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针对语音信号的特点,提出一种稳健的语音传输路径自适应建模系统.它在引入宽带平稳训练信号克服非平稳输入自适应建模失配的基础上,用小延时预测滤波消除自适应建模的语音干扰,同时用补偿滤波来修正预测滤波导致的训练成分失真.计算机仿真表明,该建模系统在回声抵消、语音增强等领域均有很好的应用前景. 相似文献
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【目的】合理使用惯导辅助数字多波束技术,在提高信号接收、减少干扰的同时,达到对径目的,能满足传统宽带多星波束对信号入射方向的苛刻要求。【方法】通过将数字波束形成技术应用于导航卫星信号接收机中,以惯导为基础来提供当地水平坐标系下的航向、俯仰角和横滚角,并以此为基础计算出导航卫星的入射方向,形成指向卫星的主波束及对准干扰的“零陷”,确定单约束的导向矢量,从而推导出空时自适应处理结构的数字多波束算法。【结果】数字多波束抗干扰接收机的应用能有效改善数字宽带多星多波束环境中存在的干扰现象。【结论】仿真试验表明,将本研究提出的数字多波束抗干扰接收机实现方法用于对捕获过程算法的改进,可实现对多波束数据的合理应用,性能仿真试验证明了该算法的有效性。 相似文献
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基于CDMA环境提出了一种新的波束形成算法,并且以此形成二维Rake合并器.这种新的方法,根据最大信号噪声干扰比准则推导出计算权矢量的公式,将求导向矢量再求逆的两步问题转化为直接求Hermit阵的最大广义特征值和特征向量,且使用解扩后数据计算干扰加噪声的协方差阵.该法计算量小,数据存储量小,不需要训练序列和参考信号,步骤简单且性能优于导频辅助法,计算量小于码滤波法.此法可应用于第三代移动通信系统中快衰落环境下的波束形成. 相似文献
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针对反向响应时滞系统,将Smith预估控制和内模控制相结合,提出一种二自由度
控制方法. 设定值跟随控制器采用Smith预估器形式,可使系统具有良好的设定值跟随特性,
而干扰抑制控制器则采用内模控制器设计方法,可改进系统的干扰抑制性能和鲁棒性,克服
传统Smith预估器的不足. 通过两种不同的方法(直接分解和全通分解),把过程对象的传递
函数分解为最小相位部分和非最小相位部分,相应导出了两种不同控制器的设计方法,并给
出了系统满足鲁棒稳定性的充要条件. 理论分析和仿真对比研究表明,该方法可使系统具有良
好的设定值跟随性能、干扰抑制性能和鲁棒性. 相似文献
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为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果. 相似文献
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基于广义惠更斯-菲涅尔原理、交叉谱密度函数,利用修正von Karmon 谱模型以及
ITU-R 颁布的大气折射率结构模型,首先推导出部分相干高斯-谢尔光束在大气湍流中斜程和
水平传输时的光强分布以及光束扩展解析式,然后分别从归一化光强分布和相对束宽的角度
讨论并对比了斜程和水平传输时天顶角、湍流强度、光束相干长度等参数对光束光强分布和
扩展的影响,并给予相应的物理解释. 研究表明:1) 部分相干高斯-谢尔光束在自由空间中水
平传输时的归一化光强与斜程传输时的光强分布相同;2) 天顶角越小,光束的归一化强度分
布越集中,峰值光强越强,同时所受湍流的影响也越小. 3) 在斜程传输情况下,天顶角、湍流
强度、光束相干长度等参数对光束扩展的影响与水平传输几乎一致. 相似文献
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利用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)对线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的能量匹配聚焦特性来简化共形阵列的数据模型,根据子空间拟合原理提出一种信源DOA和极化参数的去耦联合估计方法. 直接进行DOA估计涉及求解难度较大的多维多峰参数搜索过程,于是通过重构噪声子空间
和流形矩阵建立了单峰的目标函数,然后用PSO算法估计信源方位角和俯仰角,在此基础上利用ESPRIT实现极化参数估计. 仿真实验表明,去耦参数估计方法能在保证算法性能的前提下简化问题复杂度,有效降低运算量. 相似文献