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- 本发明提供了一种冲激噪声背景下的混合相干干扰抑制波束形成方法，是基于最小方差无畸变响应准则下的最优波束形成改进方法，结合了非线性压缩预处理和空间差分解相干技术，克服了传统抗干扰波束形成方法在存在相干干扰时的失效问题，且改...
- 姜园蔡篮娴赵磊
- 联合信道估计、数据译码和冲激噪声估计的水声接收信号检测方法
- 本发明公开一种联合信道估计、数据译码和冲激噪声估计的水声接收信号检测方法，该方法首先进行冲激噪声初始化，然后根据训练符号估计第0个子块的信道，并在联合信道、符号和冲激噪声估计模块和译码模块之间迭代，最终实现联合信道估计、...
- 魏艳章旻昊朱江涂星滨瞿逢重
- 冲激噪声背景下线性调频信号参数估计
- 2022年
- 针对现有冲激噪声背景下线性调频信号参数估计方法计算复杂度高、需要设置超参数等问题,提出了一种冲激噪声背景下线性调频信号参数估计新方法。该方法选择具有良好限幅特性的双曲正切函数对冲激噪声实现有效抑制,并对抑制噪声后的信号进行延时自相关和高精度测频,实现信号的参数估计。仿真实验表明,与现有方法相比,所提方法在低信噪比情形下具有更佳的参数估计性能,且无需设置超参数。
- 蒋东旭任培林
- 关键词：冲激噪声线性调频信号参数估计
- 冲激噪声背景下声矢量传感器均匀线阵列的稀疏恢复DOA估计研究
- 针对冲激噪声背景下基于声矢量传感器阵列的波达方向（Direction of Arrival DOA）估计算法在低信噪比、小快拍数条件下,估计精度退化严重的问题,本文提出了基于稀疏重构的一维稀疏恢复DOA估计算法及为应对离...
- 梁龙凯
- 关键词：声矢量传感器匹配追踪算法二维测向
- 冲激噪声背景下基于幅度预处理的测向新方法
- 2021年
- 冲激噪声环境下的测向算法大多基于分数低阶统计量提出的,其计算复杂度相对传统的二阶矩测向算法大大增加。通过对冲激噪声幅值特征进行分析,分别提出基于阵列接收数据幅度均值和中值进行幅度预处理的测向新方法。两种方法都是利用了冲激噪声分布的统计特性,首先根据阵列接收数据估计出幅值门限,然后对阵列接收数据进行幅度预处理,可以有效抑制噪声的冲激特性,从而可以利用传统的二阶矩类测向算法进行波达方向估计。理论分析和实验仿真结果表明,两种方法均处理简便,计算复杂度低,无需估计先验参数;基于中值的幅度预处理方法更是具有估计精度优良,对低信噪比时的测向性能有较大改善,且适用于强冲激噪声环境等优点。
- 安春莲张玲欧汉文杨古月
- 关键词：测向冲激噪声二阶矩分数低阶统计量
- 清华大学优秀博士学位论文丛书 窄带干扰和冲激噪声的抑制与消除关键技术研究 英文版
- 本书总结了近年来窄带干扰和冲激噪声的抑制与消除关键技术的最新研究成果，从如何抑制窄带干扰对同步的影响、如何提升通信系统在窄带干扰与冲激噪声下的时频交织性能、如何精确重构并消除冲激噪声与窄带干扰等科学问题切入，围绕“加扰”...
- 刘思聪作
- 一种冲激噪声环境下考虑阵列误差的天线阵列故障诊断方法
- 该发明公开了一种冲激噪声环境下考虑阵列误差的天线阵列故障诊断方法，涉及天线阵列信号处理领域。首先、建立阵列误差存在时的失配阵列远场辐射模型；其次、采用拉普拉斯分布对加性冲激噪声进行建模；然后、建立一个对阵列激励进行重建并...
- 张瑛李贞莹孙炜荣沈晓峰周代英
- 文献传递
- 一种OFDM系统中对抗窄带干扰与冲激噪声的时频交织预处理联合方法
- 本发明提出一种OFDM系统中对抗窄带干扰与冲激噪声的时频交织预处理联合方法，该方法具体为：在OFDM系统中信号经由LDPC编码与相应星座映射后，优化时域交织器参数，充分将噪声白化；在发送端OFDM调制之后，利用一种频域内...
- 倪阳赵民建
- 抗冲激噪声的核分式低次幂自适应滤波算法被引量：3
- 2019年
- 文中提出了一种基于分数低阶统计误差准则的抗非高斯冲激噪声的核分式低次幂(KFLP)算法。在存在脉冲干扰的环境下,该算法利用权重更新公式中存在瞬时估计误差的倒数系数的有利特性,使得算法在瞬时估计误差突然增大时的权重向量自动停止更新,由此消除了脉冲干扰对权重向量的影响。仿真结果表明,在相同的冲激噪声环境下,随着代价函数的幂次逐渐趋近于1,核分式低次幂算法的稳定性将得到进一步的提高。另一方面,在非高斯脉冲环境下与采用传统的均方误差准则的核最小均方(Kernel Least-Mean-Square,KLMS)算法相比,所提算法的收敛曲线更加平滑,性能更加稳定。
- 董庆林云
- 基于黎曼流形优化的图像去混合冲激噪声方法及系统
- 本发明提供了一种基于黎曼流形优化的图像去混合冲激噪声方法及系统，包括如下步骤：步骤1，基于结构化稀疏化表示方法，构建具有块正交约束的鉴别性结构稀疏表示模型，对目标函数施加块正交约束，提高模型对图像细节表示能力；步骤2，构...
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- 作品数：275被引量：200H指数：8
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