基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号的检测和参数估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号的检测与参数估计的方法. 针对分数阶Fourier域上的优化搜索问题, 提出了基于拟Newton法的两级搜索算法, 在不影响估计精度的前提下, 降低了计算的复杂度. 对于多分量信号的检测, 提出了分数阶Fourier域上的信号分离技术, 有效地抑制了检测过程中强信号分量对弱信号分量的影响. 并给出了估计误差的统计分析, 使得这一方法在理论上更加趋于完善, 仿真结果也证明了其有效性.     

分数阶 Fourier 域带限信号多通道采样定理

提出了分数阶 Fourier域带限信号多通道采样定理, 是已有采样定理的广义形式. 利用上述结果, 并结合分数阶Fourier变换所特有的时移相移性质, 得到具有重要应用价值的周期非均匀采样序列重构原始信号的表达式. 此外, 通过设计不同的分数阶 Fourier 域滤波器, 可以得到分数阶 Fourier 域带限信号不同采样策略的重构公式.     

分数阶Fourier域多通道采样的滤波器组高效实现

研究了分数阶Fourier域周期非均匀采样以及多通道采样的滤波器组高效插值和重建方法．首先，根据分数阶Fourier变换的性质，得到了分数阶Fourier域插值和采样的恒等结构；然后根据该恒等结构，得到了从分数阶Fourier域多通道采样和周期非均匀采样中重建原始信号的滤波器组高效实现方法；最后建立了分数阶Fourier域多通道采样和分数阶Fourier域滤波器组的关系，并进一步说明可以通过分数阶Fourier域准确重建滤波器组，导出分数阶Fourier域新的采样和重建策略．     

分数阶Fourier域过采样分析

过采样广泛应用于实际数字信号处理过程中。随着分数阶Fourier变换在信号处理领域的不断发展和应用,研究分数阶Fourier域过采样理论就显得十分必要.文中深入研究了分数阶Fourier域的过采样理论:导出了过采样序列与其子序列的分数阶Fourier谱关系;然后利用此关系得到了过采样序列子序列准确重建丢失采样点的表达式.最后以chirp信号为例,利用分数阶Fourier域过采样理论,证明了对于时频分布在分数阶Fourier域具有最小支撑宽度的信号,对其过采样重建更适合在分数阶Fourier域进行。     

抽取和内插的分数阶Fourier域分析

为了节省系统中信号处理的运算量和存储量，常需要对信号进行抽样率转换．分数阶Fourier变换是分析非平稳信号的有力工具，它已在雷达、通信、电子对抗、信息内容安全等领域得到广泛的应用．文中从分数阶Fourier域的采样定理出发，定义了分数阶Fourier域的数字频率，推导了非平稳信号经抽取和内插之后分数阶Fourier谱的表达式，并设计了分数阶Fourier域的去镜像和抗混叠滤波器，进而总结出了非平稳信号经过有理数倍抽样率转换之后其分数阶Fourier谱的变化规律，最后导出了抽取和内插在分数阶Fourier域内的恒等关系．此研究成果为基于分数阶Fourier变换的多抽样信号处理理论体系奠定了基础．仿真实验验证了所提理论的正确性。     

分数阶Fourier变换在信号处理领域的研究进展

分数阶Fourier变换是对经典Fourier变换的推广．最早由Namias以数学形式提出，并很快在光学领域得到了广泛应用．而其在信号处理领域的潜力直到20世纪90年代中期才逐渐得到发掘．尽管分数阶Fourier变换的定义式直观上看仅是chirp基分解，而实质上分数阶Fourier变换更具有时频旋转的特性，它是一种统一的时频变换，随着变换阶数从0连续增长到1而展示出信号从时域逐步变化到频域的所有特征．从信号处理的角度对分数阶Fourier变换的研究进展作全面的总结和系统的归纳，力图将分数阶Fourier变换从定义到应用的全程都清晰地刻画出来，既能为相关的专业研究人员提供参考，又可以为感兴趣的读者提供入门的阶梯．     

低信噪比条件下在短时信号中提取目标径向加速度方法研究

为了从低信噪比的雷达回波信号中提取目标径向加速度参数, 采用了分数Fourier变换工具对短时雷达回波进行分析, 定量推导了在匹配分数Fourier变换域中信号的聚集峰值同信号时长及信号调频率之间的关系, 在信号时长一定的条件下, 提出通过将采样信号与已知调频信号相乘来改变信号调频率的方法, 使新产生的信号在匹配分数变换域中信号的聚集峰值将大于原信号的聚集峰值, 从而实现了低信噪比雷达目标中径向加速度参数的估计, 仿真验证实验证明了该方法的有效性.     

