于MSLDSMC窗三谱线插值的谐波与间谐波参数估计算法检测的准确性.