多径CDMA信道盲空时多用户检测器

提出用于多径CDMA信道下的盲空时多用户检测器,它具有同时掏多址干扰（MAI）和多径畸变（MPD）的功能,利用最小均方算法（LMS）和自适应向量跟踪算法分别实现自适应多用户检测和多径接收信号的最佳结合,最后给出计算机模拟结果,验证了模型及算法的可行性。     

高阶谱与二阶循环谱在信道盲辨识与盲均衡中的性能比较

重点研究了高阶谱和二阶循环谱及其在信道盲辨识与盲均衡中的应用，对基于最小二乘和快速傅立叶变换的算法进行了比较，得出了一些重要结论：高阶谱算法具有较强的抗高斯噪声性能，但其收敛速度慢；二阶循环谱算法具有收敛速度快和所需数据最小的优点，但其收敛残余误差大。     

一种神经网络盲多用户检测

给出了一种神经网络盲多用户检测算法。这种盲检测算法基于最小平均输出能量准则,本质上是一个有约束的最优化问题。与传统方法相比,利用神经网络求解约束优化模型,可以有效降低计算量,保证实时性,同时使检测器的性能有所提高。     

基于信号的多谱勒特性的盲自适应波达方向估计法

提出信号波达方向（Direction of Arrive)估计,在未知阵列流形（Arrays manifold)响应条件和未知背景噪声环境下,利用信号的多谱勒特性实现信号的波达方向的盲自适应估计,即自适应调整波束使波束函数与单位多谱勒复指数函数在均方误差条件下相差最小。理论分析表明,该方法能很好地逼近阵列流形条件下的波达方向估计精度,能应用于复杂噪声环境,以及在一定程度上减小信号相消现象。此外,该方法还具有很强的鲁棒性。仿真实验证实了理论分析。     

一种基于身份无可信中心的代理盲签名方案

分析了几个基于身份的代理签名和盲签名,指出它们具有无条件信任私钥产生中心（PKG,Private Key Generator）的共同点．但在实际环境中这个假设并不总是成立．文章结合代理签名和盲签名,利用双线性映射中离散对数难解的特点,在已有基于身份无可信中心签名的基础上,构造了一类基于身份无可信中心的代理盲签名方案．分析表明,提出的代理盲签名是安全有效的．     

一种基于多判据综合决策的语音信号频域盲解卷积排序算法

在基于子带ICA的语音信号频域盲解卷积问题中,通过短时傅立叶变换把信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性.在传统排序方法的基础上提出一种改进的基于多判据综合决策的排序算法,同时通过实验探讨了窗函数长度和信号非平稳性之间的关系.仿真实验表明,多判据决策有效克服了各种传统单一方法的局限,使得排序精度和最终分离质量获得提高.     

一种基于小波变换的图像数字水印

提出一种在图像小波变换域的低频分量上自适应地嵌入二值水印的算法,其特点是充分利用人类视觉特性实现数字水印嵌入强度的自适应调节,同时,水印图像在嵌入前进行置乱加密以提高算法的安全性。在检测时采用盲检测技术。实验结果表明,该水印算法能够抵抗常规图像处理的攻击,具有较好的不可见性和稳健性,能够有效地保护数字图像。     

超复数变换域的视感知内容数字水印算法

针对彩色图像内容保护问题,提出一种具有视觉感知属性的超复数频域图像水印嵌入算法.该算法首先用傅氏谱残差方法,在HSI颜色空间提取多分辨率彩色载体图像的归一化显著性区域,再对版权水印混沌置乱加密后,将其嵌入至显著性区域所在的超复数颜色矢量中频段系数中,最终实现对彩色图像显著性内容的盲水印保护.实验表明,该方法能够有效抵抗...     

过程信号的前馈-反馈型自适应盲分离算法

利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求,在其他学者研究的基础上,基于前馈－反馈型神经网络模型,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。计算机仿真实验的结果表明了算法的有效性。