基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号检测算法

针对复杂噪声背景下线性调频信号检测问题,利用分数阶Fourier变换具有解除时频耦合和信号在分数阶Fourier域呈现能量谱的高度聚集的特性,得出一种基于分数阶Fourier变换的信号检测算法,并将算法用于高斯白噪声和色噪声背景中信号检测。仿真结果表明,该算法对高斯、非高斯色噪声中的线性调频信号检测均有良好的检测性能。     

基于正交小波分解的线谱增强算法研究

介绍了传统线谱增强器(ALE)结构,分析了ALE的工作原理。ALE线谱增强的原因是降低了基本输入和参考输入中的噪声相关性,由于对参考输入的权系数调整无法对噪声进行合理估计,正弦信号得到增强。正交小波分解能将信号分解为尺度子空间和小波子空间中的2部分,同时2子空间正交。利用正交小波分解的这一特性,将尺度子空间中的逼近部分作为自适应滤波器的参考输入,使得参考输入和原信号中的噪声相关系数很小。对高斯环境下正弦信号和某水中目标实测信号进行了算法仿真,研究了该线谱增强算法的性能。结果表明,该算法在对高斯噪声环境和非平稳、非高斯目标实测信号中的线谱增强效果均优于ALE。     

简化MIMO-OFDM模型的EM-Turbo信号检测算法

根据Turbo编码的交织长度对通信系统性能的影响,提出了简化的Turbo编码MIMO-OFDM系统模型。研究了最大期望（EM）算法在这种简化模型中的性能,并提出了一种EM算法与Turbo软译码相结合（EM-Turbo）的反馈迭代信号检测算法。比较了不同交织长度以及不同的信号检测算法情况下的系统性能。仿真结果表明在简化系统模型中,反馈迭代信号检测算法可以大大改善系统的性能。     

基于信噪峭度比的水下目标动态谱增强算法研究

根据非高斯噪声环境中水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量对角切片特征,定义了信噪峭度比的概念,导出了其理论计算公式.理论分析表明,在一定条件下,信噪峭度比总是大于用自相关函数定义的信噪比,提出了基于信噪峭度比分析法的水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量对角切片谱特征增强新算法.用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究.结果表明,该算法具有良好的抑制非高斯噪声能力,且不必对噪声分布作高斯性假设.因此,该算法具有重要的工程应用价值.     

基于循环平稳特性的跳频信号盲检测算法

跳频信号作为扩频通信的一种,由于其具有较强的抗干扰,抗截获的能力,并能作到频谱资源共享,因此在军事应用中得到了广泛的应用。文章针对通信对抗中的跳频信号盲检测问题,提出了一种基于循环平稳特性的跳频信号盲检测算法。该算法将渐进最优x^2检验方法推广到跳频信号的检测问题上,提出检测统计量,从而完成对高斯白噪声环境下的跳频信号检测。实验结果表明,与传统能量检测方法相比,该算法对于高斯白噪声环境中的跳频信号具有更好的检测性能,且计算量小,易于实现。     

海面视距传输MSK信号相干接收性能研究

海面近距离通信中，视距传输是较常用的通信方式，在考虑散射和高斯白噪声影响的基础上，主要研究MSK信号在此通信中相干接收的误码性能，给出系统误码率的计算方法，并以Matlab对之进行仿真分析.     

基于四阶累积量的最小模DOA估计方法

高阶累积量由于对高斯噪声不敏感,在高分辨阵列信号处理中可用来提高参数估计的分辨性能。本文从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合最小模(M in-Norm)算法的结构,从而可进行DOA(D irection of Arrival)估计。由于四阶累积量对高斯噪声干扰不敏感,从而可提高估计的分辨性能。本文就这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的M in-Norm算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

MSK信号的差分数字解调方法

根据MSK信号的数学特征,提出了一种用码元内差分的方法来实现MSK信号的数字解调,详细推导了该解调算法的数学过程和该算法在白噪声信道上的误码性能.计算机仿真结果表明该算法是简单有效的.与传统的解调算法相比较,该算法对载波频偏和相移不敏感,可以应用在通信侦察等场合.     

