DS/CDMA系统中盲干扰抑制的快速收敛算法

提出了一种快速收敛的Set-Membership恒包络算法(SM-CM)用于DS／CDMA系统中的盲干扰抑制问题．这种方法是对恒包络算法的代价函数加一个误差上限，在由这个误差上限确定的超平面带里自适应地调节步长，从而得到最佳的检测器权值．对SM-CM和CMA算法的性能做了比较，并分析了误差上界不同对算法的影响．仿真表明，SM-CM算法的收敛速度、稳态性能和计算复杂性均优于传统的CMA算法，并且在动态环境中能快速地跟踪系统的变化，有效地抑制扩频系统中的多址干扰和窄带干扰．     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

锥面共形阵列天线实值盲极化DOA估计方法

将快拍数据协方差矩阵分裂思想引入到锥面共形阵列天线的测向中，提出了一种高效的锥面共形阵列盲极化波达方向(DOA)估计方法。该方法将子空间估计过程进行了实值化处理，通过子阵分割解决了协方差矩阵分裂引起的“镜像模糊”问题，同时，对参数估计的理论性能界进行了分析，推导了实值盲极化DOA估计的克拉美-罗界，并讨论了算法复杂度改善情况，在保证DOA估计精度的前提下有效降低了算法复杂度。仿真实验表明，所提算法在信噪比为10 dB时，估计精度与已有盲极化复值算法基本一致，而运算量仅为原算法的60%～70%,证明了算法的有效性。     

一种基于小波树量化的水印算法

为了有效地保护数字媒体的版权,提出了一种基于小渡树量化的水印算法,通过计算PSNR建立水印嵌入强度和图像质量的关系,使水印算法能确定水印的最优嵌入能量来量化小波树,实现了水印不可察觉性和鲁棒性之间的折衷．同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测．实验结果和攻击测试表明,提出的算法对JPEG／JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、亚抽样、低通滤波等多种攻击有较强的鲁棒性。     

复数Hopfield盲恢复多用户QPSK信号

为盲恢复MIMO系统QPSK信号,构造了一个专门的复数Hopfield神经网络(CHNN).证明了CHNN趋向平衡的充要条件,指出了虚、实部同时平衡是极值点的必要条件,给出了平衡点集大小与连接矩阵主对角元大小之间的关联.此外,为准确地串行恢复多用户信号,提出了新的补空间扩展法.计算机仿真表明,该CHNN所采用的连接矩阵和补子空间扩展法能有效地削减平衡点数,减少神经网计算次数,降低用户信号漏检的错误.     

基于盲数理论的品牌竞争力评价模型

提升品牌竞争力是现代企业间竞争获胜的重要法宝,而正确评价企业的品牌竞争力则是首要前提.品牌竞争力的测评指标体系存在不确定性和多样性的特征,但是传统的测评方法多局限于某一种不确定性,就导致了测评结果的失真.而盲数理论恰好能够处理多种不确定性并存的状况,这可以一定程度的弥补传统方法的不足.构建了基于盲数理论的品牌竞争力测评模型,并进行了实例应用研究,实用效果理想,计算结果信息量丰富,为品牌竞争力测评理论研究和实践应用都提供了一个全新视角.     

基于粒子群算法的盲源信号分离

当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利用PSO算法代替JADE算法中的联合对角化操作,以混合信号的峭度为目标函数,采用独立分量分析的方法,对瞬时混合的信号进行了盲分离,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于离散余弦变换直流分量的盲视频水印方案

利用离散余弦变换(DCT)直流系数稳定的特点,提出了一种通过调整视频图像的分块DCT直流系数来隐藏水印的方法.将选取的视频帧以8×8像素进行分块,根据掩蔽矩阵来选取需要嵌入的水印块.把选中的图像块再以4×4像素细分为4个互不重叠的小图像块,通过调整它们的DCT直流系数的值来嵌入水印.实验结果证明,所提方法具有很强的鲁棒性且计算简单,能抵抗缩放、帧删除、多次视频压缩、转换压缩编码格式、共谋攻击、删除行或列等有意和无意的攻击,特别是MPEG-2压缩比特率为4 Mb/s时,从3幅不同类型的图像中提取的水印相关值分别达到了0.996 1、0.996 1和0.986 3.     

基于SA-GSO的小波加权多模盲均衡算法

为解决传统多模盲均衡算法（MMA）在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法（SA-GSO-WT-WMMA）。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化（SA-GSO）算法和正交小波变换（WT）,利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。     

依据高阶累积盲解卷积

对盲均衡（盲解卷积）提出了两种三阶累积量的基本算法，在算法中依据非因果的ＡＲ（自回归）模型及与逆滤波器系数相关的方程，把非最小相位系统的盲均衡问题转化为解相应的线性方程组的问题，保证了这种解法的唯一性。在算法中仅利用了累积量的对角线切片，从而使该算法简单、准确。仿真实验结果表明，该算法是可行有效的