北极海域海洋环境噪声建模与特性分析

北极海域海洋环境噪声的特殊性在于具有偶发的尖脉冲声，为分析其特性与规律，首先建模仿真分析不同脉冲噪声下高斯分布与α稳定分布的拟合效果，验证后者的鲁棒性。再从实测北极海域噪声中选取三种典型环境噪声为样本，通过对其非高斯性判定及不同分布模型对比，验证α稳定分布在北极海域环境噪声统计特性建模中的有效性，同时研究不同深度、不同频段对模型参数的影响，最后通过各月参数的统计结果与海冰密集度分析冰下噪声成因。由于通道数量有限，没有给出所有深度的变化规律。结果表明，北极海域冰下环境噪声具有明显脉冲成分和非高斯性，利用α稳定分布能更好的描述其统计特性；100Hz可作为冰下环境噪声脉冲性干扰源的划分界限；结冰期环境噪声具有强烈的非高斯性，而冰封期则高斯性较强。     

北极冰下双轴声道传播特性研究

本文利用第六次北极科学考察的所得的楚科奇海温盐深数据,开展了北极海域声传播特性研究。通过引入Diachok海冰散射模型,将海冰界面模拟为无限椭圆形半圆柱体在自由界面的随机分布,利用Twersky散射理论计算了海冰的反射系数。使用简正波中的KRAKENC模型,结合海冰参数,进行了传播损失仿真分析。研究表明,北极的双声道波导中表面声道的传播特性与声源频率和收发深度紧密相关。深海声道与北极典型声速结构的传播特性一致,具有频率选择特性,在20 Hz左右时传播特性较为理想。此外,在远程传播时,深海声道的传播特性要优于表面声道。     

基于斑点噪声的拖尾Rayleigh分布的合成孔径雷达图像最大后验概率降噪

为了反映合成孔径雷达图像中斑点噪声尖峰厚尾的统计特征，使用拖尾Rayleigh分布来描述斑点噪声.基于Gamma先验分布和斑点噪声的拖尾Rayleigh分布，推导出了合成孔径雷达图像的最大后验概率滤波方程，并给出了它在特定特征参数时的解析形式.使用Mellin变换从观察图像估计拖尾Rayleigh分布的未知参数.给出了在斑点噪声的拖尾Rayleigh分布下的最大后验概率降噪试验和量化指标.为了消除滑动窗大小和噪声强度对降噪结果的影响，给出了降噪能力随滑动窗大小和噪声方差的动态变化关系.结果表明，拖尾Ray 关键词： 斑点噪声 拖尾Rayleigh分布 最大后验概率降噪 Mellin变换     

基于拖尾分布的高分辨率合成孔径雷达图像建模

基于中心极限定理的合成孔径雷达(SAR)图像统计分布不能反映高分辨率SAR图像尖峰和厚尾的统计特征.文中使用广义中心极限定理,由雷达回波的实部和虚部的对称稳定分布,得到SAR图像的拖尾分布(幅值图像的拖尾Rayleigh分布以及强度图像的拖尾指数分布),并以拖尾Rayleigh分布为例,讨论了拖尾分布的代数拖尾特征以及尖峰厚尾的统计特性.为了实现拖尾分布对高分辨率SAR图像的精确建模,基于第二类统计量,提出了对数累积量的参数估计方法,从而高效估计出拖尾分布的参数.真实SAR图像的建模实例表明,基于广义中心极限定理的拖尾分布可以精确描述高分辨率SAR图像的尖峰和厚尾的统计特征.     