基于无味粒子滤波和交互多模型算法的多机动目标跟踪

闪烁噪声是一种非高斯噪声．为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度，在交互多模型IMM（Interacting Multiple Models）算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法——粒子滤波与IMM算法相结合，采用无味粒子滤波UPF（Unscented Particle Filter）代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波，提出了一种UPF—IMM算法，并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分，解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题，实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度．     

基于一种改进粒子滤波算法的目标跟踪研究

为了解决非线性、非高斯系统目标跟踪问题,研究了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的跟踪应用,与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤。在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器在滤波精度、运算时间等方面的差异,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。     

基于分数低阶统计量的卡尔曼滤波目标跟踪算法

针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声,可以采用α稳定分布建立更符合实际的噪声模型。根据统计信号处理最新理论和技术,利用p阶分数相关和分数低阶协方差替代传统相关和协方差来改进Kalman滤波器,优化获得基于分数低阶统计量的Kalman滤波目标跟踪新算法(FLOS-KF)。仿真验证了FLOS-KF滤波跟踪新算法可以更好地适应非高斯复杂环境,得到稳健的跟踪效果。     

基于区域分割的非局部全变差SAR相干斑滤波

受成像体制影响,合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波（Non-local means filter, NLMF）与全变差（Total variation,TV）正则化的非局部均值-全变差（NLM-TV）降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构, NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,TerraSAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明：相比多种滤波算法, NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。     

基于MAP-EM算法的COFDM频偏跟踪和信号检测技术

结合了串行卷积级联码编码（SCCC）的OFDM系统（COFDM）在时域上对信息段进行交织,在对抗突发干扰、提高系统性能上具有明显优势。但是实际通信系统中,频偏的存在严重地影响了COFDM系统的可靠性。由于频偏与收发两端振荡频率差和多普勒频移有关且时变,大大增加了问题的复杂性。文章将SCCC的MAP译码方法与频偏寻优的期望最大化（EM）算法相结合（MAP-EM）,采用反馈迭代技术实现了频偏跟踪与字符的联合估计。由于该算法是基于最大似然准则的寻优方法,且交织使每个OFDM帧之间的信息能够进行相互补偿,因此能够改善系统性能。计算机仿真结果表明,随着迭代次数增多,频偏跟踪的精度和整个系统的误码率性能都有所提高。     

Feedback-feedforward variable gain iterative learning method adopted in electro-hydraulic position servo system北大核心CSCD

[目的]为了实现电液位置伺服系统的精确控制,提出一种反馈-前馈变增益迭代学习法。[方法]首先建立电液位置伺服系统的简化模型,然后对迭代学习控制算法进行改进,采用带遗忘因子的变增益学习律,最后开展Matlab仿真对比验证。[结果]仿真结果表明:相较于传统的迭代学习和传统PID控制,改进后的迭代学习算法具有更好的收敛性和更小的跟踪误差,可以使电液位置伺服系统快速精确地跟踪位置曲线,从而提高系统动态特性。[结论]研究成果可为电液位置伺服系统的控制性能优化及实际工程应用提供参考。     

变尺寸装箱问题的迭代/贪婪动态规划算法

针对船舶建造中管材切割规划这一类特殊的变尺寸装箱问题,提出了一种迭代贪婪/动态规划算法(IGDP)并对其进行求解.首先,提出了求解子集和问题的贪婪操作与动态规划的组合解法.然后,基于贪婪操作与动态规划的组合解法实现对整个问题的构造启发式求解,并且通过迭代的拆箱/再分配操作提高了算法的局部搜索能力.最后,通过8个算例的仿...     

基于MATLAB中值滤波算法的优化与实现

介绍了中值滤波的滤波特点,针对标准中值滤波在滤除椒盐噪声中的不足,提出了一种中值滤波优化算法,通过MATLAB软件仿真,结果表明该算法在有效地去除椒盐噪声的同时,很好地保护了边缘细节,较标准中值滤波具有更优良的滤波效果.     

基于高阶谱的舰船噪声特征提取与实验

利用高阶谱对舰船辐射噪声进行了分析,着重研究了采用双谱分析的方法提取舰船噪声特征,给出了维谱特征提取的算法,提取了9维的特征向量并利用神经网络进行了训练与识别.实验表明,该方法对舰船辐射噪声信号具有很好的分类效果.     

基于声场干涉谱图的目标距离提取技术

由于噪声的影响,基于引导源定位算法中形成的声场干涉条纹图像模糊不清,利用图像特征提取技术无法提取出距离特征量。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了先对干涉图像进行降噪处理,再进行特征提取的解决思路。介绍了3种去噪方法,并对它们的性能进行比较。研究结果表明,降噪能有效克服定位失准问题,且小波阈值方法效果最好。