染色体碱基序列的联合多重分形分析

多重分形谱可以用于分析一条染色体碱基序列的概率分布情况,联合多重分形谱可以区分两条染色体碱基序列的概率分布之间的差异。该文将联合多重分形谱应用于实际染色体中碱基序列和随机产生碱基序列的比较分析中。实验结果表明：同一物种的不同染色体上的碱基序列可视为来自同一信源的输出;而不同物种的染色体碱基序列是由不同信源产生;且染色体碱基序列不同于随机产生的碱基序列。 该方法还可以应用于其他信号的分析和模型评估中。     

基于离散小波变换的网络流量多重分形模型

网络流量过程中所蕴含的分形尺度特性对网络性能有显著的影响。因此研究能全面准确地刻画网络流量过程在小时间／空间尺度上的复杂奇异性特征和大时间／空间尺度上的长程依赖性特征的流量模型对Internet网络工程有重要的意义。本文对实测的流量数据(从著名的校园网和国内著名的ISP)进行了分析，利用小波技术构建了一个新的网络流量的多重分形模型，通过模拟验证，发现该新模型能以较简洁的形式捕捉实际网络流量特性，并具有刻画真实流量数据中的多重分形特征的能力。     

海杂波数据的多重分形谱分析

由于海杂波的复杂多变性,多重分形谱被用来分析舰载雷达海杂波数据。从距离向观察纯净的海杂波数据,把有完整起伏的波包作为一个分析单元,通过单独和组合的方式进行多重分形谱分析,谱曲线均表现出很强的相似性。使用分段谱分析和整帧谱分析方法对复杂背景环境(包含人工目标和地杂波)中的海杂波进行研究,表现出与纯净海杂波不同的特性,可用于海杂波仿真和抑制。     

基于多重分形谱的物理层帧结构检测算法研究

针对解调数据有无物理帧结构的检测问题,该文提出了一种基于多重分形谱的物理层帧结构检测算法。首先,在定义序列有偏性与0, 1出现概率关系的基础上,根据编码序列、扰码序列和物理帧的生成原理,通过计算相关序列中的0, 1出现概率推导出它们的有偏性关系,即物理帧、编码序列和扰码序列的有偏性逐渐减小;然后,利用上述结论并结合多重分形谱具有描述有偏性分布的特点,对待识别序列进行固定长度拆分并计算多重分形谱宽度值;最后,通过观察多重分形谱宽度值的分布实现解调数据有无物理帧结构的检测。仿真试验验证了算法的有效性,表明该算法具有一定的工程应用价值。     

Au/a-Ge膜退火行为的多重分形研究

研究了Ａｕ／ａ－Ｇｅ 双层膜退火后形成分形花样的分布及其分维。单个分形枝叉的疏密可用简单分维定量描述。多重分形谱可以很好地定量描述多个分形区的分布的变化，分形花样稀少且分布不均匀的图形对应的分形谱较宽。经１００℃退火６０ｍ ｉｎ 后薄膜中出现分布不均匀的很少的分形花样，经１２０℃退火６０ｍ ｉｎ 后分形花样布满整个薄膜表面，相应的分形谱宽度Δα从３．７０ 减小到０．２３。     

半连续Ag膜的多重分形研究

用透射电镜（TEM）观察了用直流磁控溅射法制备的厚度为1．5nm～67nm的半连续Ag膜的形貌,并用多重分形理论定量表征不同厚度半连续Ag膜中Ag小岛的面分布均匀性及其尺寸分布。结果显示：随着薄膜厚度的增加,多重分形谱的谱宽△a先增大后减小,在6nm～12nm之间出现最大值,表明薄膜中小岛的面分布均匀性是由均匀到不均匀再到均匀的变化过程;当薄膜厚度达到某一临界值（在12nm～67nm之间）时,△f,从〈0向〉0发生转变,此时薄膜中小岛的尺寸分布由较大程度上取决于体积最小的小岛向较大程度上取决于体积最大的小岛过渡。     

海杂波FRFT谱的多重分形特性与目标检测

本文主要研究海杂波在分数阶傅里叶变换（FRFT）域所表现出的多重分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。由FRFT数学定义的尺度性质可推得,自相似过程在某一变换阶数下的FRFT谱在各尺度下不具有统一的自相似特性。针对这一特性,本文将多重分形理论引入到对海杂波FRFT谱的自相似结构分析中并研究FRFT域多重分形参数的影响因素,经S波段和C波段雷达实测数据验证表明,海杂波FRFT谱具有多重分形特性且FRFT域广义Hurst指数对海杂波和目标具有良好的区分能力。在此基础上,本文利用FRFT域广义Hurst指数与双参数恒虚警检测器相结合设计海杂波中目标检测方法并分析检测性能,结果表明本文所提方法相比于经典的时域分形检测方法具有较明显地性能提升。      

扫描模式海杂波中目标的多重分形检测

主要研究雷达扫描模式下海杂波的局部多重分形特征以及多重分形理论在雷达目标检测中的应用。目前绝大多数研究都是建立在雷达工作在驻留模式基础上的,而当雷达工作在扫描模式时,由于采样点数不足,一般难以运用分形理论来解决目标检测问题。将多重分形理论应用到雷达周期扫描所得回波序列中,解决采样点不足的问题,并运用模糊集理论中模糊决策的方法进行目标检测。最后,采用X波段与S波段海杂波实测数据进行验证并分析其目标检测的性能,实验结果表明文中所提检测方法对海杂波和目标具有良好的分类能力。     

低信噪比DS-UWB信号伪码的盲估计方法

文中介绍了DS-UWB信号模型及其时域表达式,并基于此研究了在低信噪比下DS-UWB信号伪码盲估计的问题.提出了DS-UWB信号的相关矩阵累加平均与其特征分解相结合的方法.该方法可以由相关矩阵的主特征向量估计出观察信号的伪码.文中在理论分析的前提下,用仿真实验证明了这种方法在低信噪比下是非常有效的.     

