电磁频谱衰落信道的相位校正盲均衡算法研究

针对电磁频谱衰落信道中常规恒模盲均衡算法对所接收信号相位变化不敏感的缺点,研究了一种即携带接收信号的幅值信息,同时还携带接收信号相位信息的修正恒模盲均衡算法。论文在对修正恒模盲均衡算法进行推导的基础上,利用电磁频谱衰落信道,仿真了高阶正交幅度调制信号的修正恒模盲均衡算法性能。仿真结果表明,修正恒模算法在均衡后星座图不仅汇聚程度大幅提高,而且纠正了由电磁频谱衰落信道带来的相位偏转,在收敛速度和降低残余符号间干扰方面均改善了均衡器的性能。
     

基于边缘增强总变分正则化盲泊松图像反卷积

针对总变分的方法支持分片常值解,易导致图像内容中的平坦区域出现"阶梯效应"和纹理及部分细节随着噪声消失等问题,提出基于边缘增强总变分正则化的盲泊松图像反卷积方法.受边缘信息对视觉感知的重要性的影响,提出具有空间自适应性的边缘增强指示算子约束总变分正则化项,并采用双边滤波区分图像内容中的边缘和平坦区域.一系列仿真和真实模糊图像实验表明:提出的方法与其他方法相比具有较好的平滑平坦区域和保边缘的特性.     

内蒙古盲蝽科-新纪录种记述（异翅亚目，盲蝽科，叶盲蝽亚科）

整理内蒙古半翅目昆虫标本时鉴定出一内蒙古新纪录种——盲蝽科叶盲蝽亚科大唇盲蝽属（Macrotylus Fieber,1858）赞氏大唇盲蝽（Macrotylus zinovievi Kerzhner,1984）,现描述如下（图1）．文中度量单位均为mm,标本存放于内蒙古师范大学生命科学与技术学院昆虫标本室．     

A new efficient blind signcryption

In a blind signcryption, besides the functions of digital signature and encryption algorithm for authentication and confidentiality, a user can delegates another user＇s capability with the anonymity of the participants guaranteed. Some blind signcryptions were proposed but without a blind signcryption with public public verifiability. In this paper, verifiability that is proved to be efficient and secure is proposed. Through the security analysis, we proved that the scheme can offer confidentiality, integrity, unforgeability, non-repudiation and public verifiability. The coming research direction is also summarized.     

基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法

为了解决奇异值分解（singular value decomposition, SVD）算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制（quantization index modulation,QIM）均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）,以及对变换后的近似部分系数进行SVD分解,使用μ律压缩函数压缩分解后的最大奇异值,用QIM的方法嵌入二值水印。算法只用到了最大奇异值,可以盲提取水印,消除因传输原始载体图像产生的不安全性,μ律压缩技术也减小了嵌入水印对原始载体图像的扰乱。仿真实验结果表明,该算法保持了较高的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、联合图像专家小组（joint photographic experts group,JPEG）压缩、缩放等常见攻击具有更强的鲁棒性。     

基于EMD改进算法的欠定混合盲分离

为改善拟合效果,针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法存在的端点效应,提出一种改进的EMD算法——端点极值延拓方法.利用改进的EMD算法对观测信号进行分解,将分解分量连同之前的观测信号构成新的观测信号,从而将欠定情况转化为超定情况,最后利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法得到源信号的估计.通过仿真实验对比,证明了本文算法的有效性.     

结合改进粒子群的非线性盲源分离方法研究

针对传统非线性盲源分离(NBSS)算法容易陷入局部最优解从而导致分解精度较低的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的NBSS算法。该方法利用多层感知机(MLP)拟合非线性混合的逆过程,并将分离信号的互信息最小作为优化目标(PSO的适应度),从而实现MLP中参数的优化。然而,标准PSO算法存在粒子早熟从而使待优化问题陷入局部最优解,针对这一问题,对适应度低的一部分粒子进行依概率的杂交和变异,使粒子群体在整个迭代过程中保持多样性,从而有效解决标准PSO算法的粒子早熟问题。仿真和试验结果表明,相比于线性盲源分离算法和基于标准PSO的NBSS算法,提出的算法可以从非线性混合机械信息中提取纯净的独立源信息,并且提高了非线性混合源的分离精度,为机械系统的监测诊断和振动噪声溯源提供科学依据和关键技术。     

基于块对角结构的语音信号盲压缩重构

为在复杂环境中提高语音信号的重构精度, 提出基于正交块对角结构的语音信号盲压缩重构算法, 通过最优求解找到一组对应的正交块对角变换基及稀疏矩阵, 利用二者乘积实现语音信号压缩重构。该算法确保盲压缩感知理论具有唯一解, 能从复杂的环境中恢复原始语音信号, 具有更强的自适应性, 在保证听觉效果的同时, 大大降低了观测维度。实验结果表明, 基于正交块对角结构盲压缩感知(OBD-BCS: Orthonormal Block Diagonal Blind Compressed Sensing)算法能高质量恢复语音信号原始结构。     

基于相邻信号点的自适应变模盲均衡算法

针对基于星座图划分的正交幅度调制盲均衡算法迭代初期误判率较高的缺点,在分析正交幅度调制信号自适应变模盲均衡算法的基础上,提出了一种改进的自适应变模算法。该算法在对每个星座点都均衡的同时,还将相邻星座点的影响考虑在内,并采用新的加权因子选取方法动态控制相邻星座点的权重比例,使得算法的误判率降低,从而具有更快的收敛速度。不同的水声信道仿真实验进一步验证了该算法在收敛速度上的优越性。     

基于自适应粒子群优化的非线性转子故障特征提取

针对非线性机械故障信号分离依赖于非线性函数的选取问题,提出一种基于自适应粒子群优化的机械故障特征提取方法.该方法把观测信号的负熵做为目标函数,通过观测信号的状态自适应地调整惯性因子,有效克服了信号恢复质量和收敛速度间的矛盾.通过对仿真信号的分离,实现了分离输出信号与仿真信号的一致性.最后利用该方法对实测混叠机械振动信号成功实现了故障信号分离,验证了所提方法的有效性.