Helmholtz方程的指数函数法多波解

在线性近似下,Helmholtz方程能够描述小尺度大气声波波动.因此分析小规模大气声波波动特性,必须对Helmholtz方程进行求解.大多数求解Helmholtz方程的方法是在某些边界条件和初始条件下进行的,而边界条件和初始条件本身就是在假设、近似的基础上得到的,且会使得计算过程复杂和计算量变大.指数函数法具有多个自由参数是求解非线性问题精确解的一种十分有效、直接的工具,且在求解时不要考虑边界条件和初始条件,对函数进行指数和双曲正切变换的共同作用可近似为线性变换.基于上述思想,本文首先对Helmholtz方程进行反正切变换,将其转化为非线性方程,其次进行单波解、双波解和三波解的假设并对其进行了求解,最后,利用次声波和可听声波对单波,双波和三波解进行了3维空间和2维平面的数值模拟.结果表明,求解方法简单、直观,且在线性近似下,不同频率的声波具有不同的传播特性,双波、三波沿着各自的方向传播,互不干扰.     

基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法

对于服从分数低阶Alpha稳定分布的非高斯信号,其二阶和高阶统计量都是不存在的。当环境噪声为这种噪声时,基于高阶统计量的常数模盲均衡算法(CMA)的均衡性能很差。为了克服环境噪声服从分数低阶Alpha稳定分布时,CMA的性能缺陷,提出了一种基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法。该算法利用分数低阶统计量来抑制Alpha稳定噪声,根据最小分散系数准则优化盲均衡算法的权向量,并对均衡器输入信号进行正交小波变换,通过降低均衡器输入信号的自相关性来加快收敛速度。水声信道仿真结果表明,该算法性能明显优于CMA。     

基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonicimage de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain,简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘.     

基于不同奇对称误差估计的盲均衡算法

为了研究盲均衡算法中误差函数形式对盲均衡器性能的影响,定义并分析了不同奇对称误差函数的特点,提出了基于不同奇对称误差估计的变步长盲均衡新算法（DOSVCMA）。该算法充分利用误差函数的对称性来减小均方误差,利用变步长来加快收敛速度,在步长特性参数相同的前提下,用深海声道轴信道和双径水声信道对该算法进行了仿真研究。结果表明,用不同奇对称误差函数设计的均衡器,在收敛速度和收敛后均方误差方面的性能是不同的,但比常规的变步长盲均衡算法（VCMA）的性能优越,这一研究为提高盲均衡器性能提供了一条途径。     

振速变化的环形活塞声源系统的设计分析与仿真研究

设计了环形平面活塞声源系统。从理论上导出了该系统远场指向性公式，并对其正确性和有效性进行了仿真分析。仿真结果表明：该阵地任何声频都有指向性；且环形活塞面积和相邻两活塞中心间距愈小、振速幅度愈大、活塞数量愈多，指向性愈强。当环形活塞的面积、振速幅度、数量一定，且相邻两活塞中心间距为活塞外直径（极限值）时，指向性最强。本文的研究在工程上具有重要的指导意义。     

一种新的盲波束形成器建模与仿真研究

提出了一种新的基于高阶累积量和神经网络的盲波束形成器，并对其进行了建模与仿真研究。该波束形成器应用高阶累积量对期望信号的方向向量进行估计。采用线性规划神经网络实现盲波束形成。不但减少了对阵列流形的依赖，具有较好的 容差性，而且能有效地避免矩阵求逆运算，减小了运算量，易于用硬件实时实现。仿真实验验证了该波束形成器模型的有效性和正确性。     

如何提高《数字信号处理》课程的教学质量

依据《数字信号处理》课程在电子信息类专业中的地位,从该课程的课堂教学和实验环节两方面入手,探索了提高教学质量的有效途径和方法。     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

基于T/4分数间隔的盲均衡算法研究

为了克服波特间隔常数模算法和T/2（T为字符间隔）分数间隔常数模算法收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于T/4分数间隔的常数模盲均衡新算法,推导了4倍过采样多速率系统和1输入4输出多信道系统模型的公式。该算法采用T/4分数间隔均衡器采样,其采样频率大于奈奎斯特频率,从而避免了因欠采样引起的频谱混叠,均衡器可以更有效地对失真信道进行补偿。与波特间隔、T/2分数间隔均衡器相比,该算法收敛速度快、稳态误差小。多径水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的性能。     

非平稳随机过程五阶累积量计算的简化算法

四次相位耦合是水下目标辐射噪声非线性的重要特征，五阶累积量正是提取这些特征的必要工具，但五阶累积量计算复杂，难以工程实现。为了解决这一问题，研究了非平稳随机过程五阶累积量递推计算与计算量的关系，提出了五阶累积量计算的简化算法。理论分析与仿真表明：五阶累积量计算的简化算法能大幅度地减小计算量，通过简化计算得到的五阶累积量仍有良好的抑制高斯噪声性能，这为高阶统计量的工程应用提供了一种有效手段。