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2006年 第28卷 第6期
2006, 28(6): 961-964.
摘要:
基于高分辨率順軌雙天線機(jī)載InSAR，研究了地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。采用雙通道干涉處理，抑制地面靜止雜波。針對(duì)高分辨率InSAR合成孔徑時(shí)間較長(zhǎng)的特點(diǎn)，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像處理的概念引入運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)實(shí)施距離徙動(dòng)校正后，再聚焦成像，從而改善檢測(cè)信噪比和信雜比，并進(jìn)一步提高測(cè)速精度。InSAR仿真數(shù)據(jù)的處理結(jié)果表明了該方法的有效性。
基于高分辨率順軌雙天線機(jī)載InSAR，研究了地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。采用雙通道干涉處理，抑制地面靜止雜波。針對(duì)高分辨率InSAR合成孔徑時(shí)間較長(zhǎng)的特點(diǎn)，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像處理的概念引入運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)實(shí)施距離徙動(dòng)校正后，再聚焦成像，從而改善檢測(cè)信噪比和信雜比，并進(jìn)一步提高測(cè)速精度。InSAR仿真數(shù)據(jù)的處理結(jié)果表明了該方法的有效性。
2006, 28(6): 965-968.
摘要:
曲線合成孔徑雷達(dá)(CurviLinear Synthetic Aperture Radar，CLSAR)利用雷達(dá)平臺(tái)的單條曲線軌跡就可形成三維成像所需的曲線合成孔徑。由于CLSAR采集的數(shù)據(jù)在三維頻率空間是稀疏的，簡(jiǎn)單地采用非參數(shù)化方法所獲得的圖像幾乎無(wú)法使用，所以有價(jià)值的目標(biāo)三維像必須采用參數(shù)化方法來(lái)獲得。該文提出一種新的適用于CLSAR的目標(biāo)三維成像算法。該算法巧妙地利用了接收數(shù)據(jù)中距離方向與垂直距離方向參數(shù)間的弱耦合性，將高維優(yōu)化問(wèn)題解耦為低維優(yōu)化問(wèn)題，并順序地估計(jì)出相應(yīng)參數(shù)，最后采用一個(gè)迭代過(guò)程進(jìn)行參數(shù)求精。仿真實(shí)驗(yàn)表明，新算法是一種適用于CLSAR的有效的目標(biāo)三維成像算法。
曲線合成孔徑雷達(dá)(CurviLinear Synthetic Aperture Radar，CLSAR)利用雷達(dá)平臺(tái)的單條曲線軌跡就可形成三維成像所需的曲線合成孔徑。由于CLSAR采集的數(shù)據(jù)在三維頻率空間是稀疏的，簡(jiǎn)單地采用非參數(shù)化方法所獲得的圖像幾乎無(wú)法使用，所以有價(jià)值的目標(biāo)三維像必須采用參數(shù)化方法來(lái)獲得。該文提出一種新的適用于CLSAR的目標(biāo)三維成像算法。該算法巧妙地利用了接收數(shù)據(jù)中距離方向與垂直距離方向參數(shù)間的弱耦合性，將高維優(yōu)化問(wèn)題解耦為低維優(yōu)化問(wèn)題，并順序地估計(jì)出相應(yīng)參數(shù)，最后采用一個(gè)迭代過(guò)程進(jìn)行參數(shù)求精。仿真實(shí)驗(yàn)表明，新算法是一種適用于CLSAR的有效的目標(biāo)三維成像算法。
2006, 28(6): 969-972.
摘要:
常規(guī)單站逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)不能對(duì)沿雷達(dá)視線方向飛行的目標(biāo)成像，收發(fā)分置的雙站逆合成孔徑雷達(dá)(雙站ISAR)系統(tǒng)解決了以上問(wèn)題。該文分析了雙站ISAR目標(biāo)回波的特點(diǎn)，研究了雙站ISAR對(duì)目標(biāo)成像時(shí)的成像原理、方位分辨力、目標(biāo)尺寸限制和采樣率要求，得到了嚴(yán)格數(shù)學(xué)解，最后給出了模擬飛機(jī)目標(biāo)的成像結(jié)果。
常規(guī)單站逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)不能對(duì)沿雷達(dá)視線方向飛行的目標(biāo)成像，收發(fā)分置的雙站逆合成孔徑雷達(dá)(雙站ISAR)系統(tǒng)解決了以上問(wèn)題。該文分析了雙站ISAR目標(biāo)回波的特點(diǎn)，研究了雙站ISAR對(duì)目標(biāo)成像時(shí)的成像原理、方位分辨力、目標(biāo)尺寸限制和采樣率要求，得到了嚴(yán)格數(shù)學(xué)解，最后給出了模擬飛機(jī)目標(biāo)的成像結(jié)果。
2006, 28(6): 973-976.
摘要:
超寬帶合成孔徑雷達(dá)(UWB SAR)為了探測(cè)隱藏在樹(shù)林中或埋于地下的目標(biāo)，通常工作在低信雜比的環(huán)境中。目標(biāo)淹沒(méi)在強(qiáng)烈的雜波背景之中很難被發(fā)現(xiàn)。該文利用時(shí)頻表示成像(TFRIF)方法得到不同方位空間頻率對(duì)應(yīng)的一組SAR圖像，并且分辨率幾乎沒(méi)有損失。通過(guò)這組SAR圖像的融合能夠提高信雜比。利用實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該文方法的有效性。
超寬帶合成孔徑雷達(dá)(UWB SAR)為了探測(cè)隱藏在樹(shù)林中或埋于地下的目標(biāo)，通常工作在低信雜比的環(huán)境中。目標(biāo)淹沒(méi)在強(qiáng)烈的雜波背景之中很難被發(fā)現(xiàn)。該文利用時(shí)頻表示成像(TFRIF)方法得到不同方位空間頻率對(duì)應(yīng)的一組SAR圖像，并且分辨率幾乎沒(méi)有損失。通過(guò)這組SAR圖像的融合能夠提高信雜比。利用實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該文方法的有效性。
2006, 28(6): 977-981.
摘要:
該文在分析機(jī)載雙站SAR回波模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合常規(guī)單站SAR的Chirp scaling成像算法思想，推導(dǎo)出了雙站SAR的Chirp scaling成像算法。對(duì)雙站SAR的Chirp scaling成像算法進(jìn)行了誤差分析。最后通過(guò)仿真驗(yàn)證了算法的有效性。
該文在分析機(jī)載雙站SAR回波模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合常規(guī)單站SAR的Chirp scaling成像算法思想，推導(dǎo)出了雙站SAR的Chirp scaling成像算法。對(duì)雙站SAR的Chirp scaling成像算法進(jìn)行了誤差分析。最后通過(guò)仿真驗(yàn)證了算法的有效性。
2006, 28(6): 982-984.
摘要:
相對(duì)于飛機(jī)目標(biāo)的ISAR成像，艦船目標(biāo)的ISAR成像同樣具有重要意義, 但國(guó)內(nèi)對(duì)艦船目標(biāo)的成像研究剛剛開(kāi)始。由于艦船運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性，使得艦船目標(biāo)的成像條件要比飛機(jī)目標(biāo)復(fù)雜得多，傳統(tǒng)的針對(duì)飛機(jī)目標(biāo)的成像方法已經(jīng)不能滿足要求。因此，該文提出了基于自適應(yīng)Chirplet分解的艦船目標(biāo)成像方法，得到了艦船不同時(shí)刻的瞬態(tài)ISAR像。
相對(duì)于飛機(jī)目標(biāo)的ISAR成像，艦船目標(biāo)的ISAR成像同樣具有重要意義, 但國(guó)內(nèi)對(duì)艦船目標(biāo)的成像研究剛剛開(kāi)始。由于艦船運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性，使得艦船目標(biāo)的成像條件要比飛機(jī)目標(biāo)復(fù)雜得多，傳統(tǒng)的針對(duì)飛機(jī)目標(biāo)的成像方法已經(jīng)不能滿足要求。因此，該文提出了基于自適應(yīng)Chirplet分解的艦船目標(biāo)成像方法，得到了艦船不同時(shí)刻的瞬態(tài)ISAR像。
2006, 28(6): 985-988.
