一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中。通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

一种基于二层感知网络的判决反馈均衡器

采用基于二层感知网络的判决反馈均衡器结构实现非线性信道均衡，导出了其权值自适应调整的学习算法，给出了一种有效的权值初始化方法。针对一种具有严重码间干扰与有色噪声的非线性信道，分别应用文中提出的二层感知网络判决反馈均衡器和一般的三层感知网络判决反馈均衡器对该信道进行均衡，对其均衡性能进行了计算机模拟，并作了分析和比较。研究表明所提出的二层感知网络判决反馈均衡器无论是收敛速度、误比特率，还是计算复杂度方面都明显优于文献［５］提出的多层感知判决反馈均衡器。     

基于完全自适应策略的遗传算法

为改善标准遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,提出了完全自适应策略的遗传算法.自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解.     

基于自适应旁瓣对消的测角研究

自适应波束形成(ADBF)和自适应旁瓣对消算法都能够很好地抑制旁瓣干扰,但是由于干扰协方差矩阵的影响,ADBF在抑制干扰同时给和、差单脉冲测角带来误差.文中针对自适应旁瓣对消算法,系统研究了其在和、差单脉冲测角中的应用,着重分析了辅助天线中的目标信号对测角性能的影响.理论分析和仿真结果表明,辅助天线中的目标信号对测角的影响主要存在于辅助天线的增益大于差波束增益的角域,而在其他角域,影响很小.     

微弱高频CW信号的自适应滤波

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。     

自适应复线性預測滤波譜估值算法

本文把Griffiths在文献[1]中提出的线性预测滤波(LPF)实信号谱估值自适应算法推广到复信号谱估值的情况,导出了复LPF的时域梯度自适应算法,并分析了该算法的收敛特性。文中给出了部分计算机模拟结果,它们与理论分析结论相符。     

保图像细节的DWAWMTMF算法

提出双窗自适应加权中值-截尾均值滤波算法。根据信号结构特征设计出自适应计算滤波参数的方法,该方法在抑制加性混合噪声和保图像细节等方面有优良的性能,综合性能优于3LH+、DWMTMF、ACWM。     

多层线性神经网络自适应滤波器性能仿真

介绍了一种基于多层线性神经网络的自适应滤波器。仿真结果表明，将这种基于ＢＰ算法训练的滤波器应用于扩频接收机的干扰抑制，比常规的采用ＬＭＳ算法训练的滤波器具有更优的性能。文中还讨论了滤波器层数对于ＢＰ算法收敛过程的影响。     

接力通信抗干扰技术

接力通信抗干扰技术包括码分多路调制／解调和自适应干扰抑制两部分。码分多路调制技术利用码分复用将高速数字信号分解成多个低速信号,完成扩频、调制和多路复用,收端用多路解扩、解调,以解决接力通信中信息高速率与主抗干扰性间的矛盾。自适应干扰抑制则是用横向滤波方法抑制信号带宽内的强干扰,增强接力通信系统的抗干扰能力。 该成果可应用于新的接力通信系统和其他点对点、点对多点高速信息抗干扰传输系统,可为传输高速信息提供可靠的抗干扰技术,解决宽带信息抗干扰传输的难题。接力通信抗干扰技术@科卞     

一种用于Ad hoc网络的优化拥塞控制算法

从分析Adhoc网络的信息流竞争特点出发,引入了链路干扰集的概念,构建了一个基于链路干扰集的价格框架。在此框架中,某链路的拥塞信息被表示为此链路干扰集的总价格。并提出了相应的分布式平行算法-价格协同法PCA来求解在小时间段内网络状态不变的拥塞控制问题。同时,分析了PCA对网络状态变化的自适应性能。仿真结果表明,PCA能快速收敛到全局优化解,对网络状态的变化有较好的自适应能力,所获得的网络性能比TCP-Reno要优越得多。     

