抗饱和灵活分数比特率星载SAR原始数据压缩算法

传统Block Adaptive Quantization（BAQ）算法实现时存在两大问题：第一,SAR原始数据饱和时量化信噪比较低;第二,仅能满足整数比特率压缩,不能在多应用和数据率之间提供更多的折中选择．文中针对上述问题,提出一种抗饱和灵活分数比特率压缩算法．该算法对传统Lloyd—Max量化器引入饱和区间修正,使之对饱和Gauss分布信号满足最优非线性标量量化条件;应用自然数量化电平全集的抗饱和最优非线性标量量化器作为分块标量类压缩算法的核心量化器,以满足分数比特率．编码时,针对多样本联合编码以降低编码冗余度．同时,在理论上分析新算法运算量．理论分析和实际SAR系统数据试验结果表明,数据饱和时,文中提出算法的信噪比优于传统BAQ算法。同时,分数比特率拓展了整数比特率的选择范围．新算法较传统BAQ算法而言,运算量增加很小,易于工程实现．     

欠定非线性系统极小二范数解的可信误差界

考虑欠定非线性系统极小二范数解的可信验证问题.欠定非线性系统的极小二范数解为解向量二范数的极小值点,对给定的欠定非线性系统,将方形非线性系统单根的可信验证方法与对称正定矩阵的可信验证方法相结合,给出计算Jacobi矩阵为列满秩欠定非线性系统极小二范数解的可信误差界算法.     

高速数据采集系统时钟抖动研究

研究了数据采集系统时钟抖动、ADC量化噪声以及ADC微分非线性与信噪比的关系．通过合理的假设，利用自相关和功率谱密度的关系，推导出了信噪比与抖动和噪声的数学公式．并建立仿真模型，验证该公式．结果表明，在输入信号频率比较高的时候，信噪比以20dB／倍频下降，时钟抖动决定了20dB／倍频下降的起始位置．     

基于分布式无线传感器最优比特分配

当无线传感器网络的总比特数固定时,给出表现优良的无偏量化器,探究了静态参数的量化估计与整个网络的最优比特数分配,与提前假定传感器量化比特数做法大不相同.首先给出一种新型的无偏量化器,进而得到理想的线性量化观测估计器及其均方误差上限.而后通过理论分析发现当整个网络总带宽固定时,最优比特的分配取决于传感器的信噪比,而且总量化级数与信噪比的比值在一定程度上决定了整个网络中传感器的激活率.最后,模拟仿真验证了所提方法有效提高了最优比特分配估计器的性能.     

一种用于二步式ADC的高速量化器设计

目的研究一种用于二步式模数转换器的浮动电阻梯型量化器。方法从理论上分析所设计的这种浮动电阻梯型量化器相比于传统电阻梯量化器,在降低积分非线性误差和电阻匹配性要求上的优势,并对量化器中的比较器进行了设计和仿真。结果浮动电阻梯结构量化器能有效地降低积分非线性误差和对电阻匹配性的要求,其中的比较器能达到较高的速度,并有效地抑制回馈噪声。结论这种浮动电阻梯结构量化器具有速度高、积分非线性误差小、回馈噪声小的特点,适用于二步式结构的高速模数转换器。     

随机信号的Robust检测

本文在极小极大意义上,提出了两类随机信号的Robust检測。当信噪比較大时(相对于污染度ε而言),可把备选假設写成(?)_1分布函数族,然后根据Huber的理論,从(?)_0、(?)_1中寻找一对最不利分布Q_0、Q_1,得到了任意近似分布的极小极大解。对近似高斯分布,給出了Robust型检測器的結构。当信噪比較小时,本文从效驗的角度,探討了随机信号的Robust检測。当噪声分布为对称,信号的均值不恆为0时,給出了使效驗为极大极小的Robust型检測器。     

先进音频编码中的非均匀量化器的动态调整研究

非均匀量化器广泛运用在感知音频编码器中.通过对非均匀量化器失真的研究,引入了量化器的群能量失真概念.该概念定义为量化前的原始信号能量和量化后的重建信号能量的误差期望值.根据此概念提出了零群能量失真量化器,这种量化器能使原始信号能量和重建信号能量保持守恒.在量化器的量化电平间使用零群能量失真原则,约束量化电平间的群能量失真,可以获得与原始量化谱分布相关的动态量化区间划分.通过对原始量化谱的分布进行频数统计,近似计算动态量化区间划分,修改量化器的取整方式,使用该近似的动态量化区间划分,实现了随输入信号分布变化的动态调整量化器.客观音质评价实验显示,使用动态调整量化器先进音频编码,与使用标准推荐的量化器相比,在相同比特率下,客观音质评价指标失真指数和噪声掩模比都有所提高,编码器音质得到改进,且音质改进程度随着比特率的增加而增大.而基于对比听音实验的主观音质退化程度比较表明,使用动态调整量化器的先进音频编码,与标准算法相比,在相同码率下有更高的音质还原度 在维持标准算法音质水平的前提下,可节省一定比特率.该动态调整量化器不改变音频编码器自身结构,在不显著增加的计算量和存储量的条件下,提高了编码器性能,且适用于多种类型音频编码器.     

