基于PSWF的高效正交脉冲设计方法

为了提高系统的单位频带利用率,基于时限椭圆球面波函数提出了一种高效正交脉冲设计方法。脉冲设计频段被划分为多个相互交叠的子频带,基于频〖CD*2〗时域波形设计方法,各子频带分别求解带通时限椭圆球面波函数。通过正交化方法构建时域正交脉冲,所设计的正交脉冲在子频带内频谱相互混叠,相邻子频带内频谱相互交叠。理论分析及仿真结果表明,正交脉冲在频域上具有较好的能量聚集性,用于信息传输时,通信系统的单位频带利用率极限值可达到2 Baud/Hz。     

基于零阶椭圆球面波信号的连续相位调制及性能分析

连续相位调制技术在卫星通信、深空探测、遥感遥测等航空航天领域具有重要应用, 连续相位调制信号的性能通常取决于其基带调频脉冲信号。零阶椭圆球面波信号是时频域高能量聚集性信号, 且该信号的时间带宽积可以灵活控制。结合连续相位调制原理, 探索性地将零阶椭圆球面波信号应用于连续相位调制, 与现有主要连续相位调制信号性能进行了对比分析。结果表明, 与基于矩形脉冲、升余弦脉冲的连续相位调制最小频移键控信号、正弦频移键控信号相比, 该方法所得调制信号的功率谱带外衰减和高频滚降可以更快, 在含99.9%信号功率带宽条件下, 系统频带利用率可分别提升13%和16%, 且在全响应条件下系统的误比特率性能较好。     

一种并行两箱预失真方法

针对基于记忆多项式的预失真方法相关矩阵条件数和复杂度随着阶数的升高而急剧增加,数值计算复杂且失稳的问题,提出一种并行两箱预失真方法,采用非迭代查询表和正交记忆多项式两个并行模块,分别补偿功放高阶非线性失真和低阶记忆非线性失真.两个模块相互补充,预失真精度高,只须对低阶正交记忆多项式系数进行迭代求解,复杂度低.通过仿真验证了该方法对非正弦时域正交调制信号的有效性,并与基于传统多项式的预失真方法以及查询表级联多项式预失真方法进行了比较.仿真结果表明:所提预失真方法收敛速度快,复杂度低,均方误差较传统记忆多项式预失真降低19dB,较级联预失真降低4dB,功率谱和误比特率性能接近原调制信号,均优于其余两种方法.     

多载波PSWFs-CPM联合调制信号设计与分析

连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)信号具有恒包络、较高功率效率等优势, 基于椭圆球面波函数(prolate spheroidal wave functions, PSWFs)信号多载波调制解调系统具有较高频带利用率。结合CPM技术和基于PSWFs信号的多载波调制方法, 提出一种基于PSWFs信号的多载波调制与CPM联合调制信号(multi-carriers modulation based on PSWFs with CPM，MCM-PSWFs-CPM)模型, 对该信号的功率谱特性、峰均功率比、误码率性能等进行了分析。仿真结果表明, 相比现有基于PSWFs的多载波调制解调系统, 该模型所得信号功率谱带外衰减可以相对较快, 当载波数为64、互补累计分布函数(complementary cumulative distribution function, CCDF)为10^-3时, 可有效降低峰均功率比值约2.70 dB, 采用多符号周期检测方法, 可以获得较好的解调增益, 且符号数越大, 检测性能越好, 但是检测复杂度也会相应增加。     

差值量化椭圆球面波脉冲产生系统设计

为提高量化精度,降低量化存储空间需求,分析了直接数字波形合成椭圆球面波函数（prolate spheroidal wave function, PSWF）脉冲产生系统的幅度量化误差,指出了影响量化精度的主要因素,进而提出一种差值量化PSWF脉冲产生系统的改进设计方案. 该方案对采样幅度差值进行量化存储,代替采样幅度直接量化存储的方法,并对数模转换模块进行改进. 理论分析和仿真实验表明：当过采样率大于p时,采用差值量化代替直接量化有助于改善量化噪声功率谱. 过采样率每提高1倍,可使量化噪声功率谱改善6 dB,优于直接量化方式3 dB. 同样的量化位数情况下可获得更高的量化精度,在相同量化精度要求下可有效降低存储空间需求. 差值量化PSWF脉冲产生系统更适合于高采样率、高精度的PSWF信号产生.     

基于IDFT的椭圆球面波函数重构产生方法

针对椭圆球面波函数(PSWF)信号的实时产生问题,给出了PSWF的傅里叶级数展开式,研究了PSWF信号的有限傅里叶展开,并对其误差进行了分析,最后提出了基于离散傅里叶逆变换重构产生PSWF信号波形的方法.该方法建立了PSWF信号与正余弦级数之间的联系,并将高效、成熟的傅里叶变换技术运用到PSWF信号的产生上,提高了PSWF数字波形产生的硬件可实现性.同时,也为其他复杂波形信号的实时产生提供了一种切实可行的产生方法.     

基于光学多尺度几何分析的图像压缩去噪

基于变换的图像压缩方法应用较为广泛,小波在表示图像的边缘或纹理时,会产生大量的能量较大的系数。采用多尺度几何分析对图像进行稀疏展开,使变换具有强的非线性逼近能力。图像经过非下采样Contourlet变换转换成一种多尺度的、多方向和多分辨的表示形式再进行统计分析。利用图像系数相关性,不仅降低图像的维数,使弱的边缘细节能从噪声中被筛选出来,而且达到压缩去噪的目的。实验结果表明,采用该方法去噪后的图像处理效果很好,适用于高分辨率图像去噪。