用矢量天线阵列实现相干Chirp信号多参量联合估计

提出一种采用矢量传感器（天线）阵列联合估计相干Chirp信号初频,调频斜率,2维到达角和极化的算法.通过分数阶Fourier变换估计信号的初频和调频斜率,并用之构造了新的相关矩阵以抑制噪声.利用到达角和电磁极化矢量的特点,解决了由于信号相干带来的自相关矩阵奇异问题.为提高估计精度,采用了扩展阵列间距的L型均匀天线阵列,并提出了在信号相干情况下,解除角度估计模糊的算法.通过仿真,将此算法与常用的空间平滑算法进行了比较,证明了该算法的有效性.     

离散多参数分数Fourier变换

分数Fourier变换是传统Fourier变换的推广,在光学、信号处理、信息安全等许多研究领域都有广泛的应用,而简明有效的离散化数值计算方法是其得以广泛应用的关键.多参数分数Fourier变换(MPFRFT)是分数Fourier变换的一种广义形式,包含已知的分数Fourier变换作为特例,可为分数Fourier变换的理论研究和应用提供便利.文中详细阐述离散多参数分数Fourier变换(DMPFRFT)的定义和离散化计算方法,并给出二维多参数分数Fourier变换(2D-MPFRFT)和二维离散多参数分数Fourier变换(2D-DMPFRFT)等概念.最后作为应用,提出一种基于2D-DMPFRFT的数据图像加密方法,数值仿真结果验证了所提出加密方法的有效性和安全性.     

四项加权分数Fourier变换在通信系统中的应用研究

本文由四项加权分数Fourier变换的原始定义出发,通过对加权系数矩阵的研究,揭示了加权系数与被加权函数之间的关系,并给出加权系数的多参数表达形式.在此基础上,定义了离散序列的四项加权分数Fourier变换,使其适用于数字通信系统.根据四项加权分数Fourier变换的特性,提出一种基于该变换的调制/解调方法.该方法能够使调制后信号在时域及频域上实部与虚部的统计特性、相位特性发生明显的变化,这一变化可以通过变换参数的调整进行控制.将四项加权分数Fourier变换调整为多参数对信号进行处理,对比单参数处理方法,信号具有更好的抗截获特性.     

MIMO-OFDM系统中基于变分Bayes EM算法的联合符号检测与鲁棒Kalman信道跟踪

基于变分Bayes期望最大化VBEM(variational Bsayes expectation maximization)算法和Turbo原理,提出了快时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法.在VBEM框架下,信号检测和信道估计分别由修正的列表球形译码算法和软输入Kalman算法完成,检测器和估计器分别考虑了信道和检测信号的估计误差协方差矩阵.当信道时变剧烈时,存在较大检测误差的数据在软输入Kalman算法中引入异常值(outliers),由于Kalman算法对于异常值的敏感性,系统会在错误传播的影响下出现误码平台.为削弱异常值的影响,利用鲁棒统计理论设计了VBEM框架下改进的鲁棒软输入Kalman算法,该算法能在出现异常值的条件下保持较好的信道跟踪能力.仿真结果表明:在快速时变多径信道条件下,文中设计的鲁棒VBEM算法优于传统的VBEM算法和EM算法.     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

体域网中基于特征组合的步态行为识别

物联网(internet of things,IOT)拥有无处不在的识别、传感和通信能力,体域网(body area network,BAN)属于物联网中和人体相关的领域,其应用广泛,可以在日常生活中对人们进行监测及提供帮助.行走是许多日常活动的基本环节,因而步态分析能为体域网应用提供重要的生理行为信息.现有的步态分析已取得一定的研究成果,但仍存在一些问题,例如大多数步态特征提取是对加速度信号进行6重以上的变换,使得特征达到了45维以上,最后需要通过降维或优化来简化特征,较为复杂.本文设计一种灵活便捷的数据采集系统,并利用小波变换、傅里叶变换和四分位差提取出加速度信号中比较简单、低维度但能反应运动特征的步态参数,之后通过模式识别算法进行步态行为识别验证.实验结果表明该系统使用方便,特征提取方法简单实用,识别精确度为97%,EER(equal error rate)最小可到0.9%.     

