三维立体显示系统的开发研究

三维立体显示技术是虚拟现实的关键技术之一，同时也是虚拟现实系统最基本的要求。本文中介绍了一种如何基于现有微机平台的立体显示技术。我们借助立体液晶开关眼镜，运用立体显示技术即可在普通微机屏幕上观察到具有真三维立体效果的静态画面与立体动画，具有极佳的立体视觉效果。

基于小波变换说话人识别技术的研究

提出了基于小波变换理论的说话人识别算法———小波基包法 .利用小波变换多分辨的特性 ,提取出真正地反映基音周期变化的基频包络 ,从声学语音学的角度去认识方言和口音 ,首次提出了汉语口音的参量表征 ,并应用到说话人识别当中 ,以实现从听觉的角度出发 ,进行说话人的先天特性与后天特性相结合的说话人识别 .结果表明 ,从基频包络中可以表现口音的一些表征 ,有助于认识说话人的特性 .

智能天线系统中上行多用户相干信号的分离与DOA估计方法研究

本文研究了平衰落信道中的空间特征估计问题。提出了一种基于循环累量的多用户空间特征估计算法 ,并将该算法用于智能天线中的SDMA实现。该算法构造了循环累量域空间特征矩阵 ,通过对空间特征循环矩阵的特征分解可以得到用户信号的空间特征估计。并以此为基础 ,设计了用于上行多波束成形的空间滤波器组 ,实现了上行多用户信号的分离 ,利用空间滤波器的空间频率响应确定共信道多用户信号的DOA。

一种新的二次时频分布和几种主要二次时频分布的比较研究

本文提出一种新的Cohen类时频分布并对几种主要Cohen类时频分布进行了实验比较研究。结果表明,基于指数分布(ED)和锥形核分布(CKD)的复合核分布(ECKD)具有更强的抑制交叉干扰性质,同时几乎不会使ED或CKD的时频分辨力降低。

自适应旋转投影分解法

本文提出了一种新的时一频分解方法──自适应旋转投影分解法（ＡＯＰ法）．在表征信号空间的线性调频高斯信号集上，我们针对原始信号自适应地搜索出一组与信号匹配最好的基函数序列．以此用尽可能少的基函数来重构信号子空间．根据分解系数，得到信号的时－频能量分布．由于调频高斯信号时频会聚性能极佳，又能灵活高效地匹配各类信号，该算法不论从分辨率、效率还是描述能力等方面都具有良好的性能．将它用于语音压缩也取得了很好的结果．

多分辨率地震信号反褶积

基于二进小波变换提出了一种新的反褶积方法─-多分辨率地震信号反褶积．在地震信号二进小波变换域中的各尺度上分别进行其分辨率随小波尺度变化的反褶积，利用不同分辨率反褶积结果之间的相关性，以及测量噪声随尺度的衰减特性，从低分辨率反褶积结果逼近高分辨率反褶积结果．理论分析和实验表明，该方法有较高的精度，并且在较低信噪比情况下有好的效果．

离散白噪声序列循环自相关函数估计的误差分析

在理想情况下，平稳白噪声在某一循环频率α上的循环自相关函数为零，因此对于具有循环平稳特性的信号利用循环自相关函数取代传统的自相关函数可以有效地抑制噪声。但在实际场合中由于数据长度有限，噪声循环自相关函数的估计量并不为零，因此将影响循环平稳方法的性能。本文推导了有限长数据下噪声循环自相关函数与数据长度之间的量化关系，给出了相应的物理解释，并通过Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ实验验证了有关结论。

交叉位置非等概率选取的遗传算法

以遗传算法应用中普遍采用的二进制编码为前提，分析了交叉位置等概率选取交叉操作对遗传算法寻优的不利影响，并提出交叉位置非等概率选取的交叉操作方法。

时频子空间拟合波达方向估计

本文提出了一种基于信号空时特征结构的时频子空间拟合方法 ,利用双线性时频分布构造时频相关矩阵Cx 代替传统的阵列相关矩阵Rx,通过Cx 的特征分解实现了信号子空间与噪声子空间的分离 .该方法在空域和二维时频域同时进行处理 ,能够区分具有不同时频特征的信号 ,既适用于平稳信号的场合又适用于时变、非平稳信号的情形 ,属于空时多维处理的范畴 .可以证明 ,基于平稳信号假设的经典子空间方法是该方法的低维特例 .由于包含了时变滤波的过程 ,因此该方法具有信号选择性以及抗干扰和抗噪声的能力 .仿真结果证实了该方法的有效性 .

时空DOA矩阵方法的分析与推广

本文在对时空DOA矩阵方法进行详细分析的基础上 ,提出了该方法的几种改进与推广形式 .理论分析和仿真结果表明 ,时空DOA矩阵方法作为一种新的基于信号时空特征结构的高分辨率二维DOA估计方法 ,可以通过空时二维处理在时空域中衍生出大量虚拟阵元 ,因此对阵列结构的约束较松 ,能够根据需要灵活地派生出多种形式的阵列和相应的估计方法 。

时空DOA矩阵方法

本文提出了一种新的基于信号空时特征结构的高分辨二维DOA估计方法 时空DOA矩阵方法 .该方法在保持原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上 ,利用阵元输出之间的互相关关系将空域的阵列观测数据变换到时空域 ,通过空时二维处理在时空域中衍生出大量虚拟阵元 ,从而大大减弱了传统方法中对阵列结构、排布方式和阵元一致性的约束 ,不需要匹配子阵 ,无冗余阵元与孔径损失 ,并适用于阵元排列不规则的阵列 .仿真结果证明了该方法的有效性 .