低信噪比长伪码直扩信号的盲估计方法

为了解决低信噪比长伪码直扩信号的盲估计难题,提出了一种长伪码直扩信号的相关矩阵累加平均结合特征分析的新方法。本方法是在已知长伪码直扩信号的扩频码周期、码速率等参数,并且信息序列不相关的前提下,将接收到的长伪码直扩信号以一随机确定值为起点进行周期分段形成连续多个观察向量,求其相关矩阵并累加平均,并实施特征分析以得到相关矩阵的特征值和信号所含主成分,由相关矩阵的特征值可以估计出信号所含的噪声方差、信号信噪比和信号分段时随机确定的起点,由主成分特征向量还可以进一步估计出观察信号的扩频码序列。本文所提出的方法充分分析和推导了长伪码直扩信号的特征结构,提出了对长伪码直扩信号盲估计的核心基础算法,该算法可以有进一步应用于长伪码直扩信号盲解扩的潜力。本文提出的方法并不象已经提出的其他算法,其对长伪码扩频信号的盲估计性能可以随着观察向量个数的增加逐步得到改善,而且该方法可以应用于任意类型的扩频码、信息码,在理论上能工作在任意强度的加性高斯白噪声环境下,并且不需要事先提取任何定时同步信息。理论分析和数值结果表明了本方法较为鲁棒不易受到噪声影响。     

基于双信息周期的短码DS-SS信号盲解扩

研究了DS-SS信号的扩频波形及信息序列盲估计问题,提出一种基于双PN周期分解的扩频波形与信息序列盲估计算法,该算法在低信噪比条件下可以同时完成扩频波形和信息序列的估计,计算量小,且可避免传统方法利用单PN周期分解时扩频序列连接的相位模糊等问题,提高了盲估计的正确率。仿真结果验证了算法的有效性。     

MPEG视频应用中离散余弦逆变换的FPGA设计

用硬件实现的快速的离散余弦逆变换对于提高MPEG解码处理的速度是至关重要的。本文论述了使用可编程逻辑器件来实现离散余弦逆变换。本设计应用并行处理的结构完成数据流的高吞吐量处理，适合实时视频的应用。本设计由肌段可综合的Verilog代码完成。     

一种DS/SS信号PN码序列估计的神经网络方法

本文提出了一种利用神经网络(N.N.)完成直接序列扩频(DS/SS)信号PN(伪噪声码)码序列估计的新方法.该方法充分利用了无监督N.N.的自适应主元提取特性,加上其高速运算能力,解决了传统方法在PN码的实时处理及实现上的困难,理论分析和数值结果表明了本方案能在较低的输入信噪比条件下完成对PN码的正确估计.     

低信噪比下离散频率编码波形脉冲信号联合积累检测算法

雷达电子侦察环境下,非合作目标发射的离散频率编码(DFC)波形信号具有低截获、抗干扰的特性,在低信噪比(SNR)条件下传统方法难以实现波形的稳健积累及准确的脉冲检测,容易造成数据漏检与情报缺失。针对以上问题,该文提出一种联合的积累检测算法,该算法通过相关积累和非相干积累的联合处理实现了低信噪比下稳健脉冲信号包络的获取,并利用双向恒虚警(CFAR)检测和脉冲沿判决准则抑制了突跳噪声对脉冲检测的影响,实现了准确而稳健的脉冲到达时间和脉冲宽度的估计。相比于常规算法,该文在不需要任何先验信息的条件下能够实现离散频率编码波形信号的准确检测,检测虚警率低且具有良好的稳健性。仿真实验验证了所提算法的有效性和稳健性。     

直扩信号PN码序列估计的神经网络方法

为了解决通信侦察中低信噪比下直扩信号PN码序列的盲估计问题,分析了神经网络算法。该算法基于直扩通信的基带信号模型,通过对输入信号的主分量进行分析和提取,获取神经网络学习后的突触权值,进而估计出PN码序列。理论分析与仿真数值结果都表明,该算法在较低信噪比背景环境中,能够准确地恢复出PN码序列。     

基于Fast-ICA同、异步系统短码CDMA信号扩频序列与信息序列盲估计

本文通过分析短码CDMA信号特性,将接收信号以间隔2倍扩频周期、重叠1倍扩频周期的时间窗进行分割,建模CDMA系统与线性混合的盲源分离模型一致,使建立的CDMA模型同时适用于同、异步系统.利用盲源分离方法,实现了同步系统、异步系统失步时间未知和已知条件下,各用户等功率或非等功率时,扩频序列与信息序列的盲估计.理论分析和...     

离散复镜像方法中的积分路径与展开函数的研究

该文分析了二级离散复镜像方法中的积分路径与展开函数,给出了正确的展开函数,提出了一种新的积分路径,可以用来快速计算微带结构的空间域格林函数。采用该方法计算了一个5层微带结构的空间域格林函数,证实了本文方法的有效性。