基于MUSIC对称压缩谱的快速DOA估计

为提高波达方向(direction of arrival,DOA)估计的速度、降低运算量,在分析多重信号分类(multiplesignal classification,MUSIC)算法原理的基础上,利用噪声子空间降维的思想构造一维MUSIC对称压缩谱(MU-SIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)。MSCS通过构造共轭噪声子空间并对噪声子空间及其共轭子空间的交集进行奇异值分解得到,其物理实质等效于在空间辐射源的对称位置添加相同数目的镜像辐射源。理论分析和仿真实验表明,MSCS不受实际阵型的限制,能将DOA估计的计算量降至传统MUSIC算法的50%,并具有与MUSIC相当的估计精度。

基于压缩感知的期望最大化贝努利非对称高斯近似信息传递算法

期望最大化贝努利高斯（BG）近似信息传递（EM-BG-AMP）算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递（EM-GM-AMP）算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型（BAG）,进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递（EM-BAG-AMP）算法。该算法的主要思路是假设输入信号服从BAG模型,然后使用广义近似信息传递（GAMP）重构信号并在算法迭代中同时更新模型参数。实验证明,在处理不同图像数据时,EM-BAG-AMP和EM-BG-AMP相比,时间增加了1.2%,峰值信噪比（PSNR）值提升了0.1~0.5 d B,尤其在处理纹理较少以及色差变化明显的图像时峰值信噪比（PSNR）值提升了0.4~0.5 d B。EM-BAG-AMP是对EM-BG-AMP算法的扩展和延伸,更适合实际信号的处理。

基于非均匀线阵和修正MUSIC算法的DOA估计

研究了基于非均匀线阵的DOA估计问题。提出了利用修正MUSIC算法进行DOA估计,并设计了对称布阵方式。仿真结果表明在对称布阵非均匀线阵中使用修正MUSIC算法,空间谱分辨率高、栅瓣小,且分辨率要高于均匀线阵。本算法获得了较高的空间谱分辨率,提高了DOA估计性能。

一种实对称矩阵特征值提取的高效并行算法及实现

本文作者用自行研制的一台使用 4片TMS32 0C4 0的、具有特殊四面体结构的数字信号高速并行处理机 ,实现了MUSIC算法的高速并行计算。在算法实现中 ,认真分析了算法中对性能影响很大的实对称矩阵特征值提取算法的并行实现问题。本文讨论了实对称矩阵特征值提取的串行算法和一种并行算法的特点 ,结合二者的特点 ,提出了一种新的高效的并行算法 ,并通过实验证明文中提出的实对称矩阵特征值提取的并行算法确实有效 。

两均匀阵型在互耦影响下MUSIC算法的性能分析

阵列互耦会影响MUSIC算法的测向性能,为此通过利用均匀线阵和均匀圆阵互耦矩阵的特殊结构,给出了两种均匀阵型在互耦影响下的MUSIC算法方位估计均方误差的表达式。虽然文中给出的两种一阶分析方法的思想分别来源于文献[4]和[5],但是这里考虑到了两种均匀阵型互耦矩阵的特殊性质,并从不同的角度分析了互耦扰动对两种均匀阵型的影响。此外,文中的结论还表明,在该文阵列误差模型的条件下,两种一阶分析方法可以得到相同的均方误差的表达式。最后,仿真实验验证了测量值与理论值具有较好的一致性。

基于压缩思想的低运算近场信号估计算法

针对近场源参数估计计算复杂度大的问题,提出了一种基于对称阵列结构的快速估计算法。首先通过对称阵列结构构造多项式,通过求解多项式的根得到近场源的角度信息;在距离估计的时候,结合压缩多重信号分类算法(Compressed multiple signal classification,C-MUSIC)的思想,将菲涅尔区域分为若干个子区域,通过构造噪声子空间簇的交集,得到新的谱函数,将原来整个区域搜索变换成小区域搜索,可节省运算时间。通过仿真试验验证了算法的有效性,证明该算法的运算复杂度与传统估计算法相比得到了很大改善。