量化策略对卫星导航系统接收机相关网络输出影响

为了分析全球卫星导航系统(GNSS)接收机的性能,以全球定位系统(GPS)接收机为例,研究了GPS接收机跟踪过程中码跟踪环相关网络的模型;推导了经过量化器的信号表达式;分析了经过量化器后相关网络和相关器输出信号之间的关联,得到了接收机在不同的量化位数、量化间隔的条件下的干扰信号及相关器的输出信噪比之间的关系.     

接受超线性语言的有穷转向的pda构造法和超线性语言秩的性质

S·Ginsburg和E·H·Spanier定义了有穷转向的pda,理论上证明了有穷转向的pda接受超线性语言类,给出了超线性语言秩的一些性质.本文将设计由超线性文法直接构造相应的有穷转向pda的方法,对超线性语言秩的性质作进一步的讨论,进而定义极小秩文法,给出判定极小秩文法的一个必要条件.     

一种甚低码率声码器的设计

在混合激励线性预测 (mixed excitation linear prediction, MELP) 模型的基础上,以超帧为单位,采用多帧联合编码技术,分模式对子帧的语音特征参数进行联合量化,实现了一种码率为600 bit/s的声码器。为了进一步减小量化误差,设计出了一种基于高斯混合模型的预测分类分裂矢量量化器(predictive switched split vector quantization based on Gauss mixture model, GMM-PSSVQ),该量化器对超帧中某些子帧的线谱频率进行量化,并利用帧间预测和线性插值等方法提高编码效率。采用谱失真对设计的矢量量化器进行性能评估,并分别与多级矢量量化和预测分裂矢量量化算法进行性能比较;通过客观感知语音质量评估和主观判断韵字测试对实现的声码器进行性能测试。测试结果表明,设计的矢量量化器平均谱失真最低,实现的声码器合成语音具有较高的清晰度和可懂度。     

矩阵乘幂的秩及其指标的性质

该文给出了用初等因子求矩阵乘幂的秩及其指标的简捷方法,由此提出了矩阵乘幂的秩谱及其分界秩的概念,并初步讨论了这一秩谱的基本性质,进而又给出了已知矩阵的乘幂的秩求矩阵的初等因子及其矩阵的方法。     

二阶多比特Sigma-Delta ADC中的自适应量化算法

针对二阶多比特Sigma-Delta ADC的量化电平对信噪比的影响,提出了自适应量化算法(AQ).该算法可根据输入信号的幅度变化,动态地调节多比特ADC的参考电平,从而改善二阶多比特Sigma-Delta ADC在小幅度输入时信噪比下降的问题.在此基础上,运用动态电阻匹配的方法,进一步减小了由于反馈数字模拟转化器(DAC)电阻不匹配带来的非线性噪声.仿真结果验证了该算法的有效性.     

体上的Sylvester矩阵方程

通过使用体上矩阵三元组（C,A,B）的联合分解,本文给出了矩阵表达式A—BX—YC的极大和极小秩．作为应用,我们给出了体上的Sylvester矩阵方程BX＋YC=A的一个新的通解公式．利用这个通解公式,我们给出了解集合中解的极大秩和极小秩．     

新五维超混沌Lorenz系统

通过加入线性和非线性状态反馈控制器的方法到三维Lorenz系统中,构造出了五维新超混沌Lorenz系统,详细研究了其动力学行为,包括平衡点的稳定性、随参数变化的分岔图、奇怪吸引子和李雅普诺夫指数谱等随参数范围变化关系.结果表明,新五维超混沌Lorenz系统具有较大的使系统处于超混沌状态的参数范围,且使系统处于混沌状态的参数范围极小,同时系统具有较宽的周期轨道和拟周期状态范围,动力学演化过程清晰明了.     

基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原

由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.     

整数型全数字锁相环的非线性量化效应及其对相位噪声的影响

提出并验证了一种全数字锁相环（ADPLL）的非线性相位域模型,基于此模型说明了整数型ADPLL进入非线性阶段后,相位差量化器产生的量化误差概率密度分布不再符合现有线性模型条件,线性模型的相位噪声预测公式不再准确.经Matlab与Verilog行为级仿真,验证并解释了整数型ADPLL在非线性阶段呈现的带宽扩展和带内相位噪...     

信号量化对导航系统抗干扰性能的影响分析

在导航信号的接收过程中,量化是至关重要的环节。模数转换中的量化会带给卫星信号信噪比(SNR)的损失,对导航系统的抗干扰性能有一定的影响。在连续波干扰和白噪声的环境下分析得到了不同量化比特数和量化门限下系统输出信噪比的计算公式,并且对信号进行了仿真分析,得到信号量化前后信噪比变化曲线。结果表明:随着干扰幅度的增加,信号量化间隔需要相应增大才能保证信号信噪比损耗较小,同时需要注意量化间隔的变化对信噪比降低具有较大的影响。     

基于背景预测的自适应弱小目标检测算法

在红外弱小目标检测中,提出了一种改进的背景预测算法,根据小目标在图像中的非参数秩描述,构建了一种非参数秩模板,该模板更好的对背景进行预测,提高了小目标在局部区域的信噪比,经过试验验证,在低信噪比的红外弱小目标图像检测中进一步提高检测率。     

基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.     

秩1扰动矩阵谱条件数的界

研究了一类秩1扰动矩阵谱条件数问题,根据原正定矩阵的特征值分解,利用秩1扰动矩阵的性质,给出了谱条件数的最大最小值。