微时代背景下的数字信号处理微课程设计

数字信号处理在理工类院校设为专业基础课的平台主课,在信号处理理论与实践课程体系中起着承上启下的作用。该课程具有抽象性、前沿性、多学科交叉融合等特点,既有很强的理论基础又有广泛的工程应用背景。本文以西安邮电大学数字信号处理教学为例,从理论教学和实践教学的角度研究微时代背景下的数字信号处理教学,探讨了数字信号处理微课程的设计方法。实践证明数字信号处理微课程可以让学生随时随地有选择性的进行学习,实现了数字信号处理的泛在学习,增强了教学效果。     

机载雷达斜视阵下杂波抑制的方法

在机载斜视阵中杂波多普勒频率随距离发生变化,导致传统的空时自适应处理方法不能有效抑制杂波,因此，提出一种谱补偿方法。该方法利用训练单元与待检单元的空域导向矢量关系得到相似度量值,用此度量值再对训练单元的数据进行加权预处理,提高了数据的平稳性;为降低回波中孤立干扰或强目标对采样协方差矩阵估计的影响,对预处理后的数据使用非均匀检测器进行干扰剔除,从而提高机载雷达的检测性能1~3 dB。使用传统的空时自适应处理方法对剔除干扰后的数据进行杂波抑制，通过对数据的处理,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于进退法的全球导航卫星系统反射信号镜面反射点的估计算法

通过研究全球导航卫星系统反射信号（GNSS-R）几何关系及其镜面反射点算法,确定镜面反射点问题为一维单峰凸函数极值搜索问题后,本文提出基于进退法的镜面反射点估计算法,并论述了进退法在镜面反射点位置估计中的理论可行性。为了验证进退法的正确性,利用MATLAB仿真软件对进退法与传统算法进行了仿真结果分析。实验仿真结果表明：进退法可以正确估计GNSS-R镜面反射点的位置信息,并且具有迭代次数少,运算速度快,算法效率高的特点。     

中文文本屏幕内容图像通用视频编码标准编码感知失真研究

为了探索最新一代通用视频编码标准(versatile video coding, VVC)对中文文本屏幕内容图像(text screen content image, TSCI)感知质量的影响,设计图像主观观测实验并基于VVC混合编码框架原理研究了中文TSCI的VVC编码感知失真。构建中文文本屏幕内容图像数据库(Chinese text screen content image dataset, CT-SCID),设计图像主观观测实验,分析VVC引起的中文TSCI感知失真类型及其发展路径;结合VVC的混合编码框架原理,理论分析并实验验证影响VVC编码的中文TSCI感知失真程度的因素;总结当前代表性的屏幕内容图像质量评价方法在中文TSCI VVC编码感知失真评测上的性能表现。实验结果表明：字体大小和对比度是影响中文TSCI VVC编码感知质量的重要因素,且中文TSCI的字体越小、对比度越低时,图像的感知质量等级越低;当前代表性的屏幕内容图像质量评价方法均无法给出完全符合人眼感知特性的质量评价结果。研究对于后续开发适用于中文TSCI的感知质量评价方法、高效编码方法等具有指导意义。     

基于IFOA-SA-BP神经网络的雷达信号识别

为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)和模拟退火(simulated annealing, SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇算法所求解的接受机制通过SA算法进行修正。最后,将融合后的算法IFOA-SA用于优化BP神经网络得到网络最优的初始权值和阈值,并用此网络进行雷达信号的分类识别。通过与BP和FOA-BP进行对比,结果表明IFOA-SA-BP能够提高雷达信号的识别率,证实了该算法的有效性。     

下行卫星认知无线电门限与功率联合优化

用于卫星通信的频谱资源日益紧缺,但现存卫星系统却存在利用不足的问题。针对该问题,以最大化卫星通信中下行带内数据传输量为目标,提出了基于Underlay认知无线电的卫星信道检测门限与功率分配联合优化算法。首先分析了下行链路中信道融合检测误差、功率分配向量与数据传输量之间的数学关系,给出了信道数量及总功率均受限时信道与功率联合分配的可行性条件。之后,进行了目标模型可行性论证及融合误差分析,并将优化目标函数问题分解为检测门限与功率分配两个子优化问题。针对两个子问题,文中分别证明了加窗粒子群优化算法适用于数据融合后的门限优化,论证了信道与功率联合分配的可行性,在此基础上给出了信道与功率联合分配的最优解。引入中间量在两个子优化算法之间反复迭代,得到了本文目标函数的联合最优解。最后,仿真给出了检测门限优化性能,结果表明,改进型算法在准确度和迭代次数上均优于传统粒子群算法;比较了该联合优化算法与传统卫星通信方式及普通Underlay认知无线电用于卫星通信时的性能差异,结果表明,该联合算法能够有效提高频谱利用率;给出了算法复杂度。     

基于压缩感知的无模糊宽带测向技术

针对宽带侦察接收机提出了一种新的基于压缩感知(compressed sensing, CS)的无模糊测量来波方向方法,采用非均匀阵列的空域欠采样特性及空域谱的稀疏特性,构造无模糊宽带测向的CS模型,利用基追踪降噪算法估计无模糊的空域响应,实现了最小阵元间距都无法满足空域Nyquist采样情况下的方向角无模糊估计,为了提高所提方法对噪声的鲁棒性及多信号处理能力,提出了快速傅里叶变换频域预处理和CS相结合的宽带测向方法,仿真结果验证了所提方法较直接CS方法具有更高的测向精度和更好的鲁棒性。     

《数字图像处理》课程的教学改革与探索

本文结合本校信息工程专业实际情况,对《数字图像处理》课程的改革内容进行了总结和探讨。教改围绕教学内容、教学方法、实践环节和考核方式展开。经过三年的实施运行,学生的动手实践能力得到了充分的锻炼和提高。这不仅为培养应用型和创新型人才奠定了扎实的基础,而且也适应了"卓越计划"对高质量人才培养的要求。     

一种光照不均匀图像的自适应校正算法

为了提高光照不均匀条件下采集的图像的视觉效果,提出了一种基于改进二维伽马函数自适应亮度校正算法。首先基于光照反射成像模型,利用快速引导滤波算法提取出光照信息;然后构造了一种改进的二维伽马函数,并利用光照的分布特性动态地调整二维伽马函数的参数,实现对图像亮度的自适应校正处理,提高光照过暗区域图像的亮度值,降低光照过强区域图像的亮度值,得到增强后的图像。对多种场景图像的处理结果表明,本文算法可以有效地降低不均匀光照的影响,提高图像的质量。     

基于IFOA-SA-BP神经网络的雷达信号识别

为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)和模拟退火(simulated annealing, SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇算法所求解的接受机制通过SA算法进行修正。最后,将融合后的算法IFOA-SA用于优化BP神经网络得到网络最优的初始权值和阈值,并用此网络进行雷达信号的分类识别。通过与BP和FOA-BP进行对比,结果表明IFOA-SA-BP能够提高雷达信号的识别率,证实了该算法的有效性。