基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法

针对经典特征值类频谱感知算法在低采样、低信噪比下检测效果不佳的问题,基于最大最小特征值之差算法(DMM),利用最小特征值极限分布以及特征值均值的能量特征,提出了一种基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法(DAM),该算法以特征值均值与最小特征值为检测量,分析比较了算法在两种计算门限下的检测性能(DAM1与DAM2),理论与仿真结果表明,该算法在不增加运算复杂度的同时,在低采样、低信噪比的情况下,较DMM算法以及现有最大特征值与能量差改进算法(ME-S-ED)提升了检测概率,其中DAM1更适用于低信噪比,DAM2更适用于低采样。     

球形译码算法中不均匀半径分配方案及性能分析

在球形译码算法中,初始半径的选择与分配是影响算法性能与复杂度的重要因素.针对球形译码算法在低信噪比时复杂度高的问题,提出了一种新的基于V-BLAST信号模型的初始半径选择与(准)线性半径分配方案,并分析了应用该方案的两种典型球形译码算法流程的性能与复杂度,其分析方法适用于任意不均匀半径分配方案.分析与仿真表明,与传统的球形译码算法相比,在信噪比较低时,采用该方案的球形译码算法的复杂度显著降低;在较宽信噪比范围内,其误码率性能接近最大似然检测性能.     

基于 MMSE 准则的盲自适应多用户检测算法

基于MMSE准则提出了一种新的盲自适应多用户检测算法 ,分析了该算法的性能并进行了仿真实验。理论分析及仿真实验表明 ,该算法具有较低的复杂度 ,且性能要优于MOE检测器     

多雷达观测信号融合检测算法

针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。     

一种基于数据辅助的PSK信噪比估计新方法

针对复高斯信道中的PSK系统,文章提出了一种新的简便的信噪比估计算法。与传统的基于数据辅助的信噪比算法比较表明,新算法在保持较好的估计性能的同时,能够有效的降低计算复杂度,适合硬件实现。     

LTE系统下MIMO信号自适应检测研究

通过对LTE系统下的MIMO信号自适应检测进行研究,分别在高相关与适度相关信道模型下结合有、无HARQ两种状态,给出了4种不同情况下LMMSE、SIC 2 it、8-best和SSFE算法性能仿真,并对仿真结果进行了详尽分析比较,在此基础上给出了基于系统吞吐量的MIMO信号自适应检测的算法性能评价标准,并对各算法间状态转换给出了建议。     

DSP实现低信噪比条件下点目标检测与跟踪

针对嵌入式实时图像处理系统中 ,复杂背景低信噪比条件下红外运动点目标检测及跟踪所采用的处理算法 ,包括基于空域低通滤波的多图像平均法和自适应阈值分割法以及基于目标运动时空连续性目标运动轨迹拟合及目标运动轨迹参数预测算法 ,进行基于二维数组组合方式存储结构的算法复杂度估计 ,并将上述算法在TI公司的TMS32 0C6 2 0 1EVM板上进行实时性能评测 ,说明上述算法在基于具有软件流水性能的TMS32 0C6x系列DSP嵌入式实时图像处理系统中实现的可行性。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

基于LMD频域近似熵频谱感知算法研究

针对现有频域近似熵频谱感知技术在低信噪比条件下抗噪声性能和检测性能有待提升的问题,提出了一种基于LMD频域近似熵的频谱感知算法。(1)算法筛选出3个PF分量累加求和,使得算法提取局部调频包络特征信息得到最优,进一步排除噪声不确定度的影响。(2)算法对累加PF分量进行频域变换后求其近似熵,增强算法对频域信息的嗅探能力,提升算法检测性能。Monte Carlo仿真结果表明,在噪声不确定度为0dB,采样点数为8 000的情况下,当信噪比大于-19 d B时,可以对2ASK信号达到100%的检测概率,与现有频域近似熵算法相比,检测性能约有17 d B的提升。     

局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法

鉴于局部复杂度不能体现灰度级别变化剧烈程度的局限,对基于局部复杂度的图像过渡区提取算法进行了改进,提出了基于局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法.仿真结果表明:算法比采用基于局部复杂度的过渡区提取算法提取的过渡区更为准确,同时也具有更好的抗噪性能.