一种拖尾噪声环境中的稳健常数模盲均衡新算法

为了改善拖尾噪声环境中盲均衡器的性能,提出了一种稳健常数模盲均衡算法,修改了原常数模算法的误差函数,并进行非线性变换,有效地抑制了拖尾噪声的影响。采用浅海水声信道,在分别叠加高斯噪声与拖尾噪声的情况下,对算法进行了计算机仿真。结果表明:在高斯噪声环境中,新算法具有更快的收敛速度与更低的剩余码间干扰;在拖尾噪声环境中,原算法很不稳定,而新算法则性能稳健,能够稳定地收敛于较低的剩余码间干扰。     

星空观测图像目标拖尾的自动消除

 为了实现对星空观测图像中高亮目标产生的拖尾现象进行自动消除,建立了目标拖尾自动消除系统,对该系统所采用的图像背景高斯噪声分布参数估计、目标拖尾检测以及图像灰度值校正等算法进行研究。利用直方图最小二乘曲线拟合估计星空观测图像背景高斯噪声的分布参数;利用观测图像中目标拖尾现象的特征提出一种基于统计信息的拖尾检测算法;在确定目标拖尾位置的基础上对被污染的像素进行灰度值校正;利用Visual Studio 2005开发出一套星空观测图像目标拖尾自动消除系统。实验结果表明：针对16 bit,1 024×1 024的星空观测图像,单帧图像处理时间约为300 ms,拖尾现象得到消除,恒星和目标等有用信息未被破坏。本文算法基本满足后续观测图像中弱小目标检测稳定、可靠、精度高等要求。     

一种α稳定分布参数估计方法及其在冰源噪声统计建模中的应用

为研究冰源噪声的统计特性,扩展了一种用于合成孔径雷达图像信号参数估计的α稳定分布参数估计方法的适用范围,解决了该方法在特征指数α接近2时,偏斜参数β的估计精度严重下降的问题,并将其应用于北极冰源噪声的统计建模中。该方法利用两个特征函数点进行参数估计,第二个特征函数点ω₀的取值范围受尺度参数γ值影响。数值仿真表明:当γ∈[0.00006,0.4]时,ω₀> 1时的参数估计性能更好;当γ∈(0.4,2]时, 0 <ω₀ <0.5时的参数估计性能更好。北极噪声数据的验证结果表明,ω₀> 1时的α稳定分布对冰源噪声表现出良好的建模效果。最后给出了不同海冰状态下α值的统计规律。     

海洋环境噪声中的α稳定分布模型

针对海洋环境噪声的非高斯特性,将α稳定分布模型应用到噪声统计建模中。基于模型特征指数与样本峰度物理意义的相似性,建立了二者的对应关系,并推导得出相互独立的两个随机变量之和的峰度。通过数值仿真,表明了α稳定分布对尖峰态噪声建模的可行性和适应性。以安静环境、气枪干扰、航船干扰3种典型环境下的海上实测数据为样本,借助分位数图判断了样本的非高斯特性,并利用分位数法和特征函数法联合估计了模型的参数,得出了特征指数的统计规律:安静环境下特征指数接近2.0,趋近于正态分布;气枪干扰下特征指数介于1.2~1.7之间,具有尖峰厚尾特性;航船干扰下与航速、干扰源到接收位置距离有关,航船影响越显著,特征指数越小,该现象恰好与干扰噪声的峰度变化在物理意义上一致。模型验证结果表明,α稳定分布对3类样本均表现出良好的建模效果,尤其对具有尖峰特性的气枪干扰噪声,效果远远优于正态分布。      

岛礁海域海洋环境噪声垂直分布和垂直指向性

依据岛礁海域复杂海底地形、海试期间航船分布和实测风速数据,应用射线声传播理论,建立岛礁海域海洋环境噪声三维模型。在海试岛礁海域深海声道条件下,采用射线3D算法,仿真计算了32元垂直测量阵所处265~885 m负声速梯度深度范围内1 kHz风关和50 Hz远处航船海洋环境噪声级垂直分布,以及50 Hz航船海洋环境噪声垂直指向性,并与实测分析进行比较。结果表明,仿真结果与海试实测数据一致性良好。在本例海底起伏、接收点周边存在众多岛礁和海底山的三维环境中,1 kHz风关海洋环境噪声级随深度分布较近于均匀;西南方向较远处航道区海域海底较平坦,航道区至接收阵为缓斜坡海底,50 Hz远处航船海洋环境噪声级随深度有所增加,其噪声垂直指向性无明显水平凹槽。文中建立的岛礁海域海洋环境噪声三维模型,可较好地表征本例岛礁复杂地形海底起伏海域的风关和航船海洋环境噪声级的垂直分布、及航船环境噪声的垂直指向性,实测和仿真的岛礁海域海洋环境噪声相关数据,可供实际应用及相关研究参考。      

