基于飞思卡尔平台的北斗GPS定位系统设计

文章研究的是基于飞思卡尔平台的北斗GPS定位系统设计。该设计采用的是基于Cortex-A9内核的飞思卡尔i.mx6q系列,兼容单核、双核和四核,1GB的内存且最大运算速率为1.2GHZ的移动平台,足以满足设计要求,同时该平台支持Android4.0而且成本在可接受的范围。     

基于Hough变换的直线检测算法研究

在基于标准Hough变换的基础上对其算法进行适当的改进,利用改进的HotIgh变换算法对织物图像中经线偏移角度进行检测。     

离散周期Wigner-Hough变换及其检测性能分析

分析了周期Wigner-Hough变换(PWHT)进行离散化计算时,对线性调频连续波（LFMCW）信号 的检测性能 。通过推导高斯白噪声中LFMCW信号经离散化PWHT后信噪比处理增益表达式,分析了离散PWH T的弱信号检测性能。通过推导离散PWHT较离散Wigner-Hough变换(WHT)的检测性能优势表 达式,比较了离散PWHT与离散WHT算法的检测性能。仿真实验验证了离散PWHT的信噪 比处理增益具有准相干积累的效果,PWHT较WHT更优的检测性能。     

基于小波变换的语音检测算法

为了提高在低信噪比下语音检测的正确率,利用语音信号的小波分解系数在不同频段具有的谐波特性,构造出了-种具有良好抗噪性能的特征参数,结合相应的判决准则,提出了基于小波变换的语音检测算法.仿真结果表明,这种算法在低信噪比下具有较高的检测正确率.     

基于离散傅里叶变换的高动态突发信号检测及频率估计

针对高动态突发通信应用环境,提出了一种新的基于频率域的突发信号检测及载波频偏估计算法,通过一次离散傅里叶变换（DFT）实现突发信号存在性检测及频率估计,并与经典Power-Law算法进行了比较。仿真结果表明：在低信噪比条件下,新算法检测信噪比门限改善超过1 dB,频率估计均方根误差小于符号率的1‰,并且对载波频偏及信号电平动态不敏感,实现结构简单,适合实时处理及工程应用。     

基于离散小波变换的数字水印嵌入与提取

数字水印技术作为数字产权保护技术的重要手段得到了广泛的研究和应用。给出了一种离散小波变换域实现图像水印的算法,并在Matlab7.0环境下实现了该算法。实验结果证明,该算法在保证水印的不可见性的同时对常见的水印攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于变换域的局部最优纯方位航迹关联

针对同平台无源传感器纯方位线关联问题,提出了一种基于变换域的局部最优航迹关联算法。该算法采用霍夫变换(Hough Transform)将方位线映射到参数域等价为点描述,将不同方位线的点描述构建成时间的离散函数,利用时间对准形成具有相同时标的点序列。对关联门限内的目标构建指数判证函数,计算满足关联门限目标的关联矩阵,并确定各航迹关联程度,采用局部寻优方法求取最优关联度的目标作为关联对。实验表明,所提算法具有较好的稳定性及时效性,有效解决了同平台多方位线关联问题。     

一种基于离散小波变换的多重水印算法

在数字作品中嵌入鲁棒水印是对数字作品进行版权保护的一种技术。本文提出了一种基于离散小波变换的多重水印算法。先对两个水印图像进行置乱,对原始图像进行尺度为3的离散小波变换,提取出第3层的低频子带及水平方向、垂直方向和对角方向高频子带,再利用量化的方法,把水印图像分别嵌入到低频子带和水平方向高频子带中。实验证明用这种算法嵌入的数字水印对一些常见的攻击有较好的鲁棒性。     

基于动态规划和离散调频傅里叶变换的相参检测前跟踪算法

针对基于速度搜索和离散调频傅里叶变换（DCFT）的多帧相参积累检测前跟踪（TBD）算法运算效率低的问题,提出了一种基于动态规划（DP）和DCFT的多帧相参积累TBD算法。该算法利用DP算法搜索位于不同距离单元和方位单元的目标回波,极大地优化了搜索过程,提高了运算效率。仿真实验表明,与传统非相参积累DP-TBD算法相比,在检测概率90%处,所提算法有1.6 dB的提高;与基于速度搜索和DCFT的多帧相参积累TBD算法相比,所提算法运算效率提高了3.6倍。     

一种基于分数阶Fourier变换的雷达运动目标检测算法

针对雷达回波为多分量LFM信号时,时频分析存在的交叉项干扰问题,提出了一种基于分数阶Fourier变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的伪Wigner分布(PWD).该方法通过在参数平面按阈值进行峰值搜索确定变换域阶次,再在相应的分数阶Fourier域计算PWD,有效地抑制了交叉项的干扰,有利于更好地提取信号的时频信息.仿真实验证明了在强背景噪声下该算法的有效性.     

