罗兰-C信号的抗干扰快速检测方法

针对罗兰-C导航定时接收机传统信号检测时间长、抗干扰性能差的缺点,提出了一种罗兰-C信号抗干扰快速检测方法.该方法首先将经过AD采样的罗兰-C信号与本地产生的载波信号进行混频得到同向/正交两个支路信号,通过低通滤波器滤除高频成分后进行平方相加消除本地载波与罗兰-C信号载波之间的相位差,然后将得到的罗兰-C信号包络进行延迟相乘累积得到相关累积峰,基于相关峰的分析判决即可实现罗兰-C信号的检测.理论分析与实验结果表明:该方法的信号检测时间少于200 ms,比传统方法提高了数千倍;抗窄带干扰性能优于-20 dB,比传统方法提高了10 dB,解决了强窄带干扰环境下罗兰-C信号的快速检测问题.     

基于相位编码统计的数字调相信号调制识别

提出了一种基于相位差分编码统计实现数字调相信号BPSK、QPSK、π/4-QPSK、8PSK信号调制识别的处理方法。通过对信号进行多重相位差分处理,根据得到的结果设计识别所需的编码规则,最终利用编码统计结果对四种数字调相信号进行识别。并对该方法在有频率偏移影响下的识别性能进行研究。计算机仿真表明该方法在信号信噪比不小于7 d B时,信号的识别率达到90%以上。该算法计算量小,易于工程实现,同时具有良好的抗频偏性能。     

一种新的用于罗兰-C的LMS算法

综合运用变步长、批处理、归一化的思想,提出一种新的频域变步长批处理自适应滤波算法,分析并仿真验证其有效性.在Matlab模拟的地波、天波污染、强窄带干扰、随机噪声的复杂环境中,该算法具有较全面的优势:高的收敛速度、快的跟踪能力、小的稳态失调,完全能够满足现代数字罗兰-C系统对地波识别和标准周期过零点识别的要求,并可推广到其他一些高噪声、强相关环境提取信号的应用中.     

《罗兰-C ASF修正方法研究》一文中一个基本概念的错误

首先扼要介绍低频地波传播的基本概念和公式。将《罗兰-C电波传播修正方法》一文中第（1）,（2）,（4）式与地波传播的基本公式相对比,发现该论文中存在一个基本概念错误和不够确切的公式表述,由于该错误将会带来测量时差中不可忽视的误差。     

相位编码信号的多普勒补偿

在相位编码脉冲压缩技术中 ,各种码都存在着多普勒失配问题。在分析产生多普勒失配原因的基础上 ,提出了一种新的处理方法。该方法可以从根本上改变相位编码对多普勒频移的敏感性 ,与传统的脉压方法相比 ,有较大的多普勒容限带宽     

频谱相位编码光码分多址系统中多址干扰的包络特性

在频谱相位编码光码分多址系统中，多址干扰（MAI）的包络特性将直接影响系统误码率公式的推导，通过中心极限定理对于多址干扰进行统计分析，给出了多址干扰的概率分布特性。在此基础上，利用雅可比变换法，给出了多址干扰包络的概率密度函数。     

基于Keystone变换的相位编码信号长时间积累方法

针对精确末制导雷达导引头相位编码相参脉冲串信号(CPCPT),提出一种长时间相参积累方法. 在径向速度未知或未精确获知的情况下,使用Keystone变换完成跨距离分辨单元走动的校正,采用傅里叶变换完成相参积累. 其中Keystone变换采用DFT-IFFT算法实现,有效降低了其算法复杂度. 在该方法的支持下, CPCPT无距离-多普勒耦合问题,并保证了相参积累增益、速度与距离分辨率. 计算机仿真验证了该算法的有效性.     

基于马氏距离的相位噪声抑制算法

针对未来长期演进上行链路中单载波频分多址(SC-FDMA)系统对相位噪声敏感的特性,提出基于马氏距离的残余相位噪声抑制算法.使用SC-FDMA系统中的导频序列对相位噪声进行初步估计补偿之后,残余的相位噪声服从高斯分布.该算法利用残余相位噪声的统计分布信息来计算接收符号到各个星座符号之间的马氏距离,再选取马氏距离取得最小值时对应的星座符号作为发送符号的估计.仿真结果表明:该算法能很好地消除残余相位噪声的影响,降低接收端恢复数据的误符号率,提高系统性能.     