摘要:
針對(duì)聚束式合成孔徑雷達(dá)(SAR)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的問(wèn)題，把回波信號(hào)進(jìn)行連續(xù)重疊地時(shí)域分組，每組信號(hào)可以看成是來(lái)自一個(gè)時(shí)域子孔徑, 然后在每個(gè)子孔徑內(nèi)分別成像。地面固定目標(biāo)在每幅圖像上的成像情況是相同的, 通過(guò)彼此相減就可以消去，達(dá)到了抑制雜波的目的，而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)由于每個(gè)時(shí)刻的位置都在變化，在每幅圖像上的位置是不同的, 從而在相減后剩余下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像，把這些圖像拼接起來(lái)就再現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，根據(jù)運(yùn)動(dòng)軌跡就可以對(duì)其運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。該文給出了這個(gè)方法的原理推導(dǎo)和具體的檢測(cè)過(guò)程。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。
針對(duì)聚束式合成孔徑雷達(dá)(SAR)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的問(wèn)題，把回波信號(hào)進(jìn)行連續(xù)重疊地時(shí)域分組，每組信號(hào)可以看成是來(lái)自一個(gè)時(shí)域子孔徑, 然后在每個(gè)子孔徑內(nèi)分別成像。地面固定目標(biāo)在每幅圖像上的成像情況是相同的, 通過(guò)彼此相減就可以消去，達(dá)到了抑制雜波的目的，而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)由于每個(gè)時(shí)刻的位置都在變化，在每幅圖像上的位置是不同的, 從而在相減后剩余下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像，把這些圖像拼接起來(lái)就再現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，根據(jù)運(yùn)動(dòng)軌跡就可以對(duì)其運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。該文給出了這個(gè)方法的原理推導(dǎo)和具體的檢測(cè)過(guò)程。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。
2006, 28(6): 989-993.
摘要:
該文提出了一種能在高密度應(yīng)答下，有效提取單脈沖二次雷達(dá)(MSSR)應(yīng)答代碼，并對(duì)應(yīng)答代碼的置信度進(jìn)行實(shí)時(shí)標(biāo)注的算法。該算法不僅能夠一次完成對(duì)脈沖的應(yīng)答代碼提取與置信度標(biāo)注，并且能同時(shí)完成OVERLAP和DEFRUIT處理，保證在多應(yīng)答框架出現(xiàn)交疊時(shí)正確區(qū)分應(yīng)答和置信度判斷，為目標(biāo)的點(diǎn)跡處理提供有效報(bào)表。
該文提出了一種能在高密度應(yīng)答下，有效提取單脈沖二次雷達(dá)(MSSR)應(yīng)答代碼，并對(duì)應(yīng)答代碼的置信度進(jìn)行實(shí)時(shí)標(biāo)注的算法。該算法不僅能夠一次完成對(duì)脈沖的應(yīng)答代碼提取與置信度標(biāo)注，并且能同時(shí)完成OVERLAP和DEFRUIT處理，保證在多應(yīng)答框架出現(xiàn)交疊時(shí)正確區(qū)分應(yīng)答和置信度判斷，為目標(biāo)的點(diǎn)跡處理提供有效報(bào)表。
2006, 28(6): 994-998.
摘要:
變化檢測(cè)是通過(guò)分析多時(shí)相遙感圖像間的差異實(shí)現(xiàn)地物變化信息的提取，而消除多時(shí)相遙感圖像中的相關(guān)性是提取變化信息的一種有效途徑。獨(dú)立成分分析(ICA)作為近年出現(xiàn)的盲源分離技術(shù)，能夠有效地消除多源信號(hào)間的二階和高階相關(guān)，經(jīng)其變換的各分量之間相互獨(dú)立。該文提出一種應(yīng)用ICA變換實(shí)現(xiàn)多時(shí)相遙感圖像變化檢測(cè)的算法，首先對(duì)多時(shí)相多光譜遙感圖像進(jìn)行獨(dú)立成分分析，得到彼此沒(méi)有相關(guān)信息的獨(dú)立成分，并且各獨(dú)立成分圖像中的變化信息得到增強(qiáng)；然后通過(guò)分析變換后的獨(dú)立成分實(shí)現(xiàn)地物的變化檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法比傳統(tǒng)的方法具有更好的性能。
變化檢測(cè)是通過(guò)分析多時(shí)相遙感圖像間的差異實(shí)現(xiàn)地物變化信息的提取，而消除多時(shí)相遙感圖像中的相關(guān)性是提取變化信息的一種有效途徑。獨(dú)立成分分析(ICA)作為近年出現(xiàn)的盲源分離技術(shù)，能夠有效地消除多源信號(hào)間的二階和高階相關(guān)，經(jīng)其變換的各分量之間相互獨(dú)立。該文提出一種應(yīng)用ICA變換實(shí)現(xiàn)多時(shí)相遙感圖像變化檢測(cè)的算法，首先對(duì)多時(shí)相多光譜遙感圖像進(jìn)行獨(dú)立成分分析，得到彼此沒(méi)有相關(guān)信息的獨(dú)立成分，并且各獨(dú)立成分圖像中的變化信息得到增強(qiáng)；然后通過(guò)分析變換后的獨(dú)立成分實(shí)現(xiàn)地物的變化檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法比傳統(tǒng)的方法具有更好的性能。
2006, 28(6): 999-1003.
摘要:
該文給出了信號(hào)變化度的定義，并證明了獨(dú)立源信號(hào)的線性混合信號(hào)(非零信號(hào))的變化度介于源信號(hào)中的最小變化度和最大變化度之間。在此性質(zhì)的基礎(chǔ)上，給出了一種線性混合信號(hào)盲提取算法。該算法首先利用廣義特征值理論從混合信號(hào)中提取出一個(gè)源信號(hào), 然后采用消源方法剔出混合信號(hào)中該源信號(hào)分量，重復(fù)這一過(guò)程，逐一提取出所有的源信號(hào)。該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，仿真結(jié)果表明該算法是有效的，并具有很好的性能。
該文給出了信號(hào)變化度的定義，并證明了獨(dú)立源信號(hào)的線性混合信號(hào)(非零信號(hào))的變化度介于源信號(hào)中的最小變化度和最大變化度之間。在此性質(zhì)的基礎(chǔ)上，給出了一種線性混合信號(hào)盲提取算法。該算法首先利用廣義特征值理論從混合信號(hào)中提取出一個(gè)源信號(hào), 然后采用消源方法剔出混合信號(hào)中該源信號(hào)分量，重復(fù)這一過(guò)程，逐一提取出所有的源信號(hào)。該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，仿真結(jié)果表明該算法是有效的，并具有很好的性能。
2006, 28(6): 1004-1008.
摘要:
該文針對(duì)近場(chǎng)源的方向角和距離的二維參數(shù)估計(jì)，提出了一種新的近場(chǎng)源二維參數(shù)估計(jì)方法。該方法利用雙極化陣列的極化信息和二階統(tǒng)計(jì)量估計(jì)近場(chǎng)源的波達(dá)方向和距離參數(shù)。該方法具有估計(jì)精度高和無(wú)需譜峰搜索的優(yōu)點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。
該文針對(duì)近場(chǎng)源的方向角和距離的二維參數(shù)估計(jì)，提出了一種新的近場(chǎng)源二維參數(shù)估計(jì)方法。該方法利用雙極化陣列的極化信息和二階統(tǒng)計(jì)量估計(jì)近場(chǎng)源的波達(dá)方向和距離參數(shù)。該方法具有估計(jì)精度高和無(wú)需譜峰搜索的優(yōu)點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。
2006, 28(6): 1009-1012.
摘要:
針對(duì)高速水聲通信中信道的稀疏特性，提出了一種基于常數(shù)模準(zhǔn)則的稀疏水聲信道判決反饋盲均衡算法。該算法將改進(jìn)的常數(shù)模算法與一種變化的判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)(部分反饋均衡器)有機(jī)結(jié)合，利用水聲信道的稀疏特性，不但很好地實(shí)現(xiàn)了稀疏水聲信道的盲均衡，而且簡(jiǎn)化了計(jì)算，易于算法的硬件實(shí)現(xiàn)。用典型稀疏水聲信道進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真。結(jié)果表明，該算法性能穩(wěn)定，計(jì)算量小，穩(wěn)態(tài)均方誤差低，整體性能與基于自適應(yīng)LMS的稀疏迭代算法接近。該研究為高速水聲通信中稀疏信道的均衡提供了一種可實(shí)現(xiàn)的方法。
針對(duì)高速水聲通信中信道的稀疏特性，提出了一種基于常數(shù)模準(zhǔn)則的稀疏水聲信道判決反饋盲均衡算法。該算法將改進(jìn)的常數(shù)模算法與一種變化的判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)(部分反饋均衡器)有機(jī)結(jié)合，利用水聲信道的稀疏特性，不但很好地實(shí)現(xiàn)了稀疏水聲信道的盲均衡，而且簡(jiǎn)化了計(jì)算，易于算法的硬件實(shí)現(xiàn)。用典型稀疏水聲信道進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真。結(jié)果表明，該算法性能穩(wěn)定，計(jì)算量小，穩(wěn)態(tài)均方誤差低，整體性能與基于自適應(yīng)LMS的稀疏迭代算法接近。該研究為高速水聲通信中稀疏信道的均衡提供了一種可實(shí)現(xiàn)的方法。
2006, 28(6): 1013-1015.
