多子带雷达信号融合噪声抑制方法

全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。

包含多子带结构的MOS器件开启电压量子力学效应修正模型

量子力学效应对于深亚微米 MOSFET特性的影响随着衬底浓度的增加和栅氧层厚度的减小而日益显著 .实验结果表明 :量子力学效应能够导致开启电压明显的漂移 .本文通过比较薛定谔方程在抛物线势垒下的数值解和三角势垒下的解析解验证了 MOS结构弱反型区量子力学效应三角势垒近似的正确性 .在计算弱反型区量化层内子带结构的基础上 ,提出量子化有效态密度和经典有效态密度的概念 ,分析了载流子在子带中的分布情况 ,讨论了量子力学效应影响开启电压的两个因素 ,并在此基础上给出了开启电压的量子力学修正模型 .该模型准确地揭示了量子力学效应影响开启电压的物理实质 。

基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知

基于调制宽带转换系统(MWC),提出一种基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知方法。首先利用MWC实现宽带信号的低速率采样,得到子带信号;然后提出一种噪声功率及检测门限估计方法,再利用能量检测法实现对非噪声子带的频谱感知;最后利用小波变换对信号子带进行频谱边缘检测,以确定主用户信号占用频段的确切位置信息。仿真结果验证了所提出的宽带频谱感知方法的可行性和有效性。

基于多子带可逆细胞自动机的二值图像压缩算法

提出一种新颖的基于多子带可逆细胞自动机的二值图像压缩算法。该算法采用可逆细胞自动机可实现信号子带编码的思想,实现了一个四子带可逆细胞自动机,并用其将二值图像信号分解为一个低频子带和三个高频子带。然后用改进的跳白块算法对各子带分别进行压缩编码。实验结果表明,该算法计算复杂度低,且具有较高的压缩比。

AlGaN/GaN异质结中二维电子气多子带解析建模

为了能够方便精确地研究AxlGa1-xN/GaN异质结中二维电子气性质,提出一种多子带二维电子气的解析模型.利用此模型能够求出二维电子气能带、子能级、波函数和量子特性的解析解.通过模型计算还可以得到二维电子气的分布变化、面电子密度、基带能级、费米能级和势阱随Al组分及AlGaN层厚度的改变.与泊松-薛定谔自洽求解结果相比较,此模型能够给出精确的结论,并避免了泊松-薛定谔自洽求解复杂的数值计算和耗时长等缺点.

超高分辨率星载SAR系统多子带信号处理技术研究

多子带信号拼接是星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)实现超高距离分辨率的重要方式,但受限于硬件系统、大气传输等非理想因素的影响,接收各子带信号在子带内会存在幅度和相位误差,子带间也存在幅度、相位和时延不一致误差。这些误差严重影响多子带合成后的信号质量以及最终的图像质量。本文基于星载多子带SAR系统模型,首先提出了一种先单子带成像,再多子带信号拼接的成像处理策略;然后在此基础上,针对子带内/子带间幅相和时延误差提出一种基于各子带强目标点数据的误差估计与补偿方法。该方法主要包括基于质量相位梯度自聚焦(Quality Phase Gradient Autofocus,QPGA)准则的强目标点数据提取、基于PGA的子带内误差估计、子带间误差估计和误差补偿与频谱合成四个步骤。理论仿真分析数据实验验证了本方法的有效性。

基于ERB尺度划分的多子带语声信号抗噪谱减算法

为了研究心理声学在语声增强方面的应用,本文提出了一种基于等效矩阵带宽(ERB)尺度划分的多子带语声信号抗噪谱减算法。此算法根据ERB尺度将带噪信号的频谱划分成多个子带,然后再根据每个子带的分段信噪比以及心理声学掩蔽原则分别计算每个子带的谱减参数,最后在每个子带中分别进行谱减算法处理。实验结果表明,应用新算法所获得的语声增强结果在信噪比、IS失真以及PESQ方面均优于之前提出的多子带语声信号抗噪谱减算法。

基于距离向多子带拼接技术的误差分析

合成孔径雷达(SAR)系统采用多子带拼接技术合成大宽带信号,实现距离向高分辨成像,工程实际中各个子带信号存在幅度不一致、时间不一致、相位不一致,而不一致会影响子带拼接的性能。文中介绍了时域和频域拼接方法,对幅度、时间、相位不一致进行独立分析。通过Matlab软件对幅度、时间、相位不一致进行仿真,分析了不同误差对子带拼接带来的影响。仿真结果表明,幅度、时间、相位不一致时,距离向峰值旁瓣比(PSLR)、积分旁瓣比(ISLR)均产生不同程度恶化。