基于RV模糊函数的双基地相位编码信号设计

针对双基地雷达的距离速度(RV)模糊函数形状和分辨能力随目标位置变化的问题,提出了一种基于RV模糊函数的双基地相位编码信号设计方法。分析了双基地雷达的几何结构和模糊函数,推导了双基地相位编码雷达信号的RV模糊函数、距离分辨力和速度分辨力,在根据目标位置确定相位编码的码元宽度和个数的基础上,通过模拟退火优化算法实现了相位编码的优化,优化后的信号在保持所需距离速度分辨力的同时使相关输出的积分旁瓣电平最小化。仿真结果表明,该方法有效地提高了双基地雷达信号的探测性能。     

基于码形捷变的相位编码信号旁瓣抑制

为了解决相位编码雷达信号旁瓣高的问题,提出在各个脉冲重复周期发射随机捷变的相位调制码形. 在对各脉冲的回波做匹配滤波后,按距离单元做离散傅里叶变换(DFT),将DFT的输出投影在雷达视线上;同时建立了码形随机捷变的使用准则. 理论分析和外场实验表明,码形捷变方法适用于各种二相编码和多相编码信号,具有良好的旁瓣抑制性能,可提高对小目标的检测能力,并且在回波存在严重遮挡时也能保持较好的旁瓣抑制效果.     

基于信号处理的基因识别模型

为了获得精确可靠的基因识别信息,根据所给DNA 序列进行数值化映射（基于 Voss映射和Z-curve映射）运用快速傅立叶变换（FFT ）以及离散小波变换算法计算DNA序列功率谱和信噪比;对于不同类型生物的基因预测采用靴带抽样算法推断基因预测的最佳阈值并以特异性、敏感性和精度3个性能指标来评估基因预测方法的性能,所建模型在基因识别中精度较高、运算快、效果好。     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

傅立叶变换下色散光纤信号的强度和相位计算

利用傅立叶变换，详细推导了光纤信号通过色散介质传播后输出的强度和相位的表达式.只要因色散而产生的附加场振幅足够小，该表达式对于任意的输入强度和相位都是有效的.     

基于快速傅里叶变换的剪接特征提取

挖掘剪接特征是剪接位点识别算法的基础,在频域空间挖掘对位点识别有帮助的特征至关重要.利用基于快速傅里叶变换的剪接特征提取方法对其进行特征提取,该方法能够将时域信息转化到频域中,以此来构建所需的频域特征,为了比较还构建了位置特征与统计特征. 实验结果表明将频域特征加入剪接位点识别中能够有效地提高识别精度,这也表明将信号处理方法应用于生物信息学领域是可行有效的.      

傅立叶变换下色散光纤信号的强度和相位计算

利用傅立叶变换,详细推导了光纤信号通过色散介质传播后输出的强度和相位的表达式.只要因色散而产生的附加场振幅足够小,该表达式对于任意的输入强度和相位都是有效的.     

图像编码与小波变换图像编码

介绍图像编码的方法，着重介绍了小波变换的基本理论及小波变换在图像编码压缩中的应用，并展望了今后的研究方向。     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。     

联合信道状态编码的基函数生成算法

针对远距离情况下基函数频谱失配导致的TDCS性能下降的问题,提出一种联合信道状态编码的远距离TDCS基函数生成算法。该算法通过对远距离收发两端的信道状态进行四进制合成编码,将联合信道划分为4种状态,根据频谱失配程度选择信道状态好的频点进行数据传输,并在解调前对接收信号进行滤波。理论分析表明,在相同情况下,使用联合信道状态编码机制的频谱利用率高于频谱交换机制的频谱利用率,从而有效避免收发两端放弃通信,更加接近TDCS的实际应用。仿真结果表明:该算法的抗干扰性能优于频谱交换机制,能够有效提高系统的频谱利用率,降低频谱失配对抗干扰性能的影响,扩展TDCS的应用范围。     

基于边缘的小波变换编码

基于原图像经低通滤波器且向下２ 减抽样后,变成了分辨率低、缩小至原图像的四分之一,经高通滤波后,过滤出垂直、水平、对角边缘信息这一观点,提出了基于边缘的小波变换编码．当对３ 个高频带量化和编码时,充分利用低频带的边缘与３ 个高通滤波器过滤出的边缘之间对应关系,仅对边缘点的小波变换系数进行编码,无需记下边缘点的位置．从而更有效地对图像进行高倍压缩．     

基于多小波变换的图像编码算法研究

 多小波是小波理论的新分支,将传统的单小波拓展到矢量空间。多小波既包括了传统小波的全部优点,同时又克服了单小波的缺陷,将实际应用中十分重要的正交性、对称性、紧支性、光滑性完美地结合在一起,因此多小波在图像处理方面的应用也显示出巨大的潜力。该文在研究了JPEG2000的核心编码技术——EBCOT算法和多小波变换原理的基础上,提出了结合EBCOT算法的多小波图像编码。算法将各种常用的多小波基,结合EBCOT算法,对灰度图像进行压缩编码。实验结果证明基于EBCOT算法的多小波图像编码方法能够对图像进行很好的压缩。