短波信号检测中的形态学预处理算法

针对信号检测中色噪声干扰和多谱峰信号的判断问题,通过研究实际短波信道特性和信号频谱特征,提出一种将频谱作为一维灰度图像进行形态学滤波的预处理算法,应用顶帽变换进行白化滤波,通过闭运算进行信号增强。仿真实验结果表明,该算法能在复杂的短波信道环境下较好地抑制色噪声干扰,实现对弱信号和多谱峰信号的有效检测。

一种基于形态学预处理的时频检测算法

为克服短波信道中噪声和干扰对跳频检测的不利影响,对其时频分布特征进行分析,提出了一种把时频图作为二维图像进行形态学预处理的时频检测新算法。并采用复合信息熵进行了性能评估和仿真分析。仿真结果表明,在复杂的短波信道环境下,算法能有效抑制噪声和干扰信号,实现对跳频信号的检测。

基于粒子群优化的小型无人机FastSLAM算法研究

针对在无GPS环境下的小型无人机自主飞行问题,提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的快速同步定位和地图创建(FastSLAM)方法—IPSO FastSLAM算法。IPSO算法通过引入自适应重采样方法,有效克服了粒子退化问题,又减少了过频重采样带来的计算负担。提出了以粒子集多样性测度作为启发因子,引导重采样后的粒子优化搜索过程,克服重采样过程造成的样本枯竭问题,保证粒子集多样性水平最优。最后,应用该算法对一种小型无人机模型进行仿真实验,结果验证了该算法正确、可行。

基于形态滤波的短波信号检测算法

针对短波信号检测中色噪声干扰导致信号检测概率低的问题,通过研究实际短波信道特性和信号的频谱特征,提出一种将信号频谱图作为一维灰度图像进行形态学滤波的预处理算法,应用联合形态学滤波估计信号噪声基底,利用改进的顶帽变换进行白化滤波,最后依据高斯白噪声环境下的门限估计理论进行信号检测。实验结果表明,该算法能在复杂的短波信道环境下较好地抑制色噪声干扰,对弱信号的有效检测率可提高10%～20%。

基于软件无线电的微弱信号相关检测算法研究与实现

文章对微弱信号的相关检测原理和步骤进行了研究,给出了相关检测在数字域的快速实现算法。利用软件无线电思想设计了信号采集、数据处理平台,实现了较低信噪比信号的相关检测。