希尔伯特-黄变换中边际谱的研究

为了深入理解和正确掌握希尔伯特 黄变换(Hilbert HuangTransform,简称HHT)中的边际谱概念,证明了边际谱的线性性质,指出了文献中对边际谱概念的一种误解,提出了边际普与Fourier频谱之间本质区别的一种的新观点,即Fourier频谱的幅值只能反映频率在信号中实际存在的可能性大小,而边际谱的幅值则能真实反映频率在信号中是否存在。利用边际谱的线性性质进一步给出了边际谱的物理意义,即边际谱的幅值表示信号中某一频率在各个时刻的幅值之和。通过一个实测振动信号验证了边际谱在应用中的优越性。     

谱方法结合小波矩量法校正自适应阵列天线互耦效应

提出一种有效的校正自适应天线单元互耦的混合算法 ,即采用小波矩量法快速计算自适应处理器包含单元互耦作用的实际输入信号 ,然后基于系统最大接收信号干扰噪声比准则 ,采用谱方法求解校正互耦的最佳权矢量 ,实现对干扰信号的抑制。以直线阵为例 ,数值模拟了校正互耦后的自适应波束图 ,说明该方法的校正效果。     

二相编码信号调制分析与识别

针对采用脉冲压缩体制的低截获概率雷达的应用场合,提出了一种识别二相编码脉冲压缩雷达信号的新算法。该算法基于信号的时频分析(小波分析和短时傅里叶变换),利用小波变换的相位尺度和载波尺度的模极大值特征辨识信号的相位调制规律,因而在无需计算全部小波系数的情况下,可快速地获得信号的数学模型,为算法在实际中的应用提供了良好的条件。给出了应用该方法的具体步骤,通过计算机仿真实验证明该算法的有效性。     

一种改进的自适应子带谱熵语音端点检测方法

噪声环境下的语音端点检测在稳健语音识别中占有十分重要的地位。自适应子带谱熵法是一种新的端点检测方法,它的思想是将一帧语音分成若干个子带,再用谱熵法进行运算,子带的个数可以自适应选择。该方法具有一定的稳健性,但随着信噪比的降低,语音端点检测的准确性也随之下降。提出了一种结合加权功率谱减的子带自适应谱熵法,并给出了该方法的实现步骤。该方法采用边降噪边用稳健性好的特征参数做语音端点检测,从两个方面来提高端点检测的准确性。实验结果表明该方法具有良好的性能,在不同信噪比的不同加性噪声下系统识别率都有提高。     

基于彩色图像Tetrolet变换的频数质心零水印算法

针对传统数字水印算法的透明性随嵌入强度的增加而下降的问题, 已有许多零水印算法提出。然而大多数算法或是鲁棒性和稳定性较差, 或是基于灰度图像设计的。本文提出一种基于彩色图像Tetrolet变换的频数质心零水印算法。该算法先提取彩色载体图像YCbCr空间的亮度分量, 再对亮度分量进行Tetrolet变换获得其低频系数, 再通过分块非负矩阵分解, 采用计算频数质心的方法构造特征矩阵。对水印信息依次进行Polar码编码, 二维交织构造出交织矩阵; 最后将含有水印信息的交织方阵和特征矩阵进行异或操作生成零水印。仿真结果证明, 该零水印算法可以有效抵抗非几何攻击、几何攻击以及组合攻击, 水印提取归一化相关系数值在0.9以上, 具有较强的鲁棒性和稳定性, 且具有良好的实用性。     

窄带相参雷达调制谱超分辨处理方法

针对采用时分体制下窄带相参雷达对单个目标的连续跟踪时间变短,导致频谱分辨率降低的问题,提出了一种连接不同时间段回波信号的方法。该方法利用MUSIC算法估计窄带雷达时域回波的模型参数,然后用该模型连接不同时间段信号。通过该方法,可以提高窄带相参雷达时分多目标跟踪时的频谱分辨率,有利于调制谱特征的提取。对仿真和实测数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

基于零树分类的小波图像二维网格编码量化

提出了一种小波图像在进行小波系数零树分类后运用二维网格编码量化(2D-TCQ)的新方法。首先根据小波图像中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,然后在扩展的二维码书空间对重要性系数运用网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展进一步增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。仿真结果表明,该方法比小波零树分类后相同码书尺寸下使用 TCQ信噪比获得了0.6dB左右的改善。使用小一倍的码书时,2D-TCQ比TCQ获得了0.1dB左右的改善,而且降低了编码率。由于本方法可以采用较小的码书尺寸,所以可以应用到低存储、低功耗的编解码环境。同时该方法具有编码计算复杂度适中、解码简单的优点。     

单极化雷达的空域零相移干扰抑制极化滤波器

单极化雷达不具备极化信息获取和处理能力,这对极化域抗干扰造成了根本性的困难。利用天线在空域扫描时对来波的空域极化调制效应,研究了单极化雷达回波信号的极化分解与极化参数等估计方法。在此基础上,讨论了一种空域零相移干扰抑制极化滤波器的设计方法。该法不仅能够有效抑制干扰,而且不会造成目标信号的幅度和相位失真,实现了雷达相参处理和极化信息处理的兼容工作。仿真和实测数据验证了方法的有效性和可行性。     

