国家自然科学基金(60971130)
- 作品数：35 被引量：69H指数：5
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 非高斯非平稳背景噪声中的信号检测研究被引量：4
- 2011年
- 非高斯非平稳噪声的干扰问题在通信过程中是经常出现的。在非高斯非平稳背景噪声下,以前经常使用经典信号检测理论对信号进行检测,很难取得较为理想的效果。基于小波变换以及小波去噪原理,提出一种新的阈值处理方法,该方法能有效地去除噪声,使有用信号能从非高斯非平稳噪声中检测出来。实验结果表明,新方法不但去噪效果明显,而且获得了较高的分辨率和信噪比,检测性能较为理想,是对信号检测理论的一种有效推广。
- 王睿山拜.达拉拜
- 关键词：小波变换信号检测
- 采用粒子群算法的空时二维参数估计
- 2012年
- 针对传统的空时二维参数估计计算复杂、鲁棒性及通用性差、收敛速度慢等缺点,根据空时具有等效性,以空域和时域处理算法可以相互转化为基础,推导出合适的适应度函数,运用改进的粒子群算法同时搜索信号的到达角和频率,用K-means聚类算法对搜索结果进行分类,利用粒子群算法计算简单、全局收敛、可并行性等特点提高算法的搜索能力。计算机仿真表明,与传统的方法相比该算法具有较好的统计和收敛性能。
- 邱新建山拜.达拉拜薛凤凤
- 关键词：粒子群算法谱估计
- 放大转发中继网络中的一种中继选择方案被引量：2
- 2010年
- 提出了一种放大转发网络中的中继选择方案,假设目的节点配置多个天线,源节点和所有中继节点都配置单个天线,方案选择一组中继同时在相同的频带上放大转发接收到的源节点信息以最大化接收信噪比。与只择一个最优中继的方案相比,方案在保持满分集阶数的情况下获得了更高的中断容量和更优的误符号率性能。与只选择一个最优中继的方案相比,在0.000 01的误符号率水平上,少需要发射功率1.6 dB。
- 汪烈军
- 关键词：中继网络放大转发中继选择
- 多模噪声环境下的自适应滤波算法被引量：2
- 2012年
- 在分析现有基于不同误差准则的最小四次均方算法和最小平均绝对偏差算法的基础上,提出一种可抑制多模噪声的归一化混合范数滤波算法。采用引入混合参数的代价函数调节混合参数得到最佳的滤波算法。建立步长参数随输入信噪比变化的非线性函数关系。仿真结果表明,相对于高斯环境下的滤波,该算法在多模噪声环境下的鲁棒性得到显著提高,能有效地提取信号。
- 廖畅山拜.达拉拜邱新建王晓薇李兵虎
- 关键词：最小均方算法噪声抑制变步长
- 基于自适应滤波的多模噪声抑制研究被引量：2
- 2012年
- 多数研究都是将噪声当作高斯噪声处理,但实际上在多模噪声(整体上属于非高斯噪声)背景下,信号受损严重。用传统的LMS自适应算法不能很好的抑制噪声,格里菲斯LMS算法收敛速度较慢。提出一种将格里菲斯LMS算法(GLMS)与LMS-Newton算法相结合的GLMS-Newton算法,并给予了改进。在改进中,不仅采用了基于互相关变步长因子,而且引入了基于输入信号与期望信号的互相关的梯度算子。仿真表明,在收敛速度、稳态误差等方面都有了较大改善,能够很好的抑制多模噪声,提取出有用信号。
- 廖畅山拜.达拉拜
- 关键词：噪声抑制变步长
- 双模非高斯噪声背景下级联双稳态随机共振信号检测
- 2014年
- 针对随机共振(SR)以高斯噪声为研究背景的局限性,为了分析非高斯噪声对级联随机共振的影响且验证在双模非高斯噪声中级联随机共振的降噪及波形整形特性的可靠性,提出了级联双稳随机共振系统在双模非高斯情况下的微弱信号检测方法。输入信号在进行信号检测过程中,首先把概率密度函数作为随机共振现象的衡量指标,然后当系统处于最佳随机共振状态时,分析了非高斯参数、相关时间及噪声强度之间的关系。最后通过仿真证实,与一级SR相比,二级SR的噪声强度和相关时间的可用范围随着非高斯参数的减少不仅会得到增大,而且滤波特性、信号检测效果得到明显提高。
- 热依扎.海然叶尔肯.加伦木汉山拜.达拉拜
- 关键词：微弱信号检测非高斯噪声
- 基于自适应小波阈值的心电信号去噪算法被引量：11
- 2013年
- 在心电信号准确测量问题的研究中,噪声影响着测量的准确性。针对传统小波阈值去噪存在伪吉布斯现象或是过度平滑的缺点,而难以将心电信号PR间期的特征保留下来的不足。并且为了更好的识别心电信号,采用改进的小波阈值函数结合Brige-Massart策略的自适应阈值对心电信号进行处理。它能够克服传统阈值去噪的不足,避免出现振荡现象,同时自适应阈值灵活地将噪声分量和信号分量分离。最后对MIT-BIH中的心电信号进行仿真,结果表明,改进的自适应阈值算法能够抑制心电信号特别是PR间期的振荡现象,相对传统阈值去噪有更高的信噪比。
- 李庆华山拜.达拉拜孙全富
- 关键词：小波函数阈值去噪信噪比
- 多模噪声中粒子滤波算法研究
- 2012年
- 粒子滤波是一种解决非高斯滤波问题的有效方法,受到许多领域的研究人员的重视。在扩展卡尔曼滤波(EKF)的基础上,提出一种基于多层感知器(MLP)的扩展卡尔曼滤波算法。利用扩展卡尔曼粒子滤波器和MLP对当前时刻状态重要性采样,引入MLP对样本进行重采样。该算法能有效利用测量值的最新信息,对状态估计的误差更小。在实验中,对于多模噪声非线性系统,该算法与另外算法进行比较。结果证明,所提算法性能优异于其他算法。
- 杨强山拜.达拉拜廖燕芳
- 关键词：粒子滤波重采样
- 欠阻尼二阶线性系统中的随机共振被引量：1
- 2011年
- 在单自由度粘滞阻尼二阶线性系统的阻尼系数、固有频率和激励信号三者均受高斯白噪声干扰的背景下,利用线性系统相关理论和数学方法,推导得到了系统平均输出幅度增益的表达式。同时,利用MATLAB软件对此二阶欠阻尼线性系统做了仿真研究。仿真结果表明:只要将系统参数调节至适当范围,平均输出幅度增益会在某个位置达到最大值,即存在随机共振现象,因而只要使系统处于随机共振的共振区域,就能实现噪声背景下欠阻尼二阶线性系统的微弱信号检测。
- 孙万麟山拜.达拉拜
- 关键词：随机共振高斯白噪声
- 基于EM算法的非高斯噪声参数估计被引量：3
- 2011年
- EM算法是一种从"不完全数据"中求解模型参数的极大似然估计的方法,在非高斯噪声的参数估计问题中是一种比较优秀的算法。非高斯噪声的参数估计问题的主要困难是充分统计量是不存在的,这意味着从观测空间到估计空间的映射依赖于这里试图估计的参数。在未知噪声概率密度的情况下,EM算法可以更准确地对非高斯噪声参数进行估计,估计方差接近C-R下界。
- 柳贵东山拜.达拉拜
- 关键词：EM算法参数估计
