基于线性正则变换的非均匀采样信号重构方法

提出了一种新的基于线性正则变换的非均匀采样信号的重构方法.根据周期非均匀采样信号模型的特点,提出了一种新的非均匀线性正则变换;研究所提出信号的离散非均匀线性正则变换谱与其连续谱的关系,并根据此关系提出了一种线性正则变换域基于周期非均匀采样信号点重构算法;为验证推导结果,采用一维周期非均匀采样信号进行仿真,仿真结果表明,重建信号与原始信号基本一致.      

基于ITCSAMP的周期非均匀采样与重构

根据周期非均匀采样的特点,结合联合子空间理论,将信号采样与重构转化为向量运算.并针对自然界中的稀疏信号,结合压缩传感理论,提出采用阈值迭代压缩采样匹配追踪(ITCSAMP)重构算法进行信号重构,并分析了其完整重构条件.最后,借助软件(Matlab)搭建模型,验证该算法可以很好实现稀疏信号的周期非均匀采样与重构.     

线性正则变换与模糊函数的关系研究

线性正则变换是一种有效的信号处理工具,它是Fourier变换、分数阶Fourier变换更为广义的形式.模糊函数又称联合时频相关函数,是研究雷达信号的主要工具.从线性正则变换的定义出发,利用模糊函数的性质并借助于线性正则变换矩阵分解形式揭示和推导了线性正则变换与模糊函数的关系,给出了仿真实例和几何图形解释,为进一步研究线性正则变换在雷达信号分析中的应用奠定了理论基础.     

线性正则变换与时频分布

 线性正则变换是一种有用的信号处理工具,它是Fourier变换、分数阶Fourier变换更为广义的形式.Wigner分布和模糊函数是2种经典的时频分布描述方法.利用Wigner分布和模糊函数的性质并借助于线性正则变换矩阵分解形式讨论和描述了线性正则变换与时频分布的关系,给出了几何图形解释,为进一步研究线性正则变换在时频信号分析中的应用奠定了理论基础.     

一维带噪声均值数据函数重构的二阶导数正则化方法

针对一维带噪声均值数据的函数重构问题,构造了一个新型正则化方法.该方法正则化项由函数二阶导数导出.通过证明目标泛函严格凸证明了该方法的存在惟一性,再利用Banach空间的最优化理论和分部积分技巧的解可用4次样条函数表示,通过样条函数性质和插值函数构造给出近似解L2模意义下的误差估计及具体算法.     

基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法

针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.     

一种新的自相关函数载波频率估计算法

针对非协作信号,提出一种新的自相关函数载波频率估计算法.在分析自相关函数特性的基础上,构造代价函数,通过频率搜索的方法估计载波频率,而不是直接求相位角.仿真结果表明,与现有自相关函数载波估计算法相比,该算法不仅在估计精度上有很大提高,而且对载波频率没有限定,只要满足采样定理即可.另外,该算法在理论上是完备的,所以不存在失效的风险.     

基于LCT域模糊函数的QFM信号参数估计算法性能分析

基于线性正则域模糊函数的二次调频信号参数估计算法,探讨了噪声环境下算法的可行性,通过仿真实验分析了算法的信噪比门限,并进一步讨论了算法的优势. 为进一步提高信号的估计精度,提出了乘积性线性正则变换(LCT)域模糊函数来估计二次调频(QFM)信号. 理论分析和仿真实验表明,该算法在低信噪比时也具有良好的估计性能,且随着信噪比的增加,各参数的均方误差越来越接近其Cramer-Rao下界;该算法能一次性估计3个参数,效率高,误差传递小.      

基于光热频谱检测技术的非均匀材料导热系数二维重构算法

在材料热学参数深度剖面重构理论的基础上,建立了一种基于光热检测技术的材料参数分布重构算法,用于处理有关二维非均匀材料热学和光学参数的反问题,实现对存在损伤性裂纹或含有杂质的薄板状样品的无损检测与评价.同时,该算法也是处理三维不均匀固体材料物理参数重构的理论基础.通过模拟光热信号对算法进行数值模拟,结果表明:通过3次迭代,重构函数的形态与原始函数的形态吻合良好,这说明基于光热检测技术的反演方法在理论层面上可靠、有效,可用于处理二维板状非均匀固体样品的热学参数重构.     

基于变步长子空间追踪的DCT域非均匀采样图像重构

压缩感知是一种充分利用信号稀疏性的全新的信号采样理论。如何从采样得到的低维数据中高效地恢复出原始的高维数据是压缩感知理论的一个关键研究问题。本文基于图像二维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数的分布特性,研究图像DCT域非均匀压缩采样,并在子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法的基础上,提出一种变步长SP算法,用以实现压缩感知图像的快速重构。该算法自适应地设置图像DCT系数矩阵中不同列向量的采样率,将有限的采样值尽可能地分配给高幅值系数较集中的列向量。在重建DCT系数列向量时,动态调整不同子空间内的原子搜索步长,在高幅值系数集中区域对应的原子子集中进行小步长密集搜索,而在其它原子子集中进行大步长快速搜索。实验结果表明,与基于SP算法的DCT域均匀采样图像重构算法相比,本文提出的基于变步长SP算法的DCT域非均匀采样图像重构算法在图像重构精度与重构算法运行时间方面均具有明显优势。     

线性正则变换域的窄带信号表示及其抽样理论

窄带信号广泛应用在雷达、声呐、通信、定位、生物医学工程等领域,传统的抽样理论已经研究了傅里叶变换域窄带信号的抽样和重构实现.线性正则变换(LCT)是傅里叶变换、分数阶傅里叶变换(FrFT)的推广形式,相应的抽样理论还不十分完善,因此有必要在LCT域重新研究窄带信号的抽样定理.从LCT的定义和性质入手,首先给出了信号基于LCT的Hilbert变换以及LCT域窄带信号的时域表示形式;然后在此基础上导出了LCT域窄带信号的抽样定理和重构实现公式,这些结论是传统窄带信号抽样理论在线性正则变换域的推广.最后,仿真实验进一步验证了结论的正确性.     

