GPS接收机抗干扰空时自适应滤波方法

针对联合空时处理使计算量显著增加这一问题,本文研究一种数据分段输入的降秩自适 应滤波方法,使GPS接收机空时抗干扰方法具有可行性和易行性。

GPS接收机联合空时抗干扰方法

传统的阵列抗干扰技术应用于GPS接收机抗干扰前端的主要问题是自由度有限、对多径干扰处理困难,因而无法应付恶劣场景和主动干扰。采用本文新颖之处是采用联合空时处理技术,在不增加阵元的情况下,能使阵的自由度大大增加,从而使抗干扰能力有质的提高。本文研究GPS接收机干扰场景的联合空时处理方法,针对空时处理使计算量显著增加这一致命缺陷,讨论降秩算法的多级嵌套维纳滤波实现,仿真结果证实了算法的抗干扰能力。

子空间与维纳滤波相结合的语音增强方法

针对复杂背景噪声下语音增强后带有音乐噪声的问题,提出一种子空间与维纳滤波相结合的语音增强方法。对带噪语音进行KL变换,估计出纯净语音的特征值,再利用子空间域中的信噪比计算公式构成一个维纳滤波器,使该特征值通过这个滤波器,从而得到新的纯净语音特征值,由KL逆变换还原出纯净语音。仿真结果表明,在白噪声和火车噪声的背景下,信噪比都比传统子空间方法有明显提高,并有效抑制了增强后产生的音乐噪声。

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.

自由曲面透镜误差修正加工控制的算法

自由曲面玻璃透镜的误差修正控制算法是一个新的领域。本文借鉴了在数字图像处理中的一些方法 ,探讨了它的修正算法 ,其中包括傅立叶变换算法、维纳滤波算法和直接算法等 ,并进行了计算机仿真。结果表明 :维纳滤波算法效果较好。最后对在工程实际中应该注意的问题进行了讨论。

基于DSP的实时图像复原

选用 TMS320DM642作为处理器开发了图像退化仿真和复原系统。可以实现图像采集、退化仿真、逆滤波和维纳滤波复原。在软件设计中采用多种优化措施,如合理分配内存,二维数据片外存储,功能强大的 Image Lib 库函数调用,DMA 方式实现片内、外存储器之间的数据交换;行列算法实现二维 FFT;在复原时用定点乘法代替耗时的浮点除法运算;通过合理定标确保二维 FFT 和 IFFT 过程不产生溢出;模板平滑取代卷积加快图像模糊运算;使用内联函数、循环展开、软件流水、编译选项等,这些措施的应用,大大减小了运算量,提高了处理速度。对256×256图像进行的模糊、逆滤波和维纳滤波复原运算,帧率达到10帧/s.

机载前向阵雷达近程地面目标检测

根据地杂波谱特点,本文提出了一种前向阵近程地面目标检测方法。该方法由频移补偿预处理、二级降维(3DT-SAP级联多级维纳滤波器(MWF))空时自适应滤波、两步广义似然比检验(GLRT)组成。其中,3DT-SAP级联MWF方法不仅本身能以低的计算代价实现杂波的有效抑制,而且能使两步GLRT方法通过极少量的计算完成与GLRT方法性能相同的恒虚警检测,降低了计算总量。仿真表明,此系统方法能够有效检测出前向阵近程地面目标。

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。

多级维纳降秩频移滤波器在直扩系统中的抗干扰应用

直扩系统中,采用频移滤波器作为白化滤波器,利用了窄带干扰的循环平稳特性,可得到比传统线性时不变滤波器更好的抗干扰效果。本文把多级维纳滤波算法应用到频移滤波器中。理论分析和仿真表明,利用多级维纳滤波算法,频移白化滤波器在低秩条件下,仍可以得到很好的抗干扰效果。

直扩系统中基于循环平稳特性的低秩盲自适应抗干扰算法

直扩系统中,频移滤波器可得到比传统线性时不变滤波器更好的抗干扰效果。本文在频移滤波器基础上,在约束MMOE准则下,研究一种低秩盲自适应算法---盲循环多级维纳滤波算法。理论分析和仿真表明,这种算法比同准则下的最小递归二乘算法有更低的复杂度和计算量,并且可以获得相当的抗干扰效果。

基于显著边缘信息的大气湍流图像盲复原

大气湍流是大气的一种重要运动形式,对成像系统造成严重干扰,使图像产生畸变、模糊。文中提出一种基于显著边缘信息的大气湍流图像复原算法。首先,对每一帧图像进行畸变矫正,将矫正后的图像序列融合产生一幅图像。然后提出一种利用图像显著边缘信息估计图像退化核函数的方法,检测融合后的图像的显著边缘并重构出清晰图像的显著边缘,并以此估计图像退化核函数值。最后利用该核函数的估计值,使用维纳滤波器进行空间域的反卷积运算,恢复出清晰图像。实验结果表明本文算法能有效还原出清晰图像,锐化图像边缘,并抑制人工噪声,具有较高实用价值。