摘要:
數(shù)字圖像在傳輸過(guò)程中，由于受到二維信道的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)(PSF)的影響，會(huì)產(chǎn)生圖像模糊問(wèn)題。在對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)時(shí)，需要消除PSF的影響，在許多實(shí)際應(yīng)用中PSF的特性未知，此時(shí)圖像的恢復(fù)就是盲圖像恢復(fù)。該文提出了一種應(yīng)用于盲圖像恢復(fù)的二維盲均衡迭代算法，該算法是通信領(lǐng)域中應(yīng)用的EVA盲均衡算法的一種二維擴(kuò)展。仿真結(jié)果表明，該算法具有信噪比增益高、收斂速度快等特點(diǎn)，有較為廣泛的應(yīng)用前景。
數(shù)字圖像在傳輸過(guò)程中，由于受到二維信道的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)(PSF)的影響，會(huì)產(chǎn)生圖像模糊問(wèn)題。在對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)時(shí)，需要消除PSF的影響，在許多實(shí)際應(yīng)用中PSF的特性未知，此時(shí)圖像的恢復(fù)就是盲圖像恢復(fù)。該文提出了一種應(yīng)用于盲圖像恢復(fù)的二維盲均衡迭代算法，該算法是通信領(lǐng)域中應(yīng)用的EVA盲均衡算法的一種二維擴(kuò)展。仿真結(jié)果表明，該算法具有信噪比增益高、收斂速度快等特點(diǎn)，有較為廣泛的應(yīng)用前景。
2006, 28(6): 1016-1020.
摘要:
該文基于匹配跟蹤的諧波和獨(dú)立譜線正弦模型提出了一種用于參數(shù)音頻編碼的實(shí)現(xiàn)方案，輸入音頻信號(hào)的正弦成分由諧波聯(lián)合獨(dú)立譜線共同表示，分析合成過(guò)程采用50%疊接相加(OLA)消除幀間不連續(xù)，匹配跟蹤(MP)算法在頻域提取模型參數(shù)(幅度、頻率和相位)大大降低運(yùn)算復(fù)雜度。諧波譜線基頻由諧波積譜法(SHS)獲得，各次諧波頻點(diǎn)確切位置借助MP迭代過(guò)程推出，并進(jìn)行二次曲線擬合，對(duì)應(yīng)的諧波幅度采用LPC譜包絡(luò)近似。獨(dú)立譜線的提取有效彌補(bǔ)了諧波提取不足。實(shí)驗(yàn)證明該文提出的正弦模型實(shí)現(xiàn)方案可以很好地表示出音頻信號(hào)中的平穩(wěn)成分，并對(duì)低比特率的參數(shù)音頻編碼有一定的借鑒性。
該文基于匹配跟蹤的諧波和獨(dú)立譜線正弦模型提出了一種用于參數(shù)音頻編碼的實(shí)現(xiàn)方案，輸入音頻信號(hào)的正弦成分由諧波聯(lián)合獨(dú)立譜線共同表示，分析合成過(guò)程采用50%疊接相加(OLA)消除幀間不連續(xù)，匹配跟蹤(MP)算法在頻域提取模型參數(shù)(幅度、頻率和相位)大大降低運(yùn)算復(fù)雜度。諧波譜線基頻由諧波積譜法(SHS)獲得，各次諧波頻點(diǎn)確切位置借助MP迭代過(guò)程推出，并進(jìn)行二次曲線擬合，對(duì)應(yīng)的諧波幅度采用LPC譜包絡(luò)近似。獨(dú)立譜線的提取有效彌補(bǔ)了諧波提取不足。實(shí)驗(yàn)證明該文提出的正弦模型實(shí)現(xiàn)方案可以很好地表示出音頻信號(hào)中的平穩(wěn)成分，并對(duì)低比特率的參數(shù)音頻編碼有一定的借鑒性。
2006, 28(6): 1021-1025.
摘要:
根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的短段循環(huán)平穩(wěn)(CycloStationary, CS)特征，該文提出了一種應(yīng)用于復(fù)雜背景噪聲條件下的基于高階循環(huán)累積量的改進(jìn)型VAD(Voice Activity Detection)算法，算法采用MA(Moving Average)模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)建模，并選擇平均幅度差(Average Magnitude Difference Function，AMDF)的方法來(lái)估算循環(huán)頻率以降低算法復(fù)雜度。經(jīng)VoIP(Voice over Internet Protocol)平臺(tái)測(cè)試，算法對(duì)高斯(白色或有色)噪聲以及其它平穩(wěn)噪聲自適應(yīng)能力強(qiáng)、檢測(cè)性能突出, 且恢復(fù)后語(yǔ)音質(zhì)量損失較小，對(duì)于非對(duì)稱(chēng)噪聲也具備可檢測(cè)能力。
根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的短段循環(huán)平穩(wěn)(CycloStationary, CS)特征，該文提出了一種應(yīng)用于復(fù)雜背景噪聲條件下的基于高階循環(huán)累積量的改進(jìn)型VAD(Voice Activity Detection)算法，算法采用MA(Moving Average)模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)建模，并選擇平均幅度差(Average Magnitude Difference Function，AMDF)的方法來(lái)估算循環(huán)頻率以降低算法復(fù)雜度。經(jīng)VoIP(Voice over Internet Protocol)平臺(tái)測(cè)試，算法對(duì)高斯(白色或有色)噪聲以及其它平穩(wěn)噪聲自適應(yīng)能力強(qiáng)、檢測(cè)性能突出, 且恢復(fù)后語(yǔ)音質(zhì)量損失較小，對(duì)于非對(duì)稱(chēng)噪聲也具備可檢測(cè)能力。
2006, 28(6): 1026-1030.
摘要:
典型目標(biāo)的識(shí)別與定位是無(wú)人機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，但實(shí)現(xiàn)完全地自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和定位存在一定的困難。該文提出一種采用變形模板進(jìn)行多個(gè)目標(biāo)的識(shí)別和定位方法，以機(jī)載傳感器的融合圖像為基礎(chǔ)，并引入人在回路的思想，設(shè)計(jì)了基于變形模板的多目標(biāo)識(shí)別和定位算法，重點(diǎn)研究了多目標(biāo)變形模板庫(kù)的構(gòu)造和相應(yīng)能量函數(shù)的定義，而變形模板的優(yōu)化采用具有保優(yōu)策略的遺傳算法實(shí)現(xiàn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法具有較高的目標(biāo)識(shí)別與定位能力，可以有效解決無(wú)人機(jī)圖像中多個(gè)典型目標(biāo)的識(shí)別與定位問(wèn)題。
典型目標(biāo)的識(shí)別與定位是無(wú)人機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，但實(shí)現(xiàn)完全地自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和定位存在一定的困難。該文提出一種采用變形模板進(jìn)行多個(gè)目標(biāo)的識(shí)別和定位方法，以機(jī)載傳感器的融合圖像為基礎(chǔ)，并引入人在回路的思想，設(shè)計(jì)了基于變形模板的多目標(biāo)識(shí)別和定位算法，重點(diǎn)研究了多目標(biāo)變形模板庫(kù)的構(gòu)造和相應(yīng)能量函數(shù)的定義，而變形模板的優(yōu)化采用具有保優(yōu)策略的遺傳算法實(shí)現(xiàn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法具有較高的目標(biāo)識(shí)別與定位能力，可以有效解決無(wú)人機(jī)圖像中多個(gè)典型目標(biāo)的識(shí)別與定位問(wèn)題。
2006, 28(6): 1031-1035.
摘要:
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對(duì)其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對(duì)這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類(lèi)能力。
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對(duì)其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對(duì)這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類(lèi)能力。
2006, 28(6): 1036-1039.