不同模式耦合下偏振模色散几率分布的研究

研究了偏振模色散的统计特性,在不同模式耦合条件下,应用蒙特-卡罗方法模拟偏振模色散矢量的几率分布,并对模拟结果进行了函数拟合。发现随着耦合次数增加差分群时延的几率分布从一个类似δ函数分布逐渐过渡到麦克斯韦分布;在一定的耦合下,几率分布可以呈现高斯分布。对偏振模矢量的两个方向余弦进行统计分析,发现随着耦合次数的增加,偏振模矢量两个方向余弦函数的分布从高斯分布和δ函数分布都变为均匀分布。     

Nonlinear structures in electroencephalogram signals

We apply a nonlinear prediction algorithm to investigate the presence of nonlinear structure in electroencephalogram (EEG) recordings. The EEG signal could be modeled as a realization of a nonlinear model plus a residual noise (uncorrelated Gaussian noise). Using linear and nonlinear models we analyze the statistical nature of these residual noises in the case of epileptic patients and normal subjects. We found that the residual noise presents Gaussian distribution for epileptic patients if a nonlinear model is used whereas in the case of normal subjects the residual noise will exhibit a Gaussian distribution only if a linear model (autoregressive) is used. These results provide another evidence of the nonlinear character of the epileptic seizure recordings, while the normal EEG seems to be better described as linearly correlated noise.     

Accuracy analysis on centroid estimation algorithm limited by photon noise for point object

The variance of the position of point object because of photon noise for centroid estimation algorithm is derived for the first time when the background cannot be eliminated by threshold. On this foundation, the accuracy of centroid estimation algorithm is analyzed by comparing its estimated efficiency (the ratio of the Cramer-Rao lower bound of point object and the variance for centroid algorithm) based on the classic estimation theory. The results indicated that the following factors influence the accuracy of centroid estimation algorithm: SBR (the ratio of the outputs from the signal light and the background), the Gaussian width of signal spot and the size of detected window. The effects of these factors are also described.     

Audience noise in concert halls during musical performances

Noise generated by the audience during musical performances is audible and sometimes disturbing. In this study, an attempt to estimate such audience noise was carried out. From the recordings of performances in five performance spaces (four concert halls and one opera house), probability density functions of the sound pressure levels were obtained in octave bands, which were fitted with three Gaussian distribution curves. The Gaussian distribution curve with the lowest mean value corresponds to a mixture of the technical background noise and audience generated noise, which is named the mixed background noise. Finally, the audience noise distribution is extracted by energy subtraction of the technical background noise levels measured in an empty condition from the mixed background noise levels. As a single index, L(90) of the audience noise distribution is named the audience noise level. Empirical prediction models were made using the four orchestra concert halls, revealing that the audience noise level is significantly correlated with the technical background noise level. It is therefore concluded that a relaxation of the current background noise recommendations for concert halls is not recommended.     

基于柯西分布的视频图像序列背景建模和运动目标检测

提出了一种用于视觉监视系统的基于柯西分布的发光模型的光照不变变化检测方法.假定视频图像序列中每个背景图像像素点灰度观测值的时序变化由白噪声引起,利用建立的初始化背景高斯统计模型对每帧图像进行归一化,得到了背景像灰度比值的分布符合标准柯西分布的结论,解决了柯西分布的模型参量估计问题.在变化检测的基础上,YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度被用来识别和消除由阴影和反光等引起的变化区域.结果表明,提出的背景建模方法对场景中各种光线变化、小的背景扰动等噪声具有稳健性,可以较为可靠地检测前景目标,识别和去除阴影和反光.     

