一种盲信号分离的信息理论方法

给出了一种新的基于信息理论的盲信号分离的判据,该判据基于统计独立的假设,同时利用了最大信息传输和输出互信息最小化。将该判据用于独立分量分析,得到源信号的盲分离。仿真实验结果表明,同ｉｎｆｏｍａｘ方法相比,该方法可分离范围更广的信号。     

谐波增强与频率估计的自适应方法

基于递归预测误差原理，研究了用来估计谐波中基波频率和增强谐波的方法，并由此设计了一种具有任意的窄带性能和预期形状的均匀切口的自适应谐波增强或陷波滤波器．由于算法非线性部分只涉及基波频率一个参数，使算法很易用于具有高次谐波的过程．而且由于利用了可变极点半径和忘却因子（ｆｏｒ－ｇｅｔｔｉｎｇｆａｃｔｏｒ）因而算法对谐波频率的敏感性强，收敛速度快，并能跟踪频率时变的信号．     

一种抗拷贝攻击的水印方案

基于数字签名机制提出一种数字水印方案，即将数字签名作为水印嵌入图像．数字签名采用基于独立分量分析的方法获得．仿真实验表明，该方案不仅对常规的图像处理具有鲁棒性，而且可以抵抗拷贝攻击．     

德国DAAD项目访问报告

受德国不来梅大学（Umversity of Bremen）通信工程系的K．-D．Kammeyer教授和杜伊斯堡-埃森大学（University of Duishurg-Essen）的通信系统系的Thomas Kaiser教授的邀请，我于2005年11月10日-2006年1月25日访问了该两个系。期间受到热情接待，取得丰硕成果。建立了良好的合作交流关系。     

一种基于二阶统计的盲源分离方法及性能分析

提出了一个基于信息论原理的目标函数 ,该目标函数可以作为衡量输出分量独立性的标测度。最小化该目标函数并利用信号的非平稳特性和两种网络结构形式的等价性 ,得到一种可以进行非平稳信号的盲分离的训练算法 ;计算机仿真结果表明了该算法的有效性。最后对目标函数的性能进行了分析。     

一种基于非平稳特性的前馈神经网络盲源分离方法

利用信息论原理,推导出一个衡量输出分量独立性的目标函数,最小化该目标函数并利用信号的非平稳特性,得到一种可以进行非平稳信号的盲分离的训练算法;指出了在特定情况下,给出的两种网络结构形式是等价的,由此得到的训练算法避免了矩阵求逆．计算机仿真结果表明了该算法的有效性     

降低OFDM系统峰均功率比的时频联合块交织方法

由于传统块交织方法是对单个正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex, OFDM)信号进行块交织,所产生的候选信号间存在很大的相关性,在一定程度上影响了系统峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)性能的改善。针对传统块交织方法的这一局限性,提出了降低OFDM系统PAPR的时频联合块交织方法及其次优化方法。该方法将块交织扩展到一个时间片内的多个OFDM信号之间,增加了产生候选信号的自由度,降低了候选信号间的相关性。仿真结果表明,与传统块交织方法相比,在计算复杂度相同的情况下,所提出的时频联合块交织方法可以获得更优的PAPR性能。     

线性混迭信号中独立源的盲提取

基于源信号统计独立的假设,提出一种基于四阶累积量的分离判据,由此得出一种可以顺序逐个盲提取独立源信号的ICA算法,算法中利用去冗余技术剔除先前已经提取的信号.计算机仿真结果表明算法的性能良好.     

基于时间敏感软件定义网络的工业互联网时延优化方案

大规模工业通信网络中不同优先级的数据流量共同传输会导致网络拥塞、时延增大等问题，基于时间敏感软件定义网络(time sensitive software defined network, TSSDN)框架，提出一种网络时延优化方案。在数据链路层对工业网络中不同优先级的数据流量设计分类整形调度的增强型时间感知整形器(enhanced-time awareness shaper, E-TAS)算法，缩短网络排队时延，将最高优先级同步实时数据采取流预留的方式、将次优先级非同步实时数据采取帧抢占的方式进行调度，将低优先级非实时数据按其调度权重进行公平调度，同时在网络层结合使用基于时延的Dijkstra算法，缩短网络数据的传播时延。仿真结果表明，所提方案有效保证了不同优先级数据流量的时延要求，实现了网络总时延性能的优化。