基于邻域均值的去椒盐噪声算法

为了改善图像效果,利用图像邻域相关性提出了一种适用于椒盐噪声的图像去噪滤波算法.首先利用最大最小法则检测出被椒盐噪声污染的像素点,然后将被污染像素点邻域中的8个像素点按距离远近分为两类,最后利用近距离邻域中未被污染像素灰度值的均值重构图像灰度值.当近距离邻域像素全部被污染时,以远距离邻域中未被污染像素灰度值的均值代替该点的灰度值.仿真结果表明,该算法具有较大的峰值信噪比,能有效地抑制椒盐噪声并保护图像的细节.     

二相编码信号载频盲估计快速算法研究

讨论二相编码信号载频盲估计快速算法.在没有接收信号先验知识的情况下,首先粗略估计出二相编码信号的载频(fc)和3 dB带宽(△f3dB),然后以(fc)为中心,以4(△f3dB)为带宽对BPSK信号滤波,再对滤波后信号平方得到一个准正弦波信号,估计出该信号的频率,最后将该频率除以2就得到BPSK信号的载频精确估计值.理论分析证明本算法的合理性,并给出算法的应用门限.仿真结果表明本算法在没有先验知识的情况下可以对BPSK信号载频进行精确估计,特别是在低信噪比条件下依然能够取得良好的估计性能,且本算法简单易行,运算量小,适合实时处理.     

正弦信号频率估计算法研究

为精确估计噪声中正弦信号的频率,研究了任意长度正弦信号的频率估计算法.取2的整数次幂个数据样本点,基于谱线插值算法估计短序列的频率.根据信号的频率、频率分辨率及最大谱线对应的索引值之间的关系,确定原信号傅里叶变换(DFT)幅度最大谱线对应的索引值.利用谱线插值解决了任意长度正弦信号的频率估计问题.仿真结果表明:该算法的性能不随信号频率的变化而变化,在整个频段范围内比较稳定,均接近正弦波信号频率估计的克拉美-罗限.     

基于子频带分解的宽带信号干涉法测向算法

研究了宽带信号波达角的精确估计方法,提出了一种适合宽带信号的干涉法测向算法。该算法利用阵元间的延时估计波达角。先对信号作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT),选取信号在6 dB带宽内的谱线,每根谱线看作一个单频信号,采用窄带鉴相方法对各单频信号分别鉴相并估计该频率点上的延时,最后对各延时估计值进行加权平均。证明了信号在各频率点上的能量与频率平方的乘积是最佳加权系数。本算法具有计算量小、算法简单等优点。延时估计的仿真性能接近克拉美-罗限。     

基于UKF的单站无源定位与跟踪双向预测滤波算法

提出了一种新的滤波算法,以加快滤波算法的收敛速度和提高滤波的估计精度。反向预测与更新提高了上一时刻状态估计的精度,减小了当前时刻的状态预测误差。利用更准确的初始条件经过正向预测与更新,能得到当前状态更精确的估计值。计算机仿真结果表明,本算法的滤波性能优于传统的迭代滤波算法,既提高了滤波的估计精度,又加快了算法的收敛速度。     

一种新的正弦波频率估计算法

研究了高斯白噪声条件下大样本点单一正弦波信号的频率估计方法.首先利用离散傅里叶变换确定频率粗估计,然后以该值为参考频率构造本地信号,将原信号下变频至基带,对基带信号分段求和,能得到一个新的正弦波信号,该信号的频率为真实频率与参考频率之差,最后利用最小二乘法估计新信号的载频,修正粗估计值就能得到原信号频率的最优估计.推导了算法的渐近方差与克拉美-罗限之间的关系.仿真结果表明,本算法能适用于整个频段范围,频率估计的精度接近正弦波频率估计的克拉美-罗限.