基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

基于APSK信号周期性相差的载波频偏估计算法

随着卫星通信业务的发展,卫星高阶调制技术逐渐得到广泛的应用,然而高阶调制信号受载波频差的影响比较严重。基于高阶幅度相位调制(APSK)的信号特点,讨论了载波频偏对信号产生的影响,并根据频偏带来的相位偏差的周期性,采用了周期统计和快速傅里叶变换算法,从而获得噪声下的频偏估计值,并进行了仿真和性能分析。研究和仿真表明,该方法估计精度较高,简单易行,且不受载波初始相偏的影响。     

基于广义模糊函数的MIMO SAR分辨特性分析

多发多收合成孔径雷达（MIMO SAR）是近年来发展起来的一种新型雷达体制。与传统SAR相比,MIMO SAR综合利用了波形分集和空间分集优势,如何衡量系统的分辨特性以及模糊特性成为亟待解决的问题。本文将模糊函数概念推广到MIMO SAR性能分析中,通过数学推导获得了广义模糊函数的解析表示,结果表明MIMO SAR系统分辨率不仅取决于发射波形参数以及合成孔径长度,还与发射波形集的正交性以及收发天线阵列流形密切相关,仿真实验验证了系统模型的有效性和相应分析的正确性。     

多预警机雷达信息融合的多普勒盲区目标检测

预警机雷达采用脉冲多普勒体制,不可避免地存在多普勒盲区。在对空工作模式下,多普勒盲区会导致目标频繁暂消和重复起批。在深入分析预警机雷达多普勒盲区目标的检测问题的基础上,构建了基于多站信息融合的分布式恒虚警率目标检测器。通过理论推导确定了融合规则,给出了局部雷达全空时处理条件下的目标检测广义似然比和虚警门限。仿真结果表明,该方法能够显著提高对落入多普勒盲区内的目标点迹的检测概率,同时改善了目标航迹质量,具有一定的实际意义和应用价值。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

自由飘浮空间机器人准刚性分解运动轨迹控制与仿真

研究轨道空间机器人操作时,基座处于自由飘浮状态的手爪准刚性运动直角坐标轨迹的分解运动控制,重点分析了广义雅可比矩阵的计算,并进行了空间单手３—ＤＯＦ的仿真,该方法可相应推广到开链多手。     

H∞滤波的广义平方根算法

研究H∞广义平方根滤波.引入非定矩阵的广义平方根分解,给出了使矩阵三角化的双曲变换矩阵的存在性判别及其求取方法,从而使H∞滤波的存在性判别以及H∞广义平方根滤波的算法得以实现.     

基于小波变换的声阵列定位技术

为了确定空中目标的位置,在传统的四元十字阵定位方法的基础上进行了改进,并用小波变换的方法把信号分成不同的频段,然后对分解信号进行重构,利用互相关技术计算时延,进而进行声定位.仿真结果表明该方法能有效提高定位精度.