基于聚类分析的分数阶Fourier变换信号分离与检测

针对应用分数阶Fourier变换检测多分量信号计算量大、效率低的问题,提出在分数 阶Fourier域采取混沌-多步拟牛顿法和聚类分析相结合的方法分离与检测信号。在保证全局 快速搜索最强信号的条件下,实现一次检测多个较强信号,并将已检信号逐次消去,减小对 剩余信号检测的影响。仿真结果表明,该方法能快速分离检测多种调制的频谱混叠信号。     

基于分形压缩变换的数字水印技术

本文提出一种新的基于分形压缩变换的数字水印技术,该水印可以通过嵌入后的载体进行恢复。实验结果表明本文提出的算法具有比较好的鲁棒性和不可见性。     

基于离散正弦变换的单载波频分多址系统及其性能分析

为分析离散傅里叶变换(DFT)与离散正弦变换(DST)对单载波频分多址(SC-FDMA)系统某些性 能的影响,提出了一种基于离散正弦变换的单载波频分多址系统。给出了基于DST的SC -FDMA系统的结构框图,接着重点推导和分析了DST IFDMA和DST LFDMA信号的时域表达式, 最后讨论了系统的峰值平均功率比(PAPR)和不同脉冲成形滤波器的冲激响应。仿真结果表明 ,基于DST的SC-FDMA系统比传统的基于DFT 的SC-FDMA系统和正交频分多址接入(OFDMA)系 统有更好的比特误码率。此外,DST SC-FDMA信号的PAPR性能接近于DFT SC-FDMA且优于OF DMA。     

距离-速度同步干扰环境下的目标检测

针对距离-速度同步干扰,首先基于多普勒滤波器组和恒虚警率（CFAR）检测技术得 到目标检测决策,并结合目标检测决策建立雷达回波的速度-时间数据矩阵。随后分析了目 标和干扰的特征差异,基于超快霍夫变换（VFHT）提取雷达回波的目标特征霍夫空间。最后根 据该霍夫空间采用CFAR检测技术对目标检测,从而形成基于距离-速度同步干扰抑制的目标 检测方法。与常规快速霍夫变换（FHT）相比,提出的VFHT具有更高的计算效率。同时 ,该方法由于在雷达数据处理层面进行目标检测,不需要改变雷达系统的信号处理结构,大 大降低了雷达装备成本。理论仿真表明在同样的目标检测性能前提下,基于VHFT的目标检测 算法所需的信噪比要求放宽了10 dB以上,为弱目标回波信号环境中的应用奠定了基础 。     

基于复合小波变换的数字图像水印技术

提出了一种基于复合小波变换的健壮的数字图像水印算法。该算法首先通过复合小波变换运用视觉屏蔽调整水印使之与局部图像相适应,接着水印被应用于选择嵌入信道,最后水印通过运用另外的射频技术被添加到嵌入信道。文中最后测试了在攻击下DWT与WT域中各种算法健壮性,并进行了比较分析。     

基于变换域的简化LTE小区搜索算法

针对目前LTE小区搜索算法比较复杂的问题,根据信号的时频对称特性,提出了时域 和变换域联合估计的简化方法。没有增加额外的测度函数,分三步实现LTE小区准确搜索, 即时域实现半帧定时和分数倍频偏估计,频域获取整数倍频偏估计和半帧细定时,混合检测 实现帧定时,同时根据同步码的检测获取小区ID。与以往算法相比,所提算法降低了LTE小 区搜索的复杂度。仿真结果证明,信噪比在-10～2 dB之间时该算法的性能有一定提高, 对于实现终端快速准确的小区搜索有一定的应用价值。     

基于方向小波的弱尾迹检测

针对遥感图像中的弱尾迹检测,提出了一种基于方向小波变换的尾迹检测新算法,并且比较了方向小波和传统的小波变换在检测尾迹中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因而不仅可以有效检测出图像中的弱尾迹,而且可以检测出某一特定方向上的弱尾迹。仿真结果表明,检测效果十分良好。     

一种使用离散时间尺度变换技术的合成宽带雷达成像系统

基于离散时间尺度变换技术,提出了一种新的适用于合成宽带信号的机载雷达成像 系统。为了消除多普勒散布效应,该系统使用了尺度变换矩阵,将同一目标在不同子带上的 多普勒频率变换到一个已知的频率上,以便每一个子带可使用相同的传统多普勒滤波器组形 式去获得无失真的合成距离像。同时,利用FFT及CZT算法,进一步推导出尺度变换矩阵的一 种快速实现算法。实验仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于菲涅耳变换的盲信息隐藏技术

在研究双随机相位加密和数字水印技术的基础上,提出了一种新的基于菲涅耳变换 的盲信息隐藏方法。该方法将待隐藏水印信息经过透镜组微缩或放大成像后,利用随机相位 板进行随机相位加密,然后离轴记录其像全息图像,通过编码将其以适当强度嵌入到原始宿 主图像中,从而实现盲信息隐藏。理论分析和仿真实验表明：该方法对JPEG有损压缩、图像 剪切、噪声污染、图像旋转、中值滤波等具有一定的抵抗能力,且具有一定安全性 、鲁棒性和不可见性,对于提高传输信息的隐蔽性具有重要意义。     

基于小波变换的信号去噪研究

小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。