信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构

在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明：基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

通信对抗战术演习目标信号构设方法

构设带有一定战术背景的目标信号环境,是当前通信对抗战术演习急需解决的现实问题。在分析了通信对抗战术演习对构设目标信号环境特殊要求的基础上,提出了构设目标信号环境的以少代多的数量等效方法、以近代远的距离等效方法、组网通联等效方法和作战行动变化等效方法。提出了由全局逼真度、阶段逼真度、受训装备感受逼真度和目标逼真度组成的四级构设逼真度指标体系。针对一个具体的构设实例,设计仿真算法验证了文章提出的4个构设方法,并通过对预期构设逼真度的分析得出了一些有意义的结论。研究成果已在实践中得到了应用。     

基于DAC5686的线性调频信号产生方法研究

研究了基于DAC5686的线性调频信号产生方法。分析了线性调频信号及其产生原理,研究了DAC5686工作原理,设计了信号产生电路,给出了线性调频信号的实现实例．结果表明,该方法可以灵活地产生所需线性调频信号,从而满足某型地空导弹制导雷达中频接收机性能测试的需要．与传统的线性调频信号产生方法相比,该方法降低了系统设计难度,缩短了开发周期,提高了设计的可靠性,具有较高的实用价值,对于其它场合频线性调频信号的产生也具有一定的借鉴意义．     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。     

仿真信号模糊一致性分析与风险评估方法

为了完善基于置信区间的仿真信号一致性分析方法,考虑了置信区间与接收区间的长度匹配问题,定义来最佳样本容量,并在此基础上提出了基于D-S证据理论的仿真信号模糊一致性分析方法。同时为了对信号仿真模型的风险进行定量评估,建立了信号仿真模型风险系数函数,得到多参数仿真信号风险系数向量,以此给决策者和/或仿真用户提供决策支持。最后,用水中兵器仿真试验中水中目标辐射噪声仿真的应用实例加以说明。     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

PCA和ICA的舰船尾流后向散射光信号检测

水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此严重影响了有用信号的提取。针对这一问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的尾流散射光信号检测方法。首先使用主成分分析对采集的散射光信号进行降维,去除冗余成分,之后使用基于负熵的F astICA算法对数据进行处理,分离了水体和舰船尾流的散射光信号,通过实验验证了该算法的有效性。     

小波变换在过零调制信号检测中的应用研究

将小波分析理论应用于配电网络过零调制信号的检测中,解决了在强噪声、低信噪比的配电网络中通信误码率高的难题,提高了系统的信噪比。给出了小波变换Mallat算法的分解和重构公式。信号仿真表明,应用该方法可以很好地从复杂环境下提取有用信号的特征。