GM（1，1）置零建模法及其应用

本文从ＧＭ（１，１）建模特点出发，提出了一种置零建模的新方法（简记为ＧＭ０（１，１）法）．     

用于LFM信号参数估计的双谱和分段解线调方法

针对低信噪比条件下线性调频信号参数估计的问题,提出了改进方法,具体步骤是:首先利用双谱切片估计线性调频信号频谱的位置,然后设计带通滤波器滤出信号,最后采用分段解线调进行参数估计。为了解决强弱混合信号中检测和估计弱LFM分量参数的问题,在上面方法的基础上,结合逐次消去技术提出了多分量LFM信号参数估计算法。与传统方法相比,该方法充分利用了高阶统计量的特性,抑制了噪声和交叉项的影响。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

关于关系型与面向对象型数据库管理系统的争论

本文介绍了关系型数据库管理系统(RDBMS)与面向对象数据库管理系统(OODBMS)的技术,详细评述了人们围绕这两种技术展开的争论。     

基于FFT谱能量检测和互相关检测的快速频谱感知方法及其性能分析

为了解决无人机通信中频谱资源紧张的问题,利用认知无线电技术实现无人机动态共享地面通信的频谱资源.针对单用户频谱感知的遮挡效应问题,利用单用户移动检测,提出基于主用户空间范围内的频谱能量检测和互相关检测结合的二次检测方法,分析并给出所提算法在主用户随机出现情况下的虚警概率和检测概率的解析表示.仿真结果表明,所提算法在运算...     

多频点扩谱跳谱抗干扰信号处理系统的实现

为改进线性调频雷达系统所采用的在单色频率点附近扩谱抗干扰技术,加强制导雷达站具备抗有源、无源干扰,反侦察,抗硬杀伤的反幅射导弹和反隐身的能力,通过将单频点扩谱改为多频点扩谱跳谱,实现了高抗干扰信号处理系统,给出方案中在中频段实现的线性调频信号产生方法以及对应的匹配滤波处理系统。样机测试结果证明设计是成功的。     

权证定价: B-S vs. CEV

应用极大似然方法估计了Black-Scholes (B-S)模型和不变方差弹性(CEV)模型的参数, 进而采用2005年8月至2010年9月在沪深交易所上市的55支权证的共14822个日收盘数据为研究样本, 实证检验了B-S模型与CEV模型的定价效果. 结果表明, B-S模型与CEV模型的定价精确性并没有显著的差别, 两个模型对于中国权证定价的误差都非常大, 存在普遍严重低估的现象. 因此, 经典的B-S模型与CEV模型均不适合中国的权证市场. 最后, 结合我国特殊的交易制度背景, 对此进行了简要的分析.     

抗干扰扩频接收机中的ADC设计

模数转换器（analog-to-digital converter, ADC）量化引入的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)损失是影响数字接收机性能的一个重要因素。根据ADC误差产生的机理,得到了关于量化位数和幅度因子（ADC最大量化电平与ADC输入电平的比值）的噪声表达式,求出了不同量化位数下的最佳幅度因子。针对存在干扰的情况,得出了ADC输出SNR关于输入SNR、量化位数和干信比的计算公式。计算结果表明,当要求输出SNR为-15 dB时,要实现30 dB、40 dB、50 dB和60 dB的抗干扰能力（量化损失小于1 dB）所需要的最小量化位数分别为5位、7位、9位和10位。     

SAR tomography imaging via higher-order spectrum analysis

To deal with the non-Gaussian noise in standard 2-D SAR images, the deramped signal in imaging plane, and the possible symmetric distribution of complex noise, the fourth-order cumulant of complex process is introduced into SAR tomography. With the estimated AR parameters of ARMA model of noise through Yule-Walker equation, the signal series of height is pre-filtered. Then, through ESPRIT, the spectrum is obtained and the aperture in height direction is synthesized. Finally, the SAR tomography imaging of scene is achieved. The results of processing on signal with non-Gaussian noise demonstrate the robustness of the proposed method. The tomography imaging of the scenes shows that the higher-order spectrum analysis is feasible in the application.     

Target tracking based on frequency spectrum amplitude

1 .INTRODUCTIONIn target tracking, attribute parameters can beused to i mprove the performance of data associa-tion. The probabilistic data association ( PDA)which employ the attribute enhance the capabilityof data association and i mprove the performancefor target tracking. The method of PDA is per-formedin the environment of high signal to noise(SNR) generally and the SNRis in excess of 10dB.But the SNRinthe actual environment is lowerthan 10 dB commonly . When SNRis below0 dB,…     

并行多重网格光滑子JGS与PGS的性能比较

研究两个并行多重网格光滑子JGS和PGS,它们都是串行的GS光滑子的并行化。研究表明:JGS和PGS的光滑效果,在并行子网格内部与GS相近,而在子网格交界处附近很差。为衡量并行光滑子在子网格交界处的光滑性能,文中首次引入并行收敛速度的概念。数值结果显示,在光滑一到三次时,JGS的并行收敛速度总体优于PGS。最后结论是:JGS和PGS都算不上好的并行光滑子,设计新的并行光滑子应着眼于寻找子网格交界处误差的产生原因。