一种对称α稳定分布噪声环境下DOA估计新算法

脉冲噪声环境下波达方向(DOA)估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题,提出了一种新的基于非线性压缩核函数(NCCF)的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的协方差矩阵,通过对有界矩阵进行特征分解确定信号子空间和噪声子空间,借用MUSIC谱估计公式进行谱峰搜索,得到DOA的估计值。仿真结果表明,NCCF-MUSIC算法运算复杂度较低,相比于基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法和基于广义类相关熵(GCAS)的MUSIC算法,该方法具有更好的准确度和稳定性。

对称压缩谱的改进求根快速DOA估计

为提高波达方向(DOA)角估计算法的运算速度,在分析了对称压缩谱(MSCS)算法利用构造共轭噪声子空间并对噪声子空间和共轭噪声子空间的交集进行奇异值分解,等效添加镜像辐射源思想的基础上,提出了构建MSCS算法的多项式,求解MSCS算法多项式根的方法。该算法保持了MSCS算法的镜像特性,并且不需要在半谱内进行遍历搜索,只需在半谱内进行求根处理即可。理论分析和仿真实验表明,该算法进一步提高了MSCS运算速度;相对于求根类MUSIC算法,该算法提高了DOA估计精度,从而证明了该算法的有效性。

一种新型压缩预处理CGS算法

CGS算法是求解大型非对称线性方程组的常用算法,然而该算法无极小残差性质,因此它常因出现较大的中间剩余向量而出现典型的不规则收敛行为.本文根据IRA方法提出了一种压缩预处理CGS方法,数值实验表明这种算法在一定程度上减小了迭代算法在收敛过程中的剩余问题,从而使得算法具有更好的稳定性,该法构造简单,减少了收敛次数,加快了收敛速度.

特殊矩阵与稀疏的压缩存储和算法实现

本文结合《教学结构》中遇到教学问题，就对称矩阵、三角矩阵、三对角矩阵、稀疏矩阵的压缩储进行了讨论，并给出了建立这些存付的类Pascal算法描述．

空域MUSIC算法在GPS抗干扰中的应用

针对一般MUSIC（multiplesignalclassification）算法对负信噪比的GPS信号存在分辨率不高，干扰零陷位置不固定，输出信噪比偏低等问题，对此算法进行改进，将噪声（信号）子空间对应的所有特征值引入到加权向量的构造上，用噪声功率修正阵列方向图，通过选择合适的调整指数改善输出结果。仿真结果证明，改进后的算法使天线方向图干扰零陷位置比较固定，对GPS信号衰减比较小，输出信噪比提高了1～2dB，自相关性能有所提升。

基于非对称的三步搜索算法的运动估计

针对运动估计过程中传统的三步搜索算法的时间复杂度高的问题,提出了基于非对称的三步搜索算法的运动估计研究.首先将每帧图像按16×16的大小划分宏块作为压缩基本单元;然后,以当前宏块的中心点为中心,用非对称三步搜索算法搜索最佳匹配块的中心点,得到运动矢量;最后,对运动矢量进行编码作为压缩存储数据.实验表明:此算法与传统的全搜索、三步搜索算法相比,图像恢复后的信噪比相当;搜索时间比全搜索平均节约了67%,比三步搜索算法平均节约了40%;搜索点数比全搜索平均减少了89%,比三步搜索算法平均减少了6.5%.

基于均匀线阵的MUSIC算法信号预处理研究

MUSIC算法是一种高空间分辨力的子空间DOA估计方法,将其应用到基于麦克风阵列的声源定位可获得很好的性能。但是该算法在实际应用中会产生很大的运算量,因此不利于硬件实现。本文通过对阵列结构对称性的分析,通过预处理的方法来减少运算量,提高子空间算法的实时性,达到提高处理速度的目的。

对称相关用于直升机声信号特征提取

针对直升机声信号中混有与信号不相关的随机噪声,提出了一种将对称相关函数法和MUSIC算法相结合的直升机声目标特征提取新方法。采用MUSIC算法提取直升机声信号的对称相关函数的谐波频率,从而可以得到直升机声信号的谐波频率,将其作为目标特征。计算机仿真结果表明:与传统方法相比,该方法可以抑制噪声,突出谱峰位置,准确地体现直升机声信号的谐波特性。