OFDM电力线载波通信系统的AGC实现

针对电力线载波通信信道衰减比较严重，具有时变性，在突发通信模式卞的正交频分复用（OFDM）系统中信号发送不连续的问题，提出一种适用于基于OFDM技术的电力线载波通信系统使用的自动增益控钠（AGC）方案。本方案先进行同步检测，再进行AGC控制，利用前导序列一个符号的能量大小进行增益系数的控制。将本方案应用于G3电力线载波协议（G3-PLC）系统中，并在FPGA上进行实现。仿真和实现效果表明，本文提出的方案结构简单，收敛速度快，遣行可靠。     

基于磁性微泡对比剂的超声和磁共振影像融合算法

文中提出了一种新的基于磁性微泡对比剂的超声影像和磁共振影像之间的融合算法．首先利用磁性微泡对比剂对体模进行超声和磁共振显影,并对显影进行边缘分割．运用非采样contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform．NSCT）对源图像进行分解,然后对低频子带系数采用自适应动态加权非负矩阵分解（dynamic weighted non-negative matrix factorization．DWNMF）结合分割图像进行融合．然后对各带通方向子带系数采用空间频率激励的脉冲耦合神经网络进行融合,最后利用NSCT逆变换得到融合图像．研究结果表明,利用磁性微泡对比剂并结合上述算法对超声影像和磁共振影像进行融合,可以获得预期的融合效果．     

低功率HIFU辐照离体牛肝后强回声出现的原因

目的 研究低功率高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound,HIFU)辐照离体牛肝组织后即刻B超声像图中强回声出现的原因.方法 磁共振(Magnetic Resonance Imaging,MRI)引导的HIFU在50W声功率下分别辐照脱气后的离体牛肝组织10s,20 s,30 s…90 s(实际辐照时间),采用辐照10 s停1 s的方式.在辐照过程中,使用MRI的GRE_TMap序列采集HIFU焦域处的温度,并使用被动空化检测( Passive Cavitation Detection,PCD)系统采集来自焦域的声信号,在LabVIEW开发平台上编程对该信号进行快速傅里叶变换得到其频谱,以判断是否出现空化特征信号.辐照结束后,特离体牛肝组织切成1～2 mm厚的薄片,找到凝固性坏死的最大面,置于加热至37℃的TTC(2,3,5 -氯化三苯基四氮唑)染色剂中染色2min后取出照相.结果 HIFU以辐照10s停1s的方式辐照离体牛肝组织9次后B超声像图中出现强回声,焦域处的温度升高至89.46±2.48℃,PCD系统所采信号的频 谱中未见空化特征信号.切开并染色后的离体牛肝组织在第2次10s的辐照后就有凝固性坏死出现.结论 未达空化阈值的低功率HIFU照离体牛肝组织后即刻B超声像图中强回声出现的原因是焦域处产生的沸腾泡.     

非圆信号的协方差匹配自校正算法及其性能分析

针对非圆信号测向中方位依赖幅相误差的校正问题,本文根据非圆信号的非圆特性和辅助阵元能够自校正的特点,对协方差匹配估计技术（covariancematchingestimationtechnique,COMET）进行改进,提出一种适用于信源时域统计特性未知和统计独立特性先验已知两种情况的改进算法：NC—COMET算法．该算法利用非圆信号扩展协方差数据,使其校正精度较常规的基于辅助阵元的最大似然类算法（未利用非圆特性）有明显提升,且降低了最小辅助阵元数要求．从理论上证明了参数估计的统计一致性,采用一阶误差分析方法推导了有限采样影响下参数估计的均方误差表达式,并提出算法的cc数据利用率”定义,定量比较获得了NC．COMET算法的数据利用率较常规的最大似然类算法的提升幅度．仿真结果亦表明NC—COMET算法性能较常规的最大似然类算法更优：低信噪比下具有更强的鲁棒性;信源时域统计独立特性先验已知或者大非圆率的情况下,该算法对校正精度的提升尤为明显．     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

基于粒子群寻优机制的图像分割方法

利用粒子群优化（eso）算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值（FCM）图像分割算法提出一种新算法,用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。实验结果表明,与FCM相比该算法聚类更准确,效率更高,具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力。     

黑腹果蝇品系纯合体杂交后代翅型变异的遗传分析

目的探究实验室条件下果蝇杂交后代所表现出的基因连锁、互换与自由组合效应,计算白眼、卷刚毛、小翅基因座位间的距离,并探索可能的基因互作。方法将三隐性（白眼、卷刚毛、小翅）与残翅两种品系的果蝇进行杂交,并使F1代互交,对正反交的F2代进行表型数据统计分析。结果发现F2代出现新性状小皱翅,将其分为3种情况进行讨论,计算出了3个基因座位闻的距离。结论果蝇小翅和残翅基因互作产生了新性状小皱翅;在统计上它是一种“例外”新性状,而不是小翅或残翅范畴里的特情。