采用收发极化联合优化的极化雷达目标检测新算法

针对极化雷达在非高斯杂波背景下的未知目标检测问题,建立了一种收发极化可变的全极化雷达测量模型,提出了一种基于广义似然比检测的收发极化优化目标检测器,并得到了检测判决量的闭环形式。在性能分析环节,推导得到了该检测器检测性能的解析表达式,指出了它的恒虚警性质,明确了收发极化矢量与检测性能之间的对应关系。在性能验证环节,首先设计了非高斯杂波背景下的目标检测实验,结果表明,在相同的实验条件下,本文检测算法的抗杂波非高斯性能和检测性能优于现有典型目标先验信息未知的极化检测器,性能接近目标和杂波先验信息已知的最优极化检测器。接着对比了收发极化联合优化、发射极化优化和收发极化固定3种极化雷达的目标检测性能,结果表明,在相同的实验条件下,收发极化联合优化的极化雷达具有最优的目标检测性能。     

非高斯乘性噪声环境下伪码捕获方法

针对非高斯乘性噪声环境提出了一种伪码捕获方法,将伪码捕获等价为假设检验问题,利用局部最佳检测算法推导出非高斯乘性噪声环境下的伪码捕获检测统计量.给出了基于局部最佳检测算法的捕获结构,并与传统的平方和检测器和非高斯加性噪声环境下局部最佳检测器进行了性能仿真对比.结果表明,文中所提出的捕获方法在非高斯乘性噪声环境下检测性能有较大幅度的提高.     

基于高阶累积量方法的非高斯非最小相位ARMA模型辨识

从利用高阶累积量对加性高斯噪声有色中非高斯过程辨识的基本理论出发,对近年来基于高阶统计量方法辨识非高斯、非最小相位ARMA模型的算法进行了分析和综述,阐明了借助高阶统计量方法可以克服传统的基于2阶统计量方法在解决此类问题中的缺陷,有效地解决非高斯、非最小相位系统的辨识问题。     

一种双模噪声模型的统计特性及其去噪研究

利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声--双模噪声的统计特性进行研究.理论分析和仿真表明,小波包检测具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声--双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越.     

多用户检测技术在光码分多址系统中的应用

在分析光码分多址（OCDMA）系统的多址复用光纤传输信道模型的同时，从最长似然检测的角度出发，推导了基于该模型的DCDMA最佳多用户检测器。该检测器可通过维特比（Viterbi）算法实现，在此基础之上，利用相关检测的原理，研究了一种较实用的次佳多用户检测器-多级检测器，在抑制多址干扰的同时，尽量降低检测器实现的复杂度，并分析了它对系统性能的影响，结果表明，由于传输环境的不同，DCDMA系统具有与无线CDMA系统不同的最佳多用户检测判决准则，而作为一种非线性多用户检测技术，多级检测器可以较理想地改善DCDMA系统的误码率性能。     

强非局域介质中傍轴高斯光束在传输特陛的变分研究

利用变分原理，研究了三维傍轴高斯光束在轴对称强非局域非线性介质中的传输特性．得到了傍轴高斯光束各参量的演化规律和一个临界功率。当初始功率等于临界功率时，可以得到一个稳定的空间孤子，而一般情形下，束宽则作周期的压缩或展宽变化。     

非正交多脉冲调制信号的非相干解相关多用户检测

介绍了在同步信道中对非正交多脉冲调制信号的非相干解相关多用户检测方法。首先建立了系统 模型，然后，对非正交多脉冲信号进行解相关变换，将多用户信道分解成多个单用户信道，在每个单用户信 道中，信号波形是相关的，并且信号能量不等，用最佳检测器或GLRT检测器进行了检测，最后对GLRT 检测器的性能进行了分析和仿真。仿真结果表明GLRT检测器比常规检测器要好得多。     

有色噪声中一种新频谱检测器的设计

高效、可靠地检测到主用户的存在与否是认知无线电的一个重要环节.在实际生活中,观测噪声常为时间相关的高斯有色噪声,如果运用传统的基于高斯白噪声假设的频谱检测算法,检测性能将显著降低.该文以高斯有色噪声为背景,首先采用线性模型估计导频信号,然后根据估计的参数设计基于似然比的检测器,并推导得到了检测概率和虚警概率的解析式.仿真结果表明:在低信噪比下,与能量检测相比较,所提方案能有效地提高检测概率和检测速度.     