基于CZT的多子带信号时差估计方法

针对稀疏多子带信号多子带综合时差估计难,高分辨时差估计计算量大的问题,提出了一种基于线性调频Z变换(CZT)的稀疏多子带信号融合的快速高分辨时差估计算法。该方法通过CZT对各子带信号的互谱进行高分辨的谱分析得到各子带信号的高分辨互相关函数,通过分析各子带互相关函数的相位关系实现各子带互相关函数的相参积累。相比传统广义互相关算法,该方法在实现多子带相参积累的同时,大大降低了计算量。仿真结果表明:提出的基于CZT的多子带融合快速时差估计方法能精确地估计时差,相比单子带信号的时差估计性能可以获得明显提升。

多子带结构卫星高速MODEM相位误差对系统性能影响的研究

针对目前高速MODEM对ADC和DAC高采样速率的依赖性,提出了一种基于多子带结构实现卫星高速MODEM的一种新算法。结合并行处理它可以极大地降低收发信机前端的DAC与ADC采样速率及对基带信号处理速度的要求。基于计算机仿真,对多子带结构中出现相位误差时的系统性能进行了深入研究,并采用数字相关法对相位误差进行精确估值并补偿,消除了对系统误码性能的影响。

基于M带小波变换的多聚焦图像融合

针对目前小波域内多聚焦图像融合所存在的问题,提出一种基于M带小波变换的图像融合方案。由于M带小波变换域在能量紧致性和方向选择性等方面都比传统二带小波更有优势,综合考虑图像在M带小波变换域的多尺度和多方向性信息以及局部区域的相关特性,提出了一种新的小波域图像融合策略——基于多子带联合窗口特性的图像融合。仿真实验分析表明,该文算法的结果不论在视觉效果还是在信息量指标方面都优于传统的二带小波。

基于多带CHMM和神经网络融合的语音识别

根据人类的听觉感知机理,提出了一种改进的基于多子带连续隐马尔科夫模型和BP神经网络融合的识别算法。

舰船目标噪声调制包络谱融合算法研究

舰船噪声调制包络谱是水下目标识别的重要特征。分析了调制包络谱的一般模型,把"最优"调制包络看作一种随机过程,将舰船噪声的多子带检波信号看作是对"最优"调制包络的一次观测,并将其作循环相关,用有限次观测的集种平均作为"最优"包络的估计,从而得到多子带融合包络谱,舰船噪声实测数据验证了该方法的有效性。

舰船噪声听觉节奏特征

舰船噪声调制包络能反映舰船噪声听觉节奏特征,但在对其进行谱分析和特征提取过程中会损失部分信息。直接将舰船噪声包络可视化,并采用简单的人机交互提取特征量,对噪声分析和识别是有利的。包络分析采用多子带融合方法,将"最优"调制包络看作一种随机过程,并将舰船噪声的多子带检波信号看作是对"最优"调制包络的一次观测,对其作循环相关,用有限次观测的集种平均作为"最优"包络的估计,从而得到多子带融合包络,舰船噪声实测数据验证了该方法的有效性。

船舶螺旋桨空化噪声非均匀调制特性及其应用

从螺旋桨空化噪声谱统计模型出发,分析研究螺旋桨空化噪声非均匀调制特性的机理和规律,并利用大量海上实录船舶噪声进行验证。从形成机理看,认为非均匀调制特性主要由船尾形状、螺旋桨结构以及船舶航行工况共同决定的尾流分布所导致,不同型号船舶的非均匀调制特性具有个体性;从舰船噪声信号能量谱看,调制的非均匀特性,主要受能量谱峰值频率的影响。最后基于船舶噪声的非均匀调制特性,提出一种基于多子带自适应加权的DEMON增强算法,并利用实际数据进行验证。

基于小波包和ZFFT的舰船辐射噪声调制特征融合和提取

舰船噪声调制包络谱是水下目标识别的重要特征。本文提出了一种基于小波包分析和ZFFT的高频噪声解调分析(DEMON)方法,对多子带包络谱进行融合,得到了线谱特征明显的DEMON谱;利用倍频算法,对DEMON谱进行了轴频提取。舰船实测数据证明该分析方法的可行性和有效性。

舰船辐射噪声分频段调制特征仿真方法研究

针对舰船螺旋桨非均匀调制特征的仿真要求,文章提出了一种舰船辐射噪声分频段调制特征仿真方法。利用小波包分解方法,对实测舰船辐射噪声信号进行分频段解调,并给出了调制特征提取与调制深度估计的频带数目划分依据,对不同频带调制特征的调制深度进行估计后,得到调制深度随频带变化的曲线。在此基础上,用不同频带调制深度的估计值,分频段对平稳连续谱进行调制,实现基于分频段调制谱重构的宽带辐射噪声仿真。结果表明该方法能够较好地吻合实测信号的非均匀调制特性。