摘要:
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)話人識(shí)別方法可以在一定程度上模仿人腦的功能，是說(shuō)話人識(shí)別中的一種主要技術(shù)，但它通常難以確定隱層單元的數(shù)目，收斂速度慢，易于收斂到極小點(diǎn)。該文研究了一種用于說(shuō)話人識(shí)別的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，給出了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。采用Mel頻率倒譜系數(shù)作為與文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人識(shí)別的特征參數(shù)，并利用該模型進(jìn)行了5個(gè)人的說(shuō)話人識(shí)別實(shí)驗(yàn)，得到99.5%的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)相比，訓(xùn)練速度和識(shí)別率都有了較大提高，具有良好的應(yīng)用前景和進(jìn)一步研究的價(jià)值。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)話人識(shí)別方法可以在一定程度上模仿人腦的功能，是說(shuō)話人識(shí)別中的一種主要技術(shù)，但它通常難以確定隱層單元的數(shù)目，收斂速度慢，易于收斂到極小點(diǎn)。該文研究了一種用于說(shuō)話人識(shí)別的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，給出了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。采用Mel頻率倒譜系數(shù)作為與文本無(wú)關(guān)的說(shuō)話人識(shí)別的特征參數(shù)，并利用該模型進(jìn)行了5個(gè)人的說(shuō)話人識(shí)別實(shí)驗(yàn)，得到99.5%的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)相比，訓(xùn)練速度和識(shí)別率都有了較大提高，具有良好的應(yīng)用前景和進(jìn)一步研究的價(jià)值。
2006, 28(6): 1040-1044.
摘要:
該文分析了幾種典型壓制式寬帶干擾(BPSK干擾、調(diào)頻干擾)對(duì)偽碼調(diào)相連續(xù)波引信相關(guān)輸出的影響。分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)干擾強(qiáng)度超出偽碼調(diào)相引信的抗干擾容限時(shí)，其相關(guān)輸出嚴(yán)重惡化，因此必須在相關(guān)檢測(cè)前對(duì)上述干擾進(jìn)行抑制。提出了一種通過(guò)包絡(luò)濾波的寬帶干擾抑制新方法。接收信號(hào)經(jīng)過(guò)正交解調(diào)輸出I，Q兩路信號(hào)，由I，Q兩路分量獲得解調(diào)信號(hào)的瞬時(shí)包絡(luò)和瞬時(shí)相位。包絡(luò)序列在變換域通過(guò)門(mén)限濾波去除有用信號(hào)和白噪聲成分從而得到干擾信號(hào)包絡(luò)。利用濾波后的包絡(luò)和瞬時(shí)相位重構(gòu)出干擾同相信號(hào)，最后將干擾信號(hào)從I路放大信號(hào)中去除即得到所需信號(hào)。仿真分析發(fā)現(xiàn)該方法能較好地抑制干擾，尤其是對(duì)強(qiáng)干擾，相關(guān)輸出得到明顯改善。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單，易于理解，容易工程實(shí)現(xiàn)。
該文分析了幾種典型壓制式寬帶干擾(BPSK干擾、調(diào)頻干擾)對(duì)偽碼調(diào)相連續(xù)波引信相關(guān)輸出的影響。分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)干擾強(qiáng)度超出偽碼調(diào)相引信的抗干擾容限時(shí)，其相關(guān)輸出嚴(yán)重惡化，因此必須在相關(guān)檢測(cè)前對(duì)上述干擾進(jìn)行抑制。提出了一種通過(guò)包絡(luò)濾波的寬帶干擾抑制新方法。接收信號(hào)經(jīng)過(guò)正交解調(diào)輸出I，Q兩路信號(hào)，由I，Q兩路分量獲得解調(diào)信號(hào)的瞬時(shí)包絡(luò)和瞬時(shí)相位。包絡(luò)序列在變換域通過(guò)門(mén)限濾波去除有用信號(hào)和白噪聲成分從而得到干擾信號(hào)包絡(luò)。利用濾波后的包絡(luò)和瞬時(shí)相位重構(gòu)出干擾同相信號(hào)，最后將干擾信號(hào)從I路放大信號(hào)中去除即得到所需信號(hào)。仿真分析發(fā)現(xiàn)該方法能較好地抑制干擾，尤其是對(duì)強(qiáng)干擾，相關(guān)輸出得到明顯改善。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單，易于理解，容易工程實(shí)現(xiàn)。
2006, 28(6): 1045-1048.
摘要:
研究了偽碼-線性調(diào)頻復(fù)合體制偵察信號(hào)識(shí)別的時(shí)頻分析方法，推導(dǎo)了PRBC-LFM偵察信號(hào)的Wigner時(shí)頻分布函數(shù)，通過(guò)對(duì)＝0 +Kt截面上WVD分析，從中提取了與載頻、調(diào)頻斜率和偽碼參數(shù)(子脈沖寬度、編碼位數(shù)、脈沖周期等)有關(guān)的特性，設(shè)計(jì)了參數(shù)估計(jì)方法，最后在高斯噪聲環(huán)境下對(duì)分析的結(jié)果進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明該文提出的方法對(duì)PRBC-LFM信號(hào)的識(shí)別優(yōu)于譜相關(guān)方法，而且應(yīng)用不受調(diào)頻帶寬與偽碼譜寬關(guān)系的限制。
研究了偽碼-線性調(diào)頻復(fù)合體制偵察信號(hào)識(shí)別的時(shí)頻分析方法，推導(dǎo)了PRBC-LFM偵察信號(hào)的Wigner時(shí)頻分布函數(shù)，通過(guò)對(duì)＝0 +Kt截面上WVD分析，從中提取了與載頻、調(diào)頻斜率和偽碼參數(shù)(子脈沖寬度、編碼位數(shù)、脈沖周期等)有關(guān)的特性，設(shè)計(jì)了參數(shù)估計(jì)方法，最后在高斯噪聲環(huán)境下對(duì)分析的結(jié)果進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明該文提出的方法對(duì)PRBC-LFM信號(hào)的識(shí)別優(yōu)于譜相關(guān)方法，而且應(yīng)用不受調(diào)頻帶寬與偽碼譜寬關(guān)系的限制。
2006, 28(6): 1049-1053.
摘要:
該文提出了一種用于提高M(jìn)PEG-4碼流在噪聲信道下的抗誤碼性能的聯(lián)合信源信道編碼方法。該方法將MPEG-4基本層按重要性進(jìn)行碼流重排后進(jìn)行交織打包，并根據(jù)率失真函數(shù)將基本層紋理信息進(jìn)一步劃分為多個(gè)子層。編碼器根據(jù)反映信道狀態(tài)的反饋信息動(dòng)態(tài)地調(diào)整傳輸?shù)淖訉訑?shù)目和每個(gè)子層的糾錯(cuò)強(qiáng)度(信道編碼速率)，使得系統(tǒng)失真最小。仿真結(jié)果表明，該方法明顯優(yōu)于未保護(hù)的MPEG-4方法，在相同信道帶寬及丟包率條件下比等糾錯(cuò)保護(hù)的MPEG-4編碼方法獲得更加穩(wěn)定的性能。同時(shí)由于該方法根據(jù)反饋的出錯(cuò)分組數(shù)進(jìn)行傳輸子層數(shù)和糾錯(cuò)強(qiáng)度的聯(lián)合優(yōu)化，與Puri等人提出的按照確定信道條件設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的MDFEC方法相比，更能夠適應(yīng)信道條件的變化，從而獲得更高的性能。
該文提出了一種用于提高M(jìn)PEG-4碼流在噪聲信道下的抗誤碼性能的聯(lián)合信源信道編碼方法。該方法將MPEG-4基本層按重要性進(jìn)行碼流重排后進(jìn)行交織打包，并根據(jù)率失真函數(shù)將基本層紋理信息進(jìn)一步劃分為多個(gè)子層。編碼器根據(jù)反映信道狀態(tài)的反饋信息動(dòng)態(tài)地調(diào)整傳輸?shù)淖訉訑?shù)目和每個(gè)子層的糾錯(cuò)強(qiáng)度(信道編碼速率)，使得系統(tǒng)失真最小。仿真結(jié)果表明，該方法明顯優(yōu)于未保護(hù)的MPEG-4方法，在相同信道帶寬及丟包率條件下比等糾錯(cuò)保護(hù)的MPEG-4編碼方法獲得更加穩(wěn)定的性能。同時(shí)由于該方法根據(jù)反饋的出錯(cuò)分組數(shù)進(jìn)行傳輸子層數(shù)和糾錯(cuò)強(qiáng)度的聯(lián)合優(yōu)化，與Puri等人提出的按照確定信道條件設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的MDFEC方法相比，更能夠適應(yīng)信道條件的變化，從而獲得更高的性能。
2006, 28(6): 1054-1058.
