球不变随机过程杂波背景下局部最优检测器

导出了球不变随机过程（ＳＩＲＰ）杂波背景下已知信号、初相未知相参脉冲串和非相参脉冲串信号的局部最优检测器。它们由白化器、相关器和可调门限三部分组成。文中对这三种局部最优检测器的性能进行了分析。

一种分数低阶局部最优目标检测方法

针对传统局部最优检测器在显著非高斯杂波背景下导致检测性能下降的问题,该文提出一种分数低阶局部最优雷达目标检测方法。首先对局部最优检测器的模型进行简化,在此基础上,根据分数低阶统计量理论,利用分数低阶相关矩阵描述杂波的相关特征,并以分数低阶二次型作为局部最优检测器的权值,改善了显著非高斯杂波背景下的雷达目标检测性能。利用仿真数据和IPIX雷达数据进行实验分析,结果表明,针对显著的非高斯杂波背景下的弱目标信号,相对于传统的局部最优检测方法,该文方法的检测性能显著提高。

基于NSCT的自适应乘性水印局部最优非线性盲检测算法

图像水印算法研究是多媒体技术领域中的重要议题。比较并结合当前两类主流的图像水印算法,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的自适应乘性水印算法。借鉴Barni的"pixel-wise masking"模型和冗余小波域掩盖效应建模的做法,建立非下采样Contourlet变换域掩盖效应计算模型。用广义高斯分布模型和Cauchy分布模型描述非下采样Contourlet变换系数的统计特性,将水印的检测问题表述为一个复合假设检验。通过理论推导分别建立了乘性水印的两种局部最优非线性盲检测器及检测门限的自适应确定方法。实验结果表明,非下采样Contourlet变换域掩盖效应计算模型使得水印嵌入算法具有良好的视觉不可见性,两种检测器在无原始图像和自适应嵌入强度系数参与检测的情况下均能准确地检测到水印信息的存在。实验结果同时显示,基于Cauchy分布的盲检测器在检测效果和检测时间方面优于基于广义高斯分布的盲检测器。

超低频遥控系统的噪声建模与抑制

超低频遥控系统受大气噪声干扰严重,传统的匹配滤波器性能退化明显,为提高超低频遥控系统的可靠性,研究了系统中的噪声建模与抑制技术。通过对实测数据的分析验证了采用对称α稳定(SαS)分布拟合信道噪声的可行性,从分布模型出发,通过仿真研究了Myriad滤波器、局部最优检测器和削波器对超低频大气噪声的抑制效果。结果表明:SαS分布可以作为超低大气噪声的幅度概率分布模型;Myriad滤波器能够以较低的计算复杂度实现对超低频大气噪声的有效抑制。

基于多相关HMT模型的DT CWT域数字水印算法

本文以双树复数小波变换(Dual-tree complex wavelet transform,DT CWT)及隐马尔科夫树(Hidden Markov tree,HMT)理论为基础,提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域数字音频盲水印算法.原始数字音频首先进行DT CWT,然后利用局部信息熵刻画音频内容特征并据此确定出重要DT CWT系数段,进而将水印信息乘性嵌入到重要DT CWT高频系数幅值内.水印检测时,首先根据DT CWT系数幅值的边缘分布及系数间的多种相关性(包括子带内、尺度间、分解树间等相关性),构造出Weibull混合向量HMT统计模型,并估计出其统计模型参数;然后,利用局部最大势能(Locally most powerful,LMP)检验理论构造出局部最优检测器(Locally optimum decoder,LOD)以盲提取水印信息.仿真实验结果表明,本文算法可以较好地获得不可感知性、鲁棒性、水印容量之间的良好平衡,其总体性能优于现有同类音频水印算法.

一种基于新的正交复数变换的鲁棒水印算法

本文提出了一种基于共轭对称列率复数哈达码变换(CS-SCHT)的鲁棒水印算法.在水印嵌入时,选择图像的CS-SCHT系数幅度作为水印载体,同时设计一种新的人眼视觉系统改善含水印图像的不可见性.检测时,运用Kolmogorov-Smirno方法估计系数幅度的近似分布.然后根据该分布构造局部最优检测器.实验表明该变换适合于水印领域,新检测器具有良好的鲁棒性,且人眼视觉系统能够改善含水印图像的视觉质量.