基于多阈值融合的图像分割

提出了一种基于知识的多阈值融合图像分割新方法 .首先利用一组多阈值分割结果建立连通域生长树 .然后判断树叉对应的连通域合并是否合理 ,为此提出了连通体元、体元生命期、体元体积等概念 ,结合灰度均匀性定义出通用合并准则 .最后将图像各位置的最佳连通域组合为最终图像分割结果 .该算法充分利用了目标的灰度和空间属性 ,对灰度平稳和渐近变化的多目标图像分割非常有效 .此外 ,该算法可以有效融合具体应用的先验知识 ,具有很高的智能性 .

基于修正PCNN的多传感器图像融合方法

多传感器图像融合技术作为信息融合的重要分支和研究热点,已广泛应用在机器视觉、医疗诊断、军事遥感等领域。为了更好地进行多传感器图像融合,将在图像分割、目标识别等领域具有独特优势的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)引入到多传感器图像融合领域中来,提出了一种基于修正PCNN的多源图像融合方法,该方法在区域分割的基础上,先提取区域特征,然后由特征指导融合过程;同时,从目标区域相对于背景的显著性出发,提出了一种反映目标区域突出性的新特征,并针对传统PCNN参数无法自动设定的难题,提出了基于修正PCNN的参数自动设定方案。实验结果表明,该方法无论在主观视觉效果,还是客观评价参数上均优于基于多分辨分析的融合算法,且克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足,尤其适用于图像不能严格配准的应用场合。这对于拓宽PCNN的理论研究和实际应用具有一定价值。

智能天线系统中的多用户天线阵等效激励模型及其实现

本文讨论了智能天线系统中多用户下行信号的传输问题。利用场的非相干叠加，我们研究了多用户条件下天线阵的等效激励模型；理论分析及仿真结果表明，该等效阵可以有效地在同一信道中同时给多个用户发送信号。基于该模型，本文还讨论了用基带处理单元完成移相与加权操作的可行性与有效性，并针对ＭＳＫ调制方式提出了智能天线系统下行部分的实现方案。

基于累积量的空间特征估计算法及其在智能天线中的应用

在智能天线系统中，波达方向（DOA）估计是实现空分多址的关键问题之一。本文提出了一种基于累积量的多用户空间特征估计算法，并将该算法用于智能天线中的多用户相干源DOA估计．该算法利用累积量构造了空间特征矩阵，通过对空间特征矩阵的特征分解得到各用户信号的空间特征估计，并基于空间特征估计，利用前后平滑空间特征协方差矩阵估计共信道多用户信号的DOA．仿真实验验证了算法的有效性。

空时分组码系统的盲信道估计

空时编码是实现宽带无线数据通信的一种极有潜力的技术,随着发射天线个数的增加,对空时编码进行信道估计时,所需训练符号的个数也将增加,减少了传输数据的有效时间.本文将子空间方法同空时分组码的特性有机地结合,提出了无需训练序列,直接进行信道估计的方法.它充分利用空时分组码的特性,使得接收信号中,表示信道衰落影响的矩阵各向量间存在一定联系,利用这些联系,结合子空间方法,从接收信号中解得信道信息.Monte-Carlo仿真表明,在信噪比较低时,本文算法带来的信道估计误差对于解码性能影响较小.

瞬时频率和时频分布

本文首先介绍了瞬时频率(IF)的概念和IF的传统计算方法——解析信号法,然后从联合时频分析的角度讨论了IF的物理含义及其与时频分布之间的联系,指出二维时频分布的任务之一是对IF进行估计,并且通过对几种时频分布估计性能的比较说明分布形式的选择对估计效果有较大影响。最后,本文提出并初步论证了自适应旋转投影分解法(AOP)计算IF的有效性。

适用于任意阵列的多径信道二维方向角与相对时延的联合估计方法

在多径传输的情况下 ,经常需要估计各路径的二维波达方向角度及相对时延 .本文给出了在信道冲激响应可以估计的前提下 ,一种基于波达方向矩阵法的二维方向角与相对时延的联合估计方法 ,该方法充分利用了已知的信号码形信息 ,给出了一种无需进行搜索的闭式解 ,与基于多维MUSIC或多维ESPRIT的方法相比 ,具有运算量小的优势 .

多用户波束优化设计在智能天线系统中的应用

本文讨论了智能天线系统中的下行波束形成问题。智能天线可以通过阵列天线技术在同一信道中利用多个波束同时给多个用户发送不同的信号，以提高通信容量和质量。本文提出了蜂窝小区移动通信体制下波束形成的约束模型，并基于该模型利用Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ线阵实现多波束优化设计。理论分析及仿真结果表明，与目前其它方法相比，该方法具有空间分辨力高、计算量小、稳健性好等优点，有较强的实用性。

基于可变位置区的动态位置管理算法

针对当前基于静态位置区的位置管理算法不能根据用户的呼叫和运动模式调整位置区大小的缺点,提出了动态位置区管理算法,它可以根据用户的运动速度和呼叫到达率动态优化位置区的大小。基于二维六边形多级位置区蜂窝网络结构以及液体流动运动模型假设,分别给出动态位置区算法和基于运动的动态位置区算法的优化位置区大小。理论分析和数值仿真结果表明,所提算法比静态位置区算法节省了大量的系统资源。