数字信号处理中非线性模型的结构测试

研究了非线性Block-oriented模型的结构选择。Block-oriented模型部分地表征了非线性Volterra核,提取部分的高阶统计信息,不同的非线性结构提取不同的统计信息,通过选用正确的结构,使预测的性能得到改善。根据非线性投影原理,利用预测误差和数据各种组合间的相关性,来确定合适的非线性Block-oriented模型,并给出计算机模拟结果。     

高分辨率星载SAR相位历史的模型化方法

星载合成孔径雷达中,由于相对距离变化的复杂性,在成像算法的研究中很难采用距离的解析表示式,因此通常需要对成像时的星地几何模型进行近似处理。这种几何模型的近似和成像算法的有效性直接相关,简单的理想飞行模型近似所带来的回波域相位误差,会使成像算法无法满足高分辨率星载SAR系统的成像要求。给出了一种星载SAR相位历史模型化方法,通过这种方法构造的理想飞行模型可以有效近似真实成像几何,在高分辨率星载SAR成像算法的研究中可以得到很好的应用。     

利用α稳定分布的小波域SAR图像降斑算法

提出了一种改进的合成孔径雷达(SAR)图像α-MAP降斑算法,通过采用厚尾α稳定分布和引入噪声方差调整系数的方法,可以获得更好的降斑和纹理保持效果,同时应用平稳小波分解来解决Gibbs效应引入的伪噪声问题。最后通过对实际SAR图像的降斑处理,对本文的算法与最新的小波软阈值算法以及传统的局部自适应滤波器在性能参数和滤波效果上做了全面的比较。试验表明本文的算法更具适应性,实现了降斑与纹理保持更有效的综合滤波,在性能参数和复原图像效果上都有较好的表现。     

条带模式合成孔径雷达回波数据的聚束成像算法处理

对条带模式SAR和聚束模式SAR的关系进行了研究,给出了一种如何利用聚束成像算法来处理条带模式SAR的原始回波数据的方法,这种方法基于两种模式成像处理器输入数据的不同特点和Dechirp解调原理,同时使用了频谱扩展的方法。在没有聚束模式SAR原始回波数据的情况下,可使用本文的方法利用条带SAR数据来模拟聚束SAR数据,以便研究聚束成像算法。此外在条带 SAR成像过程中,利用文中给出的算法,可以对某一小的目标区域进行精细成像。也可将此方法用于条带SAR的快视成像中。     

汉语语音识别的平滑声韵基元HMM算法

汉语语音识别的基本单元一般为音素、音节以及声韵母.以声韵母为基元的识别系统由于HMM模型较少,计算量小,适合于实时实现.但是由于模型比较孤立,对语音信号的声学特性描述得不够精确,因而识别率一般比音节基元的系统低.而以音节、音素(tri-phone、di-phone)为基元的系统则有HMM模型数量多、训练和识别过程中计算量大的缺点,影响到系统的实时性.本文提出了一种折衷的方案,系统基元仍选择声韵母,而在HMM训练阶段,对整个音节序列的参数进行运算,使声韵过渡段的状态得到平滑,同时计算并保存每个音节声韵之间的转移概率,识别时动态组装为完整的音节HMM.该方法在保持少量HMM个数的同时,能够降低误试率,适合于以DSP为核心的实时连接词语音识别系统.      

应用卡尔曼滤波的机载雷达跟踪系统

本文论述将滤波理论应用于机载雷达中对单个目标进行距离、速度、方位角和高低角跟踪的多环反馈系统。首先根据目标和天线的相对运动建立控制四坐标跟踪环所需的状态矢量微分方程,然后推导相应的非线性滤波算法。最后给出计算机的模拟结果。计算机模拟的结果清晰地说明采用最佳滤波的系统性能比通常的有很大改善,并且这种瞄准轴坐标系的最佳系统对目标的随机机动是不灵敏的。 本文所讨论的方法和得出的结论可以延用到地面雷达、舰载雷达以及其他有源和无源的跟踪系统。     

基于小波变换的干涉SAR图像的降噪方法

根据干涉合成孔径雷达(SAR)图像的噪声来源和性质以及干涉合成孔径雷达信号处理的特点,选择了具有对称性和紧支性的双正交小波变换应用于干涉SAR图像的噪声抑制,提出了基于小波标架表示的干涉SAR相位图像的降噪算法.与传统的低通滤波器及中值滤波器处理的结果对比显示,利用小波变换方法处理干涉合成孔径雷达图像以提高干涉相位精度的方法是可行的,并且小波变换方法是基于观测数据的自适应算法.      

主动寻的末制导的截获性能分析

研究了雷达指令修正惯导中制导加主动寻的末制导的复合制导体制下,雷达定位误差造成的导引头天线指向角误差和多普勒定频误差的统计特性,计算了末制导的截获概率,明确了不同因素对截获性能的影响。     

高斯噪声中非高斯弱信号的双谱检测

传统的能量检测在接收信号为高斯分布下最优,其检测性能最终取决于信噪比。当信噪比下降时,检测性能必然恶化,而且这种恶化是不可避免的和难以改善的。为了改善弱信号的检测性能,本文同时利用了信号的三阶和二阶统计量构造一种双通道信号检测器,在强高斯噪声的背景下,只要弱信号蕴含有足够多的双谱信息,其检测性能将远远超过基于传统的能量检测器的性能。     

一种应用Partial Hausdorff 距离的多尺度图像配准方法

基于图像边缘特征提取的PartialHausdorff距离的配准方法,可以有效抑制由于多传感器的成像特性差异、边缘特征提取等原因对配准的影响。本文对基于PartialHausdorff距离的图像配准方法作了改进,采用多尺度的配准方法,避免了PartialHausdorff距离准则引起的无值和多值性问题,而且显著减少了计算量,实现了PartialHausdorff距离准则对于图像配准的优点。