基于混沌载波的QAM设计

提出一种基于混沌载波的正交调幅机制-QCAM（quadrature chaos amplitude modulation），利用混沌信号非周期，带宽，以及难以预测和重构等特性代替传统QAM调制中的正弦载波。改进后的QCAM调制信号很难被截取和破解，从而提高传输信号的可靠性和安全性。另一方面，经过实验表明，在相同的传输信道和Eb/N0条件下，QCAM较QCSK具有更好的误码率特性。     

中频信号采样与正交相干检波

本文讨论了用直接对带限中频信号进行采样的方法来实现正交相干检波的基本原理,它们在工程实际中有很大的实用价值。对迄今为止提出的各种方法进行了分析与总结,用统一的观点给予了解释。并在统一指标下比较了它们各自的性能与适用条件。     

基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计与仿真

针对常数模(Constant Modulus Algorithm,CMA)算法收敛速度曼、稳态误差大的特点,在分析超指数迭代(Super-Exponential Iterative,SEI)算法的基础上,结合正交小波变换理论,提出了基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计方法.该方法充分利用SEI算法对数据白化作用和正交小波变换良好的去相关性能,加快了收敛速度、减小了稳态误差.时变信道盲均衡仿真结果,验证了该方法的有效性.     

基于非下采样contourlet变换的图像边缘检测新方法

非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)由于其平移不变性使得检测出的边缘定位准确。但是传统的基于非下采样contourlet变换的边缘检测结果中仍存在伪边缘,这是固定阈值选取不当所致。采用双阈值对高频子带中的模极大值进行筛选,用得到的两个矩阵进行补偿链接可以减少伪边缘。由于NSCT系数的结构特点,低频子带中也存在丰富的边缘信息,再用Canny算子对低频子带进行检测。仿真结果表明,基于双阈值的模极大值方法检测的高频子带细节丰富、定位准确、纹理清晰,Canny算子检测的低频图像边缘,轮廓完整连续,融合后的图像有效地抑制了噪声,消除了伪边缘。     

基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法

针对严重线性失真的水声信道,在分析正交小波包变换理论和判决反馈盲均衡算法的基础上,利用正交小波包变换良好的去相关性特性,对判决反馈盲均衡算法的前馈滤波器权向量进行修正,提出了基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法(WPT-DFE)。与基于正交小波变换的判决反馈盲均衡算法(WT-DFE)和常规判决反馈盲均衡算法(CMA-DFE)相比,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

一种基于正交设计的层次分析评估新方法

为进一步提高评估过程中的客观公正性,提出了一种结合正交设计思想的改进层次分析法.该方法将原评价体系中的指标和其下被评价的各个对象作为正交试验设计中的因素及其水平,然后运用本文的可调映射函数对由原层次分析法得出的排序权值和由指标归一化得出的满意度权值进行计算,并把函数值作为正交设计的结果值,从而分析得到合理的评估结果.最后给出一个应用实例.     

基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法

针对常数模（Constant Modulus Algorithm,CMA）收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析基于正交小波变换的盲均衡器结构及奇对称误差函数的特性基础上,提出了一种基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法（WT-OSE,orthogonal Wavelet Transform based Odd Symmetry Error function blind equalization algorithm）,该算法通过归一化正交小波变换来加速收敛速度,用误差函数的奇对称性以减小均方误差,利用变步长来进一步加快收敛速度。水声信道的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的均方误差。

Abstract：

Aiming at the slow convergence rate and big mean square error of Constant Modulus Algorithm（CMA）,orthogonal wavelet transform based odd symmetry error function blind equalization algorithm blind equalization algorithm was proposed,on the basis of orthogonal wavelet transform based blind equalizer structure and characteristics of odd symmetry error function,the convergence rate of the proposed algorithm could be improved by normalized orthogonal wavelet transform and its mean square error could be reduced by odd symmetry of error function and the convergence rate was further improved via using the performance of variable step size.Simulation tests with underwater acoustic channel indicate that the proposed algorithm has not only faster convergence rate but also less mean square error.     

基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法

在分析正交小波包变换盲均衡算法特性的基础上,提出一种基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法(WPT-VDMA)。该算法利用正交小波包变换良好的去相关性和变步长,来加快收敛速度;利用符号判决实现基于正交小波包变换的常数模盲均衡算法(WPT-CMA)与基于正交小波包变换的判决导引盲均衡算法(WPT-DD)间的切换,以减小均方误差。仿真结果表明,与WPT-CMA和WPT-DMA(基于正交小波包变换的双模式盲均衡算法)相比,WPT-VDMA收敛后的均方误差分别减少约3.1dB和2.2dB,收敛速度分别快约6500步和3000步。因此,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、均方误差小的特点。     

一种基于输入变换的采样系统稳定零点设计

针对零阶保持器采样系统 ,提出了保证采样系统当采样周期T → 0得到的离散系统极限稳定的判别定理 ,结果取决于传递函数的相对阶数 ;进一步 ,由于采样周期不可任意选取 (不能太大 ,也不能太小 ) ,当根据某一具体要求选定某一适当的采样周期时 ,基于一种输入变换的形式 ,利用对控制输入的变换 ,按着提出的保证相应离散稳定的规则 ,确保离散系统达到稳定设计的方案 ,结果以一系列常数给出     

基于离散双正交傅里叶变换的FMCW雷达测距方法

针对毫米波调频连续波（frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达调制斜率的非线性带来测距误差问题,提出采用闭环控制与双正交傅里叶变换算法相结合的方法实现高精度测距。该方法首先通过分段降频得到非线性调制FMCW的片段,再用离散双正交傅里叶变换求出各段调制斜率,并按时间顺序排列生成校正曲线,最后用闭环控制进行非线性实时校正。实验结果表明,该方法使信号的调制斜率线性度误差下降到0.27%,测距误差降低了87%。     