DSSS系统中自适应时变小波包干扰抑制

提出了一种基于自适应时变小波包变换实现直接序列扩频通信系统时变窄带干扰抑制的方法。该方法在自适应时域分解的基础上,利用小波包变换多分辨分析能力和良好的时频特性进行频率分解,将有用信号和干扰分离,然后将受扰频带置零后进行小波包合成,达到滤除时变窄带干扰的目的。计算机仿真结果表明,该方法与非时变自适应小波包抑制技术相比较,以计算复杂度为代价,能更灵活有效地跟踪和定位时变干扰,提供较好的误码率性能。     

高频突发自适应选频控制系统的实时基带模拟

在现代高频通信中，为了提高抗干扰与抗截获性能，使用了突发通信模式。在这种通信任式中，一个关键技术是自适应选频技术。本文介绍了突发自适应选频技术的相关内容，提出了一种自适应选频方案，并在基带上用ＴＭＳ３２０Ｃ３０ＤＳＰ成功地实时摸拟了整个选频过程，证明方案有效可行，在自适应选频后选出的最优频率与预期的一致，并得出了一些有价值的结论。     

非高斯脉冲噪声下的非线性自适应最小p范数迭代方法

稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同,α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。针对系统中存在独立SαS噪声与高斯噪声,本文提出了一种稳定分布环境下的非线性自适应最小p范数迭代算法。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在SαSG分布背景噪声条件下具有良好韧性的滤波方法。     

频域均衡联合干扰删除的频域实现方法

针对重叠剪切法的频域均衡联合干扰删除接收算法,提出了一种新的低复杂度的频域实现方法。该方法利用重叠剪切的思想将每个迭代级中多用户干扰的重构方式由传统的时域线性卷积变换为频域相乘,并在频域删除重构的多用户干扰,可以降低接收算法的复杂度。仿真结果表明,该方法只是在较大信噪比下比时域实现方法的误码率性能略有损失,其他情况下两者相同;但是其计算复杂度比时域实现方法显著降低。     

一种适用于远程医疗的水印算法

研究了脑电图(EEG)的水印算法,提出了一种基于自适应滤波的数字水印算法。实验仿真结果表明水印是不可见的,经过低通滤波、中值滤波、维纳滤波、JPEG压缩、小角度旋转等图像处理操作后仍可检验出水印,比空域算法有更高的鲁棒性。     

利用迭代滤波改进乘积高阶模糊函数

乘积高阶模糊函数(PHAF)是因分析mc-PPS而提出来的,但它抑制交叉项的能力有限,难以实现mc-PPS估计。该文提出了逐次滤除最强PHAF峰对应的分量来减少交叉项的迭代滤波方法,改进后的PHAF具有较好的鲁棒性:减少了估计盲区,并且具有更好的估计精度,降低了信噪比门限,而且能估计低阶相位系数,这些性能由多个mc-PPS仿真例子所验证。     

一种基于局部统计特性的自适应混合滤波器

基于图像的局部统计特性，结合线性、非线性滤波技术和图像序列处理技术，构建了一种新型自适应混合滤波器．该滤波器算法能够有效地滤除混合噪声，与同类算法相比，有更好的滤波稳健性、实时性，并具有较高的实用价值．     

可重构干扰对零阵列处理实验系统

讨论一个用于干扰对零的阵列处理实验系统。该系统由调度器、子处理器及测试环境组成，通过软件设置可改变系统的拓扑结构；给出了一种基于ＱＲ分解最小二乘理论的适于全自适应阵结构的自适应干扰对零算法。算法实现时将Ｓｙｓｔｏｌｉｃ映射成线性处理结构方式。文中还给出了实验结果。     

全息图的数字化频域滤波及数值再现研究

采用计算机对普通离轴计算全息图及博奇型修正离轴参考光计算全息图进行数字化滤波操作,可在频域将零级及孪生像消除,从而得到单一的清晰实像或虚像。利用快速傅里叶变换算法计算菲涅耳衍射积分,实现了计算全息图的设计制作、频域滤波、再现过程的全数字化,计算机数值模拟结果表明该方法具有再现图像信噪比高、操作过程简便、计算速度快、灵活性强等特点。