一种低复杂度MBOC信号无模糊捕获方法

针对MBOC信号自相关函数多峰特性导致的捕获模糊问题和导航接收机对硬件资源的限制,提出了一种基于多峰能量累积的MBOC信号低复杂度无模糊捕获方法.该方法将MBOC信号与对应BPSK信号互相关结果中的两个峰值进行相干累积,实现无模糊捕获.通过理论计算与分析得出该无模糊处理方式在同样条件下捕获灵敏度更高.根据匹配滤波捕获模块设计和降采样后灵敏度损失分析,得出该捕获方法对应的匹配滤波器结构简单,且在降低了采样率后仍能保证较高的灵敏度.      

基于信号小波预处理的继电保护仿真实验平台

针对传统继电保护教学实验仪器功能单一、造价昂贵等常见问题,设计了基于计算机MATLAB软件和数模转换输出硬件系统的继电保护仿真实验平台。依靠MATALB强大的仿真运算和程序处理功能,通过高性能的数/模(digital/analog,D/A)转换模块和功率放大电路,将灵活的电网模型仿真模拟量传送到待测继电保护设备中,并将设备动作信号收集并反馈;为解决仿真算法引入的系统外部误差,设计了基于小波理论的信号重构方法,使信号稳定的进行转换和输出。通过仿真实验对比,在消除解法器引入的误差时,所提方法明显优于常用滤波方法。最后通过实际微机保护测试实验验证了该实验平台的可行性。     

基于稀疏表示的离散系数FIR滤波器设计

基于信号稀疏表示理论,提出一种离散系数FIR滤波器设计方法。在加权最小二乘准则下,首先将原始设计问题转换为半定规划问题。为了有效控制硬件实现开销,借鉴信号稀疏表示理论,在目标函数中引入加权项,并在此基础之上,利用随机采样技术获得最终设计结果。仿真结果表明该方法所设计的离散系数滤波器,在控制加法器个数的同时,能有效减少因系数量化所导致的性能损失。与传统方法相比,在阶数较高的情况下,该方法依然能取得较好效果。     

一种加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法

为研究多带信号的时域采样点盲重建该多带信号,将信号在适当大的包含其所有频带的频率区间上离散,信号频域重建归结为稀疏信号恢复问题。基于压缩感知恢复所需采样点少且其恢复稀疏信号要求观测矩阵的限制等距常数足够小,提出了一种改善观测矩阵的条件数,从而改善其限制等距常数的加权方法,以及相应的加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法,该方法对一般的稀疏信号恢复也适用。模拟中,对适当大的频率区间,取满足重建误差范围的适当小的离散间隔。模拟结果验证了对盲多带信号重建和一般的稀疏信号的恢复,提出的方法比直接用正交匹配追踪算法在相同条件下有更高的有效重建率。     

基于CORDIC算法的高斯随机噪声实时产生研究

该文提出了一种基于坐标旋转数字计算机（CORDIC）算法实时产生高斯随机噪声的硬件实现方法。运用变换抽样法处理均匀分布随机序列，实时产生一对独立的高斯噪声序列，处理过程中用到的对数、开方、三角函数等超越代数计算利用CORDIC算法，构建运算功能单元在超大规模集成电路上实现。硬件仿真结果表明，这种方法生成的高斯噪声精度高，误差小，性能稳定，硬件速度可达到90MHz以上，适用于高速信号处理领域。     

基于Kalman滤波器的多频电涡流信号解调方法研究

提出了基于Kalman滤波器的多频电涡流信号解调方法.该方法对含有多个频率分量的模拟信号进行直接采样,通过Kalman滤波器递推算法,实时同步解调多个检测频率分量的相位幅值等特征量信息.与传统的模拟相敏检波和数字相敏检波方法比,该方法无需硬件解调电路,电路结构简单,理论上可以软件灵活配置任意多个频点参数,不再依赖于具体硬件电路.     

基于随机滤波的雷达信号采样和目标重建方法

受奈奎斯特采样定理的约束,传统雷达在提高分辨率和满足实时性要求时,面临高采样率、快处理速度、大存储容量等问题的挑战。压缩传感理论指出,稀疏信号可通过其一组线性测量值重建得到原信号,在获得测量值时,采样率可低于奈奎斯特采样频率。值得注意的是,当测量矩阵的元素具有随机性时,测量矩阵和稀疏化矩阵在较大概率上满足压缩传感理论的测量要求,具很强的适应性。然而,随机测量矩阵在雷达系统中很难实现。本文提出一种基于随机滤波的雷达信号采样和目标重建的方法,该方法计算效率高,只需在传统雷达系统中稍加改动即可实现。计算机仿真验证了该方法的可行性。