摘要:
信噪比估計(jì)器(Signal-to-Noise Ratio Estimator，SNRE)可用于移動(dòng)通信中的多個(gè)領(lǐng)域，例如LDPC碼軟譯碼器中就需要信道信噪比以用于計(jì)算接收碼字的先驗(yàn)信息。該文在一種加性白高斯噪聲(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道中在線SNRE的基礎(chǔ)上，推出一種低復(fù)雜度的衰落信道盲信噪比估計(jì)器 (Fading channel Blind SNRE，F(xiàn)BSNRE)。仿真結(jié)果表明FBSNRE在應(yīng)用于LDPC碼譯碼器時(shí)具有較好的性能。
信噪比估計(jì)器(Signal-to-Noise Ratio Estimator，SNRE)可用于移動(dòng)通信中的多個(gè)領(lǐng)域，例如LDPC碼軟譯碼器中就需要信道信噪比以用于計(jì)算接收碼字的先驗(yàn)信息。該文在一種加性白高斯噪聲(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道中在線SNRE的基礎(chǔ)上，推出一種低復(fù)雜度的衰落信道盲信噪比估計(jì)器 (Fading channel Blind SNRE，F(xiàn)BSNRE)。仿真結(jié)果表明FBSNRE在應(yīng)用于LDPC碼譯碼器時(shí)具有較好的性能。
2006, 28(6): 1059-1063.
摘要:
Turbo碼基于MAP算法譯碼的遞推計(jì)算所引入高的譯碼延遲限制了Turbo碼在高速率數(shù)據(jù)傳輸中的應(yīng)用。為了解決這個(gè)問(wèn)題，該文提供了一種降低譯碼延遲的并行譯碼方法。并行處理方案的實(shí)現(xiàn)必須通過(guò)適當(dāng)?shù)慕豢椧员苊鈨蓚€(gè)譯碼器對(duì)外信息讀寫(xiě)的數(shù)據(jù)沖突。該文在分析了任意無(wú)沖突交織方式可能性的存在之后，給出了設(shè)計(jì)任意地適用于并行處理方案的S隨機(jī)交織器的方法。仿真驗(yàn)證了并行譯碼方案的誤比特性能。
Turbo碼基于MAP算法譯碼的遞推計(jì)算所引入高的譯碼延遲限制了Turbo碼在高速率數(shù)據(jù)傳輸中的應(yīng)用。為了解決這個(gè)問(wèn)題，該文提供了一種降低譯碼延遲的并行譯碼方法。并行處理方案的實(shí)現(xiàn)必須通過(guò)適當(dāng)?shù)慕豢椧员苊鈨蓚€(gè)譯碼器對(duì)外信息讀寫(xiě)的數(shù)據(jù)沖突。該文在分析了任意無(wú)沖突交織方式可能性的存在之后，給出了設(shè)計(jì)任意地適用于并行處理方案的S隨機(jī)交織器的方法。仿真驗(yàn)證了并行譯碼方案的誤比特性能。
2006, 28(6): 1064-1067.
摘要:
本文基于最小均方誤差準(zhǔn)則(MMSE)，在發(fā)端對(duì)系統(tǒng)中多個(gè)用戶的發(fā)送信號(hào)樣式進(jìn)行了設(shè)計(jì)優(yōu)化，最大限度地避免用戶間的相互干擾，使檢測(cè)器輸出與發(fā)送符號(hào)之間的最小均方誤差達(dá)到理論下限。在最佳信號(hào)設(shè)計(jì)過(guò)程中，本文利用矩陣分塊理論簡(jiǎn)化了算法、降低了運(yùn)算復(fù)雜度。并且設(shè)計(jì)的信號(hào)在加性高斯白噪聲信道條件下所獲得的系統(tǒng)容量要優(yōu)于Rose等人(2002)采用特征值迭代算法(Eigen Algorithm)設(shè)計(jì)的信號(hào)集合，文章最后通過(guò)仿真給予證實(shí)。
本文基于最小均方誤差準(zhǔn)則(MMSE)，在發(fā)端對(duì)系統(tǒng)中多個(gè)用戶的發(fā)送信號(hào)樣式進(jìn)行了設(shè)計(jì)優(yōu)化，最大限度地避免用戶間的相互干擾，使檢測(cè)器輸出與發(fā)送符號(hào)之間的最小均方誤差達(dá)到理論下限。在最佳信號(hào)設(shè)計(jì)過(guò)程中，本文利用矩陣分塊理論簡(jiǎn)化了算法、降低了運(yùn)算復(fù)雜度。并且設(shè)計(jì)的信號(hào)在加性高斯白噪聲信道條件下所獲得的系統(tǒng)容量要優(yōu)于Rose等人(2002)采用特征值迭代算法(Eigen Algorithm)設(shè)計(jì)的信號(hào)集合，文章最后通過(guò)仿真給予證實(shí)。
2006, 28(6): 1068-1072.
摘要:
在強(qiáng)噪聲背景下，基于WV和Hough變換的正弦和線性調(diào)頻信號(hào)檢測(cè)方法的性能?chē)?yán)重下降，為克服這種不足，該文在深入分析FHN隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)對(duì)濾波能力影響的基礎(chǔ)上，提出一種基于隨機(jī)共振系統(tǒng)檢測(cè)微弱正弦和線性調(diào)頻信號(hào)的方法。首先借助FHN隨機(jī)共振模型進(jìn)行濾波，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行WV和Hough變換，將信號(hào)的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖中的直線檢測(cè)問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該方法具有較好的效果。
在強(qiáng)噪聲背景下，基于WV和Hough變換的正弦和線性調(diào)頻信號(hào)檢測(cè)方法的性能?chē)?yán)重下降，為克服這種不足，該文在深入分析FHN隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)對(duì)濾波能力影響的基礎(chǔ)上，提出一種基于隨機(jī)共振系統(tǒng)檢測(cè)微弱正弦和線性調(diào)頻信號(hào)的方法。首先借助FHN隨機(jī)共振模型進(jìn)行濾波，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行WV和Hough變換，將信號(hào)的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖中的直線檢測(cè)問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該方法具有較好的效果。
2006, 28(6): 1073-1076.
摘要:
針對(duì)超寬帶系統(tǒng)在室內(nèi)環(huán)境中面臨嚴(yán)重的多徑衰落問(wèn)題，通常在接收端需使用RAKE接收機(jī)來(lái)收集多徑能量改善性能。該文提出了一種新的分集方案，在發(fā)送端信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，在接收端使用RAKE合并收集多徑能量，同時(shí)給出了基于信道矩陣特征值估計(jì)的最佳合并權(quán)重和時(shí)延參數(shù)估計(jì)算法。理論分析和仿真結(jié)果都表明，該算法得到的輸出信噪比總是大于傳統(tǒng)的RAKE接收機(jī)輸出信噪比。
針對(duì)超寬帶系統(tǒng)在室內(nèi)環(huán)境中面臨嚴(yán)重的多徑衰落問(wèn)題，通常在接收端需使用RAKE接收機(jī)來(lái)收集多徑能量改善性能。該文提出了一種新的分集方案，在發(fā)送端信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，在接收端使用RAKE合并收集多徑能量，同時(shí)給出了基于信道矩陣特征值估計(jì)的最佳合并權(quán)重和時(shí)延參數(shù)估計(jì)算法。理論分析和仿真結(jié)果都表明，該算法得到的輸出信噪比總是大于傳統(tǒng)的RAKE接收機(jī)輸出信噪比。
2006, 28(6): 1077-1081.
