基于RGB通道下模糊核估计的图像去模糊

图像去模糊旨在从受损图像中恢复出清晰图像。由于模糊过程未知,精确地估计出模糊核函数,成为得到清晰复原图像的关键。对于彩色图像来讲,现存的方法只考虑在灰度域估计模糊核。事实上,各个通道的色彩分量图所受到的模糊核函数的影响是不同的。为此,提出一种获得更加精确的模糊核的方法,利用彩色图像的3个色彩通道(RGB channels)代替灰度域分别进行模糊核估计,并将估计出的模糊核应用到基于细稀疏表示的复原模型中进行去模糊处理。仿真实验表明,提出的方法比目前的方法能够获得更好的图像复原效果。     

递归的稳健LCMV波束形成算法

提出了一种针对指向误差、阵元位置误差或阵元相位误差的递归的稳健波束形成方法。该方法基于导向矢量展开算法,在采用线性约束LMS算法递归搜索最优权矢量的同时,搜索真实的期望信号导向矢量。导向矢量的计算采用基于梯度搜索的最优化算法。该方法避免了常规LCMV算法的矩阵求逆运算,所需运算量小。对存在几种特定误差情况的计算机仿真结果表明,该方法稳态性能优越,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。     

LDPC编码的MIMO-OFDM系统中的联合半盲均衡与解码研究

在低密度奇偶校验编码的多输入多输出正交频分复用系统中,针对接收信号存在多天线干扰、多径衰落和加性噪声的问题,提出了不同调制方式下基于线性规划(linear programming, LP)的联合半盲均衡与解码算法。当系统采用高阶正交幅度调制时,提出了新的约束条件,保证了联合解码的正确性。同时利用导频符号对系统子信道进行估计,根据估计出的信道信息,分别给出了传统的Turbo接收机和基于LP的联合检测与解码的仿真结果。实验结果表明,在导频符号数量较少时,现有的基于信道估计信息的检测算法会出现错误地板,而所提的算法则取得了较优的误码性能。     

阻抗型压电二氧化碳传感器的研制和应用

基于串联式压电晶体对溶液电导率和介电常数的灵敏响应,研制了一种灵敏度高,响应快,稳定性好的阻抗型压电二氧化碳传感器,同时,探讨了利用阻抗型压电二氧化碳传感器组装酶传感器的可行性,实验结果表明这类二氧化碳传感器不需要参比电极,不便用易碎的玻璃ｐＨ电极,用于组装酶传感器具有结构简单,装配容易,易于微型化的优点。     

基于LSTBC-OFDM系统的信道估计简化算法

针对MIMO-OFDM通信系统中基于导频的常规信道估计算法存在矩阵求逆过程,使算法计算量过大的现象,提出了一种基于最小二乘(LS)的信道估计简化算法。该算法利用分层结构的空时分组编码技术(LSTBC)和优化设计的导频符号,避免了LS算法的矩阵求逆过程,大大降低LS算法的复杂度和运算量。仿真结果表明,该方法在运算复杂度显著降低的情况下,仍可取得和原算法同样的性能结果。     

稳健的Capon波束形成

针对期望信号假定导向矢量与真实导向矢量存在误差时,常规自适应波束形成将有较大的性能损失,提出了一种稳健的自适应波束形成算法来克服这种误差敏感性。该方法分两步完成,首先估计出实际的导向矢量,然后再用该估计结果求出最优权。通过Lagrange乘子法得到简单的闭式解,它不属于对角加载系列的方法,因而不存在加载量的确定这一问题。最后通过计算机仿真验证了所提方法的有效性与优越性。     

V-BLAST系统中一种新的稳健的检测算法

V-BLAST系统有着非常高的频谱利用率,可以显著地提高系统容量。绝大多数的V-BLAST检测算法都要求接收端完全已知信道,如果信道有误差,性能会恶化。考虑到实际中的信道误差的影响,提出了一种基于子空间的稳健的检测算法,仿真结果表明:在信道估计有误差的情况下,该方法性能优于传统ZF算法和MMSE算法。     

基于多幅图像恢复单幅图像的快速算法实现

为解决传统的单幅图像恢复算法效果不理想的情况,现有理论利用多幅图像之间的信息互补这一条件,在图像配准的基础上,通过多幅退化图像对单幅图像进行恢复,比较流行的是使用M估计(M-estimation)对图像进行配准,然后利用L1范数进行图像融合,进而提升图像恢复的鲁棒性,但其收敛速度并不理想。为了实现算法的快速收敛,通过对下降算法的搜索梯度方向改善的探究,出了基于共轭梯度下降法(conjugate gradient descent, CGD)的图像恢复算法。在此基础上对CGD图像恢复算法进行改进,利用前后估计的值之间的差信息来优化迭代时的搜索方向,也就是在后面这次搜索梯度上面加前1次和前2次估计值的差,以此增大搜索梯度值,进一步缩短迭代到最小值的时间。仿真结果表明,所提出的改进算法比基于最速梯度下降法(batch gradient descent, BGD)的图像恢复算法的收敛速度更快。