基于统计平均的正交解调误差校正新方法

采用正交解调接收机来获得I、Q信号时,接收机两个通道间不可避免地会存在一定的解调误差。利用在接收机输入端加入测试信号,基于统计平均的思想求出所需要的校正系数,然后实现正交解调误差的校正。通过仿真验证了校正方法的有效性,校正系数的估计方差与克拉-美罗界渐进一致。在输入信噪比为10dB时,正交解调校正后,镜频分量比校正前降低了-35.7dB。     

基于局部PCA的参数约束Hough直线分层检测

针对经典Hough变换进行直线检测存在计算量和存储量大的问题,提出了基于局部PCA统计分析的分层Hough参数约束直线检测思路。首先对边缘图像进行局部PCA分析,得到边缘的主方向分布信息;然后利用自适应模糊映射统计出图像空间的方向直方图分布信息和约束直线的θ参数空间;最后通过构建局部参数空间的累积矩阵,检测出存在的直线,同时更新原来图像空间,不断重复直线检测过程,直到检测出规定的所有直线。实验表明,该算法计算、存储消耗减少,检测稳定性高。     

基于整数到整数小波变换的图像编解码器设计

为设计具有低运算复杂度和渐进传输特性的图像编解码系统,采用对图像进行整数到整数小波变换,变换后的系数采用空间方向树结构进行了重新组织。整数到整数小波变换的优点使编码器的运算量有较大幅度降低,空间方向树结构使编码器获得了嵌入式码流。试验表明,该系统可在一定程度上满足图像信息在存储、网络浏览以及传输方面的需求     

Image edge detection based on beamlet transform

Combining beamlet transform with steerable filters, a new edge detection method based on line gra-dient is proposed. Compared with operators based on point local properties, the edge-detection results with this method achieve higher SNR and position accuracy, and are quite helpful for image registration, object identification, etc. Some edge-detection experiments on optical and SAR images that demonstrate the significant improvement over classical edge operators are also presented. Moreover, the template matching result based on edge information of optical reference image and SAR image also proves the validity of this method.     

基于Keystone变换的警戒雷达信号处理

增加积累时间是提高检测微弱目标能力的一种重要手段。为了实现警戒雷达对高速运动微弱目标的探测,提出了一种新的雷达信号处理方法。利用Keystone变换补偿长时间积累和目标高速运动导致的跨距离单元走动,使目标能量得到有效积累,并通过数据融合解多普勒模糊,实现对目标的有效检测和参数估计。该方法可以用于对不同距离和速度的多个目标长时间相参积累和检测,同时,随着脉冲积累个数的增加,提高了测速精度。多目标仿真的结果验证了该方法的有效性。     

基于分数阶Gabor变换的LFM回波信号压缩采样方法

针对现有的压缩采样系统在线性调频(linear frequency modulated, LFM)回波信号压缩采样重构过程中存在的重构效果不佳的问题,提出一种基于分数阶Gabor变换的回波信号压缩采样方法。首先,利用不同目标回波信号在时延上的差异性,给出基于分数阶Gabor变换的LFM回波信号稀疏表示方法,并分析了分数阶Gabor变换的完备性条件。然后,根据分数阶Gabor变换低通滤波的实现方式,设计了LFM回波信号压缩采样系统,建立了信号重构模型。最后,通过仿真实验与应用实例分析,验证了所提压缩采样系统的有效性。实验结果表明,与现有压缩采样系统相比,所提压缩采样系统的重构误差更低、重构效果更好。     

基于分数阶傅里叶变换的LFM混响空时预白化方法

针对主动声纳在浅海混响背景下线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号检测的高虚警问题,提出了基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)的空时预白化(space time prewhitening, STPW)方法。该方法利用FRFT对LFM信号良好的频域聚焦性,将混响信号变换到分数阶傅里叶域进行白化处理,使混响中的线变频率变换为稳定频率,增强了混响的局部稳定性,从而改善了混响的白化效果。通过实测混响数据对所提方法进行了验证,实验结果表明,所提方法使匹配滤波检测器的统计性能在信混比(signal to reverberation ratio, SRR)-16 dB~0 dB范围内平均提高了13%,显著提高了主动声纳在混响背景下的检测性能。     

New algorithm for infrared small target image enhancement based on wavelet transform and human visual properties

1 .INTRODUCTIONBecause of the li mitation of the existing infrareddevices’function,the effects of infrared sensor’si maging are far from perfection and have manydrawbacks such as big noise , low contrast , andpoor visual effects , which affect badly its use inthe real battlefield. The goal of i mage enhance-ment is to reduce noise , preserve edges and i m-prove the visual effects of i mages , so i mage en-hancement is an absolutely necessary part of signalprocessing in the infrared i mag…     

基于Tetrolet变换的图像稀疏逼近算法

针对现有大部分图像稀疏逼近算法通用性不强,仅对具有某类特征的图像具有最优逼近性能的问题,利用小波变换与Tetrolet变换各自的优点,提出了一种通用性强,不受图像特征限制的图像稀疏逼近算法。该算法分别利用小波变换与Tetrolet变换对图像的平滑区域与细节区域进行稀疏逼近,先提取平滑区域,对平滑区域进行修正,然后对修正后的平滑区域进行稀疏逼近。根据平滑区域稀疏逼近的结果分离出细节区域,实现对细节区域的稀疏逼近。对一系列典型图像进行仿真的结果表明,该算法通用性强,不受图像特征的限制,在同等条件下,图像重构质量比传统小波变换高约5.5 dB,比Tetrolet变换高约1.0 dB。