摘要:
超寬帶通信中，實(shí)現(xiàn)窄于1ns的脈沖信號(hào)的準(zhǔn)確接收是個(gè)很大的挑戰(zhàn)。目前很多文獻(xiàn)都是采用匹配濾波器的方法進(jìn)行接收，并在此基礎(chǔ)上分析性能。但由于匹配濾波器輸出的相關(guān)峰的寬度太窄，因而系統(tǒng)對(duì)定時(shí)抖動(dòng)較為敏感。定時(shí)偏差較大時(shí)，接收性能將急劇下降。而且對(duì)各路隨機(jī)定時(shí)的多徑信號(hào)進(jìn)行相關(guān)接收也是一個(gè)很大的難題。該文提出一種新的超寬帶脈沖接收方法，該方法允許較大的定時(shí)偏差，并且能夠提供多路隨機(jī)定時(shí)的相關(guān)模板，同時(shí)接收信噪比的損失被控制在一個(gè)可接受的水平。
超寬帶通信中，實(shí)現(xiàn)窄于1ns的脈沖信號(hào)的準(zhǔn)確接收是個(gè)很大的挑戰(zhàn)。目前很多文獻(xiàn)都是采用匹配濾波器的方法進(jìn)行接收，并在此基礎(chǔ)上分析性能。但由于匹配濾波器輸出的相關(guān)峰的寬度太窄，因而系統(tǒng)對(duì)定時(shí)抖動(dòng)較為敏感。定時(shí)偏差較大時(shí)，接收性能將急劇下降。而且對(duì)各路隨機(jī)定時(shí)的多徑信號(hào)進(jìn)行相關(guān)接收也是一個(gè)很大的難題。該文提出一種新的超寬帶脈沖接收方法，該方法允許較大的定時(shí)偏差，并且能夠提供多路隨機(jī)定時(shí)的相關(guān)模板，同時(shí)接收信噪比的損失被控制在一個(gè)可接受的水平。
2006, 28(6): 1082-1085.
摘要:
完全反饋均衡器(Complete Feedback Equalizer, CFE)是判決反饋均衡器(DFE)的改進(jìn)。該文提出了一種T/2分?jǐn)?shù)間隔稀疏CFE(T/2 Sparse CFE, T/2-SCFE)結(jié)構(gòu)，以避免接收機(jī)對(duì)于符號(hào)定時(shí)誤差的敏感性，并有效利用長(zhǎng)時(shí)延擴(kuò)展多徑信道的稀疏性來(lái)降低均衡器的復(fù)雜度。理論分析與基于實(shí)測(cè)信道的計(jì)算機(jī)仿真表明， T/2-SCFE均衡器對(duì)符號(hào)定時(shí)誤差保持了穩(wěn)健性，總體性能優(yōu)于符號(hào)間隔CFE及分?jǐn)?shù)間隔DFE。
完全反饋均衡器(Complete Feedback Equalizer, CFE)是判決反饋均衡器(DFE)的改進(jìn)。該文提出了一種T/2分?jǐn)?shù)間隔稀疏CFE(T/2 Sparse CFE, T/2-SCFE)結(jié)構(gòu)，以避免接收機(jī)對(duì)于符號(hào)定時(shí)誤差的敏感性，并有效利用長(zhǎng)時(shí)延擴(kuò)展多徑信道的稀疏性來(lái)降低均衡器的復(fù)雜度。理論分析與基于實(shí)測(cè)信道的計(jì)算機(jī)仿真表明， T/2-SCFE均衡器對(duì)符號(hào)定時(shí)誤差保持了穩(wěn)健性，總體性能優(yōu)于符號(hào)間隔CFE及分?jǐn)?shù)間隔DFE。
2006, 28(6): 1086-1090.
摘要:
衛(wèi)星網(wǎng)動(dòng)態(tài)拓?fù)?、長(zhǎng)變時(shí)延等特性及其所處的復(fù)雜空間環(huán)境帶來(lái)的通信干擾是影響網(wǎng)絡(luò)通信穩(wěn)定的重要因素。綜合考慮這些影響因素，提出了一種衡量星間鏈路穩(wěn)定性的模型，并基于此模型給出了LEO/MEO雙層衛(wèi)星網(wǎng)的星間鏈路設(shè)計(jì)方案。結(jié)合具體的星座實(shí)例對(duì)該方案進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明通過(guò)適當(dāng)?shù)膮?shù)調(diào)整該模型可以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)性能要求。
衛(wèi)星網(wǎng)動(dòng)態(tài)拓?fù)?、長(zhǎng)變時(shí)延等特性及其所處的復(fù)雜空間環(huán)境帶來(lái)的通信干擾是影響網(wǎng)絡(luò)通信穩(wěn)定的重要因素。綜合考慮這些影響因素，提出了一種衡量星間鏈路穩(wěn)定性的模型，并基于此模型給出了LEO/MEO雙層衛(wèi)星網(wǎng)的星間鏈路設(shè)計(jì)方案。結(jié)合具體的星座實(shí)例對(duì)該方案進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明通過(guò)適當(dāng)?shù)膮?shù)調(diào)整該模型可以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)性能要求。
2006, 28(6): 1091-1094.
摘要:
該文簡(jiǎn)述了利用GPS散射信號(hào)進(jìn)行微波遙感的背景和優(yōu)點(diǎn)，并從GPS海面散射信號(hào)極化特性、信號(hào)波動(dòng)情況、波程差引起散射信號(hào)相對(duì)直射信號(hào)的碼延遲以及由于海面粗糙度引起的散射信號(hào)相關(guān)功率擴(kuò)散幾個(gè)方面詳細(xì)分析了海面散射GPS信號(hào)檢測(cè)技術(shù)。給出了自行研制的延遲映射接收機(jī)的工作原理, 在天津近海進(jìn)行了首次搭載飛行試驗(yàn)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果與理論分析符合。
該文簡(jiǎn)述了利用GPS散射信號(hào)進(jìn)行微波遙感的背景和優(yōu)點(diǎn)，并從GPS海面散射信號(hào)極化特性、信號(hào)波動(dòng)情況、波程差引起散射信號(hào)相對(duì)直射信號(hào)的碼延遲以及由于海面粗糙度引起的散射信號(hào)相關(guān)功率擴(kuò)散幾個(gè)方面詳細(xì)分析了海面散射GPS信號(hào)檢測(cè)技術(shù)。給出了自行研制的延遲映射接收機(jī)的工作原理, 在天津近海進(jìn)行了首次搭載飛行試驗(yàn)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果與理論分析符合。
2006, 28(6): 1095-1100.
摘要:
由于發(fā)射分集技術(shù)可以大大提高系統(tǒng)的抗衰落性能，因此得到了廣泛的研究和應(yīng)用。該文提出了3種基于導(dǎo)頻的發(fā)射分集正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)的子空間幅度跟蹤信道估計(jì)方法，并分析比較了其估計(jì)性能。利用信道傳播時(shí)延慢變和衰落幅度快變的特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)多徑信道的時(shí)延子空間和衰落幅度的跟蹤，可以部分消除信道估計(jì)過(guò)程中噪聲的影響，大大提高信道估計(jì)精度。在信道階數(shù)已知或使用相同秩估計(jì)方法的情況下，第3種方法的運(yùn)算復(fù)雜度最低, 性能最好；第1種方法次之，性能最差；第2種方法由于需要進(jìn)行DFT和IDFT，運(yùn)算復(fù)雜度最高。仿真結(jié)果表明，3種子空間幅度跟蹤信道估計(jì)方法在410-3 誤碼率時(shí)可以提高系統(tǒng)誤碼率性能1～2 dB左右。
由于發(fā)射分集技術(shù)可以大大提高系統(tǒng)的抗衰落性能，因此得到了廣泛的研究和應(yīng)用。該文提出了3種基于導(dǎo)頻的發(fā)射分集正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)的子空間幅度跟蹤信道估計(jì)方法，并分析比較了其估計(jì)性能。利用信道傳播時(shí)延慢變和衰落幅度快變的特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)多徑信道的時(shí)延子空間和衰落幅度的跟蹤，可以部分消除信道估計(jì)過(guò)程中噪聲的影響，大大提高信道估計(jì)精度。在信道階數(shù)已知或使用相同秩估計(jì)方法的情況下，第3種方法的運(yùn)算復(fù)雜度最低, 性能最好；第1種方法次之，性能最差；第2種方法由于需要進(jìn)行DFT和IDFT，運(yùn)算復(fù)雜度最高。仿真結(jié)果表明，3種子空間幅度跟蹤信道估計(jì)方法在410-3 誤碼率時(shí)可以提高系統(tǒng)誤碼率性能1～2 dB左右。
2006, 28(6): 1101-1105.