高斯与非高斯混合有色噪声中的谐波恢复

提出了一种用于在高斯与非高斯混合有色噪声中进行谐波恢复的新方法。首先利用Hilbert变换将实数观测值变换成复数形式,然后应用一种特殊的高阶累计量识别非高斯噪声的AR参数并对含噪观测值进行预滤波后,再应用基于统计量的方法进行谐波恢复。文中提出的方法能够用来恢复高斯与非高斯混合有色噪声中的一维实数谐波信号,而不用考虑谐波信号是否存在相位耦合和非高斯噪声是否对称分布,仿真实验可以证明。     

非高斯有色噪声中基于四阶累积量的谐波恢复方法

讨论了线性非高斯有色噪声中的谐波恢复问题。已有的方法中假设非高斯有色噪声是非对称分布的且谐波中不存在二次相位耦合。本文利用特殊定义的四阶累积量，给出两种非高斯有色噪声中的谐波恢复方法，克服了原有方法的局限性。     

基于累积量的多输入多输出系统逆滤波准则算法的改进

基于累积量的逆滤波准则已经被广泛地应用于多输入多输出时不变系统的盲解卷积，本文对该算法进行改进，在算法中利用待抽取源信号和已抽取源信号之间的高阶累积量，构造新的目标函数，迭代抽取源信号，以便在多级运算中获得较快的收敛性．仿真结果表明，该算法具有一定的鲁棒性．     

一种基于粒子滤波的盲多用户检测器

针对平坦瑞利衰落信道下的多用户检测问题.提出了一种基于可变粒子滤波器的盲多用户检测器。在导频序列接收阶段采用较多的粒子数目来估计信道参数。在信号检测阶段采用较少的粒子数目实现多用户检测算法,这样构成的变粒子数多用户检测算法在保持较好性能的同时具有较低运算复杂度。仿真结果表明,在高斯噪声或非高斯噪声环境,该检测器性能优于基本粒子滤波检测器性能。     

线性多级多用户检测器及其性能分析

提出了一种线性的多级多用户检测方案,并给出了其理论上的误码率性能。当用户间的相关系数较小时,它可以相当准确地逼近解相关检测器;与传统的相关检测器比,不仅其误码率性能有大幅度的提高,而且具有很好的抗远近性能;与解相关检测器相比,它的复杂度大大降低了,使其有可能用于实际的CDMA通信系统中。数值结果证实该方案的有效性。     

基于非高斯信息的JITL软测量模型

为了有效监控具有非高斯数据特性的工业过程,提出了一种新的基于非高斯信息的JITL(Just-In-Time Learning)软测量模型.首先通过非高斯非相似度测量选择JITL局部建模样本;然后建立局部ICA-PLS回归模型实现工业过程质量变量监控.该方法从局部建模样本选择到局部回归模型建立能够有效处理工业过程数据的非高斯特性,并且保留了JITL建模的优点,能够有效地处理工业过程时变特性以及非线性.通过硫回收处理过程的应用,验证了方法的有效性.     

硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟

在对比分析已有硬化非高斯模型(Winterstein硬化模型、Ding和Chen模型)的基础上,提出了一个基于Zhao和Lu模型的新硬化非高斯模型.新模型预测偏度和峰度的误差比既有硬化模型小,且最大误差分别为0.311和0.479,表明新模型具有良好的精度;同时新模型扩展了Zhao和Lu模型的适用范围.最后运用新硬化模型模拟硬化非高斯过程样本,发展了硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟方法.数值算例验证了本文方法用于硬化非高斯结构响应首次穿越失效概率计算有较高的精度;杭州新火车东站大跨屋盖以及南水北调工程渡槽结构工程实例说明了本文方法的使用过程.     

采用粒子集群算法的DS-CDMA多用户检测

为了有效抑制多址干扰 ,实现结构简单、鲁棒性强的目的 ,将粒子集群算法 (PSO)应用于直扩码分多址 (DS-CDMA)通信系统的多用户检测中。提出了 PSO- MU D方法。利用改进的 PSO- MU D方法与传统多阶段多用户检测器相结合 ,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明 ,这种多用户检测器充分利用了粒子集群算法的优良特性 ,与传统的 CDMA接收机和基于遗传算法的多用户检测器相比较 ,在误码率、收敛速度、抗远近能力等方面都有显著改善     

基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法

针对多输入多输出（MIMO）雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题．以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法．最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的．     

非高斯噪声环境下的智能粒子滤波多用户检测方法

粒子滤波适用于任何非线性非高斯系统的状态估计问题,具有应用灵活、适用范围广等优点．建议分布的选择恰当与否直接决定着粒子滤波的估计精度和估计效率．针对这一难点提出了采用粒子群优化算法来确定粒子的建议分布．粒子群优化算法作为新的群智能算法同样适应于各类非线性非高斯系统,采用该算法确定粒子滤波的建议分布保证了粒子滤波广泛的适应性,同时提高了估计精度．最后在Alpha稳定分布噪声环境下对CDMA系统多用户检测进行了仿真,结果表明,采用智能算法来确定粒子的建议分布极大地提高了粒子滤波的估计精度．