IIR自适应序贯回归算法的限制条件

本文作为对序贯回归(SER)算法的补充,针对IIR自适应序贯回归算法中相关矩阵逆的存在性进行讨论和分析,通过严格的数学证明给出IIR自适应的SER算法的限制条件.

基于序贯回归算法的格型结构谱线增强

谱线增强在信号处理领域有着广泛的应用,当信号混叠有宽频带干扰时,谱线增强的意义很突出。笔者重点研究了格型结构系统中序贯回归算法(SER)现实的谱线增强,并推导了格型结构系统的序贯回归算法表达式,验证了序贯回归算法的收敛过程,同时使用格型结构对单频率和双频率截断后的信号进行谱线增强,可以明显看出谱线增强对有效信号有明显增强。

基于滑动自回归系统序贯回归算法的系统辨识

系统辨识也即系统建模,本文主要研究在滑动自回归系统中使用序贯回归算法(SER)现实系统辨识。该文推导了滑动自回归系统中各级参数的序贯回归算法表达式,并验证了二阶系统的序贯回归算法的迭代过程。同时也验证了高阶滑动平均系统中算法的应用及准确性验证。通过验证可以得到序贯回归算法(SER)对滑动自回归系统能达到较高的辨识度。

基于序贯岭回归背景抑制的目标检测算法

复杂背景下的弱小目标检测是空间监视和远程预警中的关键技术之一。针对这一难点问题,提出了一种新的基于自适应序贯岭回归背景抑制算法的目标检测算法。首先,利用岭回归估计原理,建立了自适应序贯岭回归估计算法。然后,利用图像背景空间域的相关性建立了基于序贯岭回归的图像背景抑制算法,并采用双向扫描更新方式加快算法收敛速度。该抑制算法能根据像素邻域灰度自适应调整加权参数。最后,在该抑制算法基础上,结合阈值化技术形成了一种新的弱小目标检测方法。实验证明,该算法能增强目标信噪比和对比度,有效检测到信噪比大于2的弱小目标。

格型结构的噪声对消系统研究

噪声对消在信号滤波中有着广泛的应用。当信号中混叠有白噪声时经典滤波器难以达到较好的结果,自适应噪声对消系统可以很好地滤除底噪。笔者重点研究了序贯回归算法(SER)在格型结构上实现的噪声对消系统,验证了二阶格型结构上SER算法的迭代过程,最后实现了混叠白噪声的正弦信号滤除底噪的过程,可以看到噪声对消后的输出信号和原始正弦信号的一致性很好。

一种基于自适应方法的循环平稳信号检测器设计

在时变噪声环境中,各个SCCMF的信噪比在不同的噪声段会产生不同程度的恶化,一旦处于噪声的尖峰位置将会严重影响MCCMF的检测性能。为改进这点不足,文中设计了一种自适应多循环频率循环相关匹配滤波检测器(AMCCMF,Adaptive MCCMF),基于自适应理论中的序贯回归(SER)思想确定了其优化流程图,通过平稳高斯白噪声以及两种恶化系数不同的时变高斯白噪声背景下的仿真试验,可知AMCCMF的检测性能要优于MCCMF。