摘要:
該文提出了適用于頻率選擇性瑞利衰落信道中的異步DS-CDMA系統(tǒng)盲空時(shí)信道估計(jì)及多用戶檢測(cè)算法。通過(guò)研究多徑信號(hào)碼空間和數(shù)據(jù)矢量空間，采用噪聲子空間技術(shù)進(jìn)行異步DS-CDMA系統(tǒng)盲空時(shí)信道參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用了多徑傳播和接收機(jī)同步失調(diào)的特性，以利于把盲線性濾波優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用于穩(wěn)健的干擾抑制。使用一種修改的ULV更新算法進(jìn)行噪聲子空間跟蹤，該算法不需要相關(guān)矩陣的秩估計(jì)，直接估計(jì)噪聲子空間，不進(jìn)行信號(hào)子空間跟蹤。并且研究了線性約束最小方差(LCMV)盲空時(shí)多用戶檢測(cè)及其基于Householder變換約束最小均方算法(HCLMS)的自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該文算法的有效性。
該文提出了適用于頻率選擇性瑞利衰落信道中的異步DS-CDMA系統(tǒng)盲空時(shí)信道估計(jì)及多用戶檢測(cè)算法。通過(guò)研究多徑信號(hào)碼空間和數(shù)據(jù)矢量空間，采用噪聲子空間技術(shù)進(jìn)行異步DS-CDMA系統(tǒng)盲空時(shí)信道參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用了多徑傳播和接收機(jī)同步失調(diào)的特性，以利于把盲線性濾波優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用于穩(wěn)健的干擾抑制。使用一種修改的ULV更新算法進(jìn)行噪聲子空間跟蹤，該算法不需要相關(guān)矩陣的秩估計(jì)，直接估計(jì)噪聲子空間，不進(jìn)行信號(hào)子空間跟蹤。并且研究了線性約束最小方差(LCMV)盲空時(shí)多用戶檢測(cè)及其基于Householder變換約束最小均方算法(HCLMS)的自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該文算法的有效性。
2006, 28(6): 1106-1110.
摘要:
本文提出一種基于差分混沌頻率調(diào)制(FMDCSK)的快速跳頻擴(kuò)譜通信系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱(chēng)FFH-FMDCSK)。它不但可以解決FMDCSK系統(tǒng)的抗干擾和多址接入問(wèn)題，而且還可以提高其抗多徑衰落的能力，同時(shí)降低對(duì)其他系統(tǒng)的干擾。本文比較了FFH-FMDCSK和FMDCSK在多徑信道下的系統(tǒng)誤碼率，給出他們的理論公式和Monte-Carlo仿真結(jié)果。
本文提出一種基于差分混沌頻率調(diào)制(FMDCSK)的快速跳頻擴(kuò)譜通信系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱(chēng)FFH-FMDCSK)。它不但可以解決FMDCSK系統(tǒng)的抗干擾和多址接入問(wèn)題，而且還可以提高其抗多徑衰落的能力，同時(shí)降低對(duì)其他系統(tǒng)的干擾。本文比較了FFH-FMDCSK和FMDCSK在多徑信道下的系統(tǒng)誤碼率，給出他們的理論公式和Monte-Carlo仿真結(jié)果。
2006, 28(6): 1111-1114.
摘要:
該文設(shè)計(jì)了一種通過(guò)把低階PAM(QAM)星座圖遞歸排列形成高階調(diào)制的星座圖，這種星座圖與原信號(hào)的關(guān)系仍為Gray映射，即相鄰兩星座點(diǎn)的映射比特序列僅相差1bit。另外高階調(diào)制的比特軟輸出計(jì)算比較復(fù)雜，對(duì)每一種階數(shù)的調(diào)制需要各自的公式計(jì)算。研究結(jié)果表明高階調(diào)制的比特軟輸出可以通過(guò)低階調(diào)制遞歸計(jì)算得出。只需計(jì)算二進(jìn)制調(diào)制方式，就可計(jì)算出任意的高階調(diào)制的比特軟輸出。從而可降低復(fù)雜度。仿真表明上述方法簡(jiǎn)化了高階調(diào)制軟信息的計(jì)算。
該文設(shè)計(jì)了一種通過(guò)把低階PAM(QAM)星座圖遞歸排列形成高階調(diào)制的星座圖，這種星座圖與原信號(hào)的關(guān)系仍為Gray映射，即相鄰兩星座點(diǎn)的映射比特序列僅相差1bit。另外高階調(diào)制的比特軟輸出計(jì)算比較復(fù)雜，對(duì)每一種階數(shù)的調(diào)制需要各自的公式計(jì)算。研究結(jié)果表明高階調(diào)制的比特軟輸出可以通過(guò)低階調(diào)制遞歸計(jì)算得出。只需計(jì)算二進(jìn)制調(diào)制方式，就可計(jì)算出任意的高階調(diào)制的比特軟輸出。從而可降低復(fù)雜度。仿真表明上述方法簡(jiǎn)化了高階調(diào)制軟信息的計(jì)算。
2006, 28(6): 1115-1119.
摘要:
該文根據(jù)線性模型提出信源內(nèi)容復(fù)雜度的一種度量方式，并以此進(jìn)行幀級(jí)比特分配和宏塊級(jí)的視頻碼率控制。仿真表明該方法與MPEG2中的TM5相比，能比較顯著地提高信噪比，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的碼率控制，同時(shí)可以在幀間和幀內(nèi)獲得更一致的視覺(jué)效果。該算法在MPEG4及低碼率視頻編碼中也是適用的。
該文根據(jù)線性模型提出信源內(nèi)容復(fù)雜度的一種度量方式，并以此進(jìn)行幀級(jí)比特分配和宏塊級(jí)的視頻碼率控制。仿真表明該方法與MPEG2中的TM5相比，能比較顯著地提高信噪比，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的碼率控制，同時(shí)可以在幀間和幀內(nèi)獲得更一致的視覺(jué)效果。該算法在MPEG4及低碼率視頻編碼中也是適用的。
2006, 28(6): 1120-1123.
摘要:
該文在小波域多重分形基礎(chǔ)上，研究了基于分布、點(diǎn)集(PM)分布的多重分形小波模型(MWM)的性能，并提出了一種具有更好的逼近性能的混合PM-分布形式；同時(shí)，針對(duì)VBR視頻流的I，P，B幀周期分布特性，充分利用異種幀相關(guān)性，建立了考慮幀間相關(guān)性的混合多重分形小波VBR視頻流量模型CMWM(Composite MWM)。仿真試驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)的短相關(guān)和長(zhǎng)相關(guān)模型相比，具有多重分形特性的CMWM能更加精確地描述MPEG視頻業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)特性和排隊(duì)性能。
該文在小波域多重分形基礎(chǔ)上，研究了基于分布、點(diǎn)集(PM)分布的多重分形小波模型(MWM)的性能，并提出了一種具有更好的逼近性能的混合PM-分布形式；同時(shí)，針對(duì)VBR視頻流的I，P，B幀周期分布特性，充分利用異種幀相關(guān)性，建立了考慮幀間相關(guān)性的混合多重分形小波VBR視頻流量模型CMWM(Composite MWM)。仿真試驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)的短相關(guān)和長(zhǎng)相關(guān)模型相比，具有多重分形特性的CMWM能更加精確地描述MPEG視頻業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)特性和排隊(duì)性能。
2006, 28(6): 1124-1128.
摘要:
目前網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量研究中有自相似和多分形兩種主要的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?。自相似模型?jiǎn)潔，運(yùn)用單一的H 指數(shù)來(lái)描述業(yè)務(wù)量特性，但它并不能完全表達(dá)業(yè)務(wù)量的信息；多分形模型更準(zhǔn)確，但它運(yùn)用函數(shù)形式的多分形譜來(lái)刻畫(huà)信號(hào)，不便于實(shí)際分析。本文在無(wú)窮可分層疊的理論框架下提出了網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量的一種穩(wěn)定多分形模型。運(yùn)用小波變換方法，通過(guò)多個(gè)業(yè)務(wù)量記錄的檢驗(yàn)，證實(shí)此模型從尺度行為和邊緣分布兩方面都能準(zhǔn)確刻畫(huà)業(yè)務(wù)量。作為一般多分形過(guò)程的特例，該模型把多分形指數(shù)的表達(dá)式確定下來(lái)，并歸結(jié)為4個(gè)參數(shù)的估計(jì)。
目前網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量研究中有自相似和多分形兩種主要的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?。自相似模型?jiǎn)潔，運(yùn)用單一的H 指數(shù)來(lái)描述業(yè)務(wù)量特性，但它并不能完全表達(dá)業(yè)務(wù)量的信息；多分形模型更準(zhǔn)確，但它運(yùn)用函數(shù)形式的多分形譜來(lái)刻畫(huà)信號(hào)，不便于實(shí)際分析。本文在無(wú)窮可分層疊的理論框架下提出了網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量的一種穩(wěn)定多分形模型。運(yùn)用小波變換方法，通過(guò)多個(gè)業(yè)務(wù)量記錄的檢驗(yàn)，證實(shí)此模型從尺度行為和邊緣分布兩方面都能準(zhǔn)確刻畫(huà)業(yè)務(wù)量。作為一般多分形過(guò)程的特例，該模型把多分形指數(shù)的表達(dá)式確定下來(lái)，并歸結(jié)為4個(gè)參數(shù)的估計(jì)。
2006, 28(6): 1129-1134.