Influence of multichannel combination, parallel imaging and other reconstruction techniques on MRI noise characteristics

The statistical properties of background noise such as its standard deviation and mean value are frequently used to estimate the original noise level of the acquired data. This requires the knowledge of the statistical intensity distribution of the background signal, that is, the probability density of the occurrence of a certain signal intensity. The influence of many new MRI techniques and, in particular, of various parallel-imaging methods on the noise statistics has neither been rigorously investigated nor experimentally demonstrated yet. In this study, the statistical distribution of background noise was analyzed for MR acquisitions with a single-channel and a 32-channel coil, with sum-of-squares (SoS) and spatial-matched-filter (SMF) data combination, with and without parallel imaging using k-space and image-domain algorithms, with real-part and conventional magnitude reconstruction and with several reconstruction filters. Depending on the imaging technique, the background noise could be described by a Rayleigh distribution, a noncentral chi-distribution or the positive half of a Gaussian distribution. In particular, the noise characteristics of SoS-reconstructed multichannel acquisitions (with k-space-based parallel imaging or without parallel imaging) differ substantially from those with image-domain parallel imaging or SMF combination. These effects must be taken into account if mean values or standard deviations of background noise are employed for data analysis such as determination of local noise levels. Assuming a Rayleigh distribution as in conventional MR images or a noncentral chi-distribution for all multichannel acquisitions is invalid in general and may lead to erroneous estimates of the signal-to-noise ratio or the contrast-to-noise ratio.     

光子计数激光雷达的时间相关卡尔曼深度估计

在高背景噪声和低积分时间的激光雷达远距离成像场景中,针对传统方法得到的深度图像目标被噪声淹没和深度估计偏差较大的问题,提出了一种基于信号光子时间相关性和自适应卡尔曼滤波器的深度信息估计方法。首先,提取在时间上具有聚集特征的光子计数形成集合;然后,分析了影响信号光子在时间上分布的因素并使用静态高斯线性模型来描述该集合;最后将集合中的所有光子飞行时间乱序,输入改进的自适应卡尔曼滤波器,从而迭代估计深度值。在信号噪声比为1的室内,积分时间分别为10 ms和1 ms时,本文方法相对传统的最大似然方法在均方根误差指标上提升了40%和38%。在信噪比约为0.135的室外2 km目标成像实验中,在信号光子数分别为100、33和17的情况下,本文方法成像效果都优于传统最大似然估计方法和时间相关光子快速去噪方法,得到的深度图像都更清晰,噪声更低。在高噪声和短积分时间下,本文方法可以被运用于激光雷达远距离成像的深度信息估计和图像恢复中。     

稀疏贝叶斯学习水声信道估计与脉冲噪声抑制方法

水声信道具有显著的稀疏特性,利用稀疏贝叶斯学习(SBL)算法能够实现稀疏水声信道的有效估计。针对SBL计算复杂度较高的问题,将广义近似消息传递-稀疏贝叶斯学习(GAMP-SBL)引入水声信道估计。该方法在SBL的框架下结合GAMP以消息传递的方式计算信道冲激响应,能够有效降低SBL的计算复杂度。针对假设背景噪声服从高斯分布的信道估计方法在脉冲噪声环境下性能下降问题,提出了基于GAMP-SBL的脉冲噪声抑制水声信道估计方法:首先利用脉冲噪声时域稀疏特性,采用GAMP-SBL估计脉冲噪声并进行抑制,然后再次利用GAMP-SBL实现水声信道估计.基于第九次北极科考冰下脉冲噪声的两次仿真结果表明,所提出的方法在归一化均方误差上相对于未进行脉冲噪声抑制的GAMP-SBL最大分别降低了18.71%,6.61%,在信道解码前误码率上最大分别降低了1.66%,4.05%,并且相对于Clipping方法更加稳健。在信噪比为20 dB时,误码率可低于10-2。      

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。      

北极跨冰层水中声源方位估计实验与分析

为了获取北极冰下声源方位信息,在北极冰层上方布放检波器和冰下投放声弹声源开展了冰下声源的分频段方位估计实验.研究结果表明,冰下声源方位估计的误差、准确率与检波器接收信号频段(或冰下声源信号频段)有关.采用低频段的接收信号进行方位估计时准确率较高,误差均值较小,所用接收信号频段≤250 Hz时,方位估计准确率可达72.9...