HRIS中基于噪声特征的自适应迭代处理方法

简要地分析了ＨＲＩＳ数据中噪声的频谱特征，并在此基础上提出了一种基于噪声频谱特征的自适应维纳滤波迭代处理方法，实验表明该噪声处理方法具有很强的自适应和噪声抑制能力，完全满足实际的需要。

知识辅助的机载MIMO雷达降秩STAP算法

研究机载平台下的MIMO雷达空时自适应处理技术(STAP),基于广义旁瓣相消结构的多级维纳滤波器,提出了一种利用先验知识约束的MIMO雷达降秩STAP算法。通过利用干扰方向知识以及基于扁长椭球波函数估计的杂波子空间知识,在保证杂波抑制性能的基础上,大大降低了机载MIMO雷达STAP算法的运算量和样本需求量。同时,考虑了知识不匹配情况下,知识辅助对算法收敛性能的影响。仿真结果表明,当知识存在一定误差时,该算法仍能有效地改善STAP算法的收敛性能。

一种CMMB系统信道估计改进算法的研究

针对CMMB系统中接收信号因受传输环境的大、小尺度衰落、多普勒衰落影响,通过最小二乘信道估计和低密度奇偶校验码LDPC(Low Density Parity Check Code)译码结合的算法在接收端对信号进行接收处理,实验仿真表明,该算法可以达到与经典算法的性能相接近效果的同时大量减少了系统的复杂度。

基于CG-MSNWF的空时自适应抗干扰算法研究

针对多级维纳滤波MSNWF(Multi-Stage Nested Winner Filter)算法的计算量大,在处理高维数据时不能满足实时性的需要问题,采用基于共轭梯度CG(Conjugate Gradient)的多级维纳滤波算法—CG-MSNWF。在相同的干扰抑制性能条件下,该算法相比于MSNWF不需要后向迭代过程,降低了计算量和对硬件存储器的要求,提高了算法的收敛速度,满足了实时性的需求。仿真结果证实了算法的实效性。

基于多级维纳滤波的卫星信号DOA盲估计研究

卫星信号的盲测向是使用阵列天线进行导航终端抗干扰的基础,为了解决该问题,文中利用每颗卫星对应C/A码的唯一性进行解扩,提高了卫星导航信号的信噪比,采用多级维纳滤波分解得到的信号子空间代替ESPRIT算法中特征分解得到的信号子空间,提出一种基于多级维纳滤波的ESPRIT算法来实现卫星导航信号测向的应用。仿真结果表明,该算法不但能够实现卫星导航弱信号的测向,而且能够降低ESPRIT算法的运算量,具有更好的稳健性和测向性能。

一种无参考自适应的图像运动模糊修复算法

论文研究镜头运动产生图像模糊的数学建模问题,并探讨运动模糊的自适应恢复的方法。提出一种结合Weiner滤波器和遗传算法的自适应模糊去除算法。选择无参考的图像质量评价方法,对恢复图像的质量在线评价,并结合遗传算法自适应的优化处理参数,实现图像处理效果的优化。实验表明,本研究可以将以往的同类方法进行增强,提高修复图像的可辨识程度。

基于小波变换的语音增强算法

结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。

银行过度信贷增长的测度与风险

基于中国2003~2016年16家上市银行样本数据,本文应用HP滤波方法对个体银行的过度信贷增长进行测度,并实证分析过度信贷增长和事后信贷风险的关系。研究发现:(1)商业银行不良贷款率会受到过度信贷增长的正向影响,这证明中国信贷市场上存在"赢者诅咒"效应。(2)由于风险偏好存在差异,相对于其他中资上市银行而言,四大国有控股商业银行信贷风险对过度信贷的敏感性更强。(3)过度信贷在增加信贷风险的同时,也在一定程度上冲击了银行的稳定性,增加了银行的破产风险。

可见光目标检测中图像增强方法研究

文中对目前常用的图像增强技术进行了研究,首先对目标图像特性进行了分析,介绍了常用的滤波方法,包括中值滤波、高通滤波和winner滤波等方法,用这些方法对给定的图像进行了滤波;接着提出了一种和最大值滤波的图像增强方法,也用该方法对给定的图像进行了滤波,并比较了各种方法处理图像中对目标信噪比的改善情况,给出了相应的结果,结果表明和最大值滤波要优于其他的方法。