摘要:
隨機(jī)早期檢測(cè)(RED)算法是目前Internet中廣泛使用的一種緩存管理算法，對(duì)RED算法進(jìn)行改進(jìn)以提高公平性以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性一直是主動(dòng)隊(duì)列管理的研究重點(diǎn)之一。該文引入新的變量分享指數(shù)，取代單個(gè)業(yè)務(wù)流緩存占用量來(lái)表征不同業(yè)務(wù)流對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的占用情況，以克服緩存占用量表征公平性的缺陷。同時(shí)，在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中對(duì)分享指數(shù)的定義進(jìn)行推廣，使其同時(shí)兼顧公平性和系統(tǒng)性能(信道條件)。通過(guò)對(duì)分享指數(shù)和隊(duì)列長(zhǎng)度共同制定規(guī)則，提出了一種基于模糊邏輯控制的緩存管理算法。算法在根據(jù)緩存隊(duì)列長(zhǎng)度計(jì)算丟棄概率時(shí)，根據(jù)不同流對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的占用情況(即分享指數(shù))進(jìn)一步?jīng)Q定增加或減小相應(yīng)的丟棄概率，從而可利用不同流之間的差異以加速緩解擁塞，具有更好的自適應(yīng)性和公平性。仿真表明，采用該算法后，系統(tǒng)性能得到改善。
隨機(jī)早期檢測(cè)(RED)算法是目前Internet中廣泛使用的一種緩存管理算法，對(duì)RED算法進(jìn)行改進(jìn)以提高公平性以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性一直是主動(dòng)隊(duì)列管理的研究重點(diǎn)之一。該文引入新的變量分享指數(shù)，取代單個(gè)業(yè)務(wù)流緩存占用量來(lái)表征不同業(yè)務(wù)流對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的占用情況，以克服緩存占用量表征公平性的缺陷。同時(shí)，在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中對(duì)分享指數(shù)的定義進(jìn)行推廣，使其同時(shí)兼顧公平性和系統(tǒng)性能(信道條件)。通過(guò)對(duì)分享指數(shù)和隊(duì)列長(zhǎng)度共同制定規(guī)則，提出了一種基于模糊邏輯控制的緩存管理算法。算法在根據(jù)緩存隊(duì)列長(zhǎng)度計(jì)算丟棄概率時(shí)，根據(jù)不同流對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的占用情況(即分享指數(shù))進(jìn)一步?jīng)Q定增加或減小相應(yīng)的丟棄概率，從而可利用不同流之間的差異以加速緩解擁塞，具有更好的自適應(yīng)性和公平性。仿真表明，采用該算法后，系統(tǒng)性能得到改善。
2006, 28(6): 1135-1140.
摘要:
主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，能夠快速地把新協(xié)議和新應(yīng)用引入到正在運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)中。由于主動(dòng)節(jié)點(diǎn)具有較高的計(jì)算能力，所以能夠提供比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更為有效的服務(wù)質(zhì)量路由方案。該文嘗試把服務(wù)質(zhì)量路由引入到主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)提出一種基于主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的多約束主動(dòng)路由(MAR)協(xié)議。仿真結(jié)果表明MAR比目前其它的QoS路由機(jī)制更簡(jiǎn)潔、更靈活、更可控。
主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，能夠快速地把新協(xié)議和新應(yīng)用引入到正在運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)中。由于主動(dòng)節(jié)點(diǎn)具有較高的計(jì)算能力，所以能夠提供比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更為有效的服務(wù)質(zhì)量路由方案。該文嘗試把服務(wù)質(zhì)量路由引入到主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)提出一種基于主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的多約束主動(dòng)路由(MAR)協(xié)議。仿真結(jié)果表明MAR比目前其它的QoS路由機(jī)制更簡(jiǎn)潔、更靈活、更可控。
2006, 28(6): 1141-1144.
摘要:
2004年的歐密會(huì)上，Canetti, Halevi和Katz提出了將Selective-ID安全的基于身份加密方案轉(zhuǎn)化為選擇密文安全(即, CCA安全)的公鑰加密方案的方法。但由于該方法需要用到一次性簽名，給所基于的方案增加了明顯的通信和計(jì)算負(fù)載。該文由Waters提出的Adaptive-ID安全的基于身份加密(IDE)方案構(gòu)造了一個(gè)新的CCA安全公鑰加密方案。這里的身份由前兩部分密文的hash值得到，密文合法性由雙線性映射來(lái)驗(yàn)證。其效率比直接利用CHK的一般轉(zhuǎn)化得到方案有明顯提高。新方案的安全性在標(biāo)準(zhǔn)的決定性雙線性Diffie-Hellman假設(shè)下被證明。
2004年的歐密會(huì)上，Canetti, Halevi和Katz提出了將Selective-ID安全的基于身份加密方案轉(zhuǎn)化為選擇密文安全(即, CCA安全)的公鑰加密方案的方法。但由于該方法需要用到一次性簽名，給所基于的方案增加了明顯的通信和計(jì)算負(fù)載。該文由Waters提出的Adaptive-ID安全的基于身份加密(IDE)方案構(gòu)造了一個(gè)新的CCA安全公鑰加密方案。這里的身份由前兩部分密文的hash值得到，密文合法性由雙線性映射來(lái)驗(yàn)證。其效率比直接利用CHK的一般轉(zhuǎn)化得到方案有明顯提高。新方案的安全性在標(biāo)準(zhǔn)的決定性雙線性Diffie-Hellman假設(shè)下被證明。
2006, 28(6): 1145-1149.
摘要:
該文首先提出了一種新的簽字模型，并由此設(shè)計(jì)了一種新的群向簽名方案，其具有如下特點(diǎn)：基于ID的密碼概念；不具有密鑰托管功能，也就是只有成員自己知道自己的私鑰，而其他成員，包括PKG也不知道；指定簽名驗(yàn)證群中的每一個(gè)成員都可以獨(dú)立地完成對(duì)簽名的驗(yàn)證。此簽名不是基于秘密共享技術(shù)的，因此，他不需要多名成員來(lái)共同完成對(duì)簽名的驗(yàn)證。這樣，既減少了對(duì)系統(tǒng)資源的占用，又提高了系統(tǒng)的效率。
該文首先提出了一種新的簽字模型，并由此設(shè)計(jì)了一種新的群向簽名方案，其具有如下特點(diǎn)：基于ID的密碼概念；不具有密鑰托管功能，也就是只有成員自己知道自己的私鑰，而其他成員，包括PKG也不知道；指定簽名驗(yàn)證群中的每一個(gè)成員都可以獨(dú)立地完成對(duì)簽名的驗(yàn)證。此簽名不是基于秘密共享技術(shù)的，因此，他不需要多名成員來(lái)共同完成對(duì)簽名的驗(yàn)證。這樣，既減少了對(duì)系統(tǒng)資源的占用，又提高了系統(tǒng)的效率。
2006, 28(6): 1150-1152.
摘要:
分形維數(shù)是混沌吸引子的重要特征參數(shù)，而小波變換是一種多尺度分析工具。該文研究了混沌信號(hào)的自相似性及其不同尺度小波變換系數(shù)的特性，推導(dǎo)出計(jì)算混沌信號(hào)分形維數(shù)的多尺度計(jì)算方法，并對(duì)Boost電路混沌信號(hào)的分形維數(shù)進(jìn)行了仿真計(jì)算，清楚刻畫(huà)了其混沌吸引子的分形特性。
分形維數(shù)是混沌吸引子的重要特征參數(shù)，而小波變換是一種多尺度分析工具。該文研究了混沌信號(hào)的自相似性及其不同尺度小波變換系數(shù)的特性，推導(dǎo)出計(jì)算混沌信號(hào)分形維數(shù)的多尺度計(jì)算方法，并對(duì)Boost電路混沌信號(hào)的分形維數(shù)進(jìn)行了仿真計(jì)算，清楚刻畫(huà)了其混沌吸引子的分形特性。