一种基于压缩感知的目标DOA估计方法

对于水下目标的波达方向估计(DOA)问题,提出一种基于压缩感知的估计方法。压缩感知(CS)是近年来出现的一种新的数据获取方法,能以低于Nyquist的采样率对稀疏数据或可压缩数据进行采样并以高概率对采样数据恢复重构。以水下目标的方位信号为估计对象,采用CS的正交匹配跟踪(OMP)技术估计稀疏信号中能量较强的位置,从而实现对目标的定向。为了验证基于CS技术的DOA估计方法的性能,将其与传统的MUSIC算法进行了对比,仿真验证的结果表明,新方法在估计角分辨率和有效性方面均优于MUSIC算法。

基于遗传算法的OBSA多小波滤波器的优化设计

OBSA多小波对前置滤波器选取具有任意性。该文提出了一种基于遗传算法的OBSA多小波滤波器优化设计方法。在保证多小波滤波器具有全方位平衡性、对称和反对称性、双正交性和高阶消失矩特性的前提下,在满足一定约束的条件下,根据图像变换的不同目的,设计自适应度函数,对不同的图像自适应地得到一组不同的OBSA多小波滤波器组。若图像变换的目的是进行图像压缩,据此设计自适应度函数。实验结果表明,利用此滤波器进行图像压缩,可提高图像压缩比。

H.264运动估计算法研究

在H.264视频编码算法中,运动估计的运算精度和效率会直接影响输出码流的质量和流量。为提高H.264运动估计算法精度和效率,利用磁力跟踪器获取摄像头运动矢量,并与非对称十字六边形搜索算法获取的运动矢量进行合成。实验结果表明,改进算法在保持运动估计性能的同时,可提高场景发生改变时运动估计的精度。

基于多核DSP的空间谱估计快速算法

基于子空间的MUSIC(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法是空间谱估计的重要方法,具有高精度、高分辨的优点,但同时具有运算量巨大,硬件上实现困难的缺点.针对运算量巨大的问题,特征分解将原本的复数域运算转到实数域,谱峰搜索使用分级搜索、对称压缩搜索、分配到多个核上进行运算,将谱峰搜索运算压缩至少1倍,缩减了运算量.硬件上选用了TI公司功能强大的TMS320C6678多核DSP芯片,使用了BIOS核间通信和共享内存技术,实现了多核同时运算.在实时性要求较高的情况下,此种实现方法具有重要的应用价值.

压缩技术现状

纯软件的视频图像压缩技术将使你的 LAN 上视频图像不再是奢侈品。 LAN 上的可视会议可能将很快成为一件日用品,而不再是一种奢侈品。PictureTel Corp.的新的 LiveLAN/V 可视会议系统和 Duck Corp.的新的 TrueMotion S 视频图像压缩算法不仅使基于 LAN 的可视会议在没有昂贵的视频图像处理板的情况下成为可能,而且还提供了相当好的视频图像质量。到目前为止,LAN

基于MSCS的能量方位估计

针对现有对称压缩MUSIC(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)算法存在解模糊困难的缺点,提出一种改进的MSCS方法.与MSCS算法相比,首先引入能量的思想,通过利用信号的特征向量和特征值构建一种能量谱函数,然后利用此能量谱函数与现有的MSCS函数进行联合处理.由于MSCS真实源位置处谱峰将会被对应能量谱谱峰放大进而形成新的谱峰,而镜面辐射源位置处谱峰不存在对应能量谱谱峰对其放大,从而形成伪峰,即在半谱范围内,主峰便对应真实源位置;伪峰对应镜面辐射源位置,解决了MSCS方法解模糊困难的弊端.由于新构建的能量谱函数具有较好的抗噪性能,所以算法抗噪性相较于MSCS有较大提升.最后仿真实验表明,所提算法在解决MSCS弊端的基础上,且在抗噪性能上有一个较大的提升.