基于LMS自适应时延估计和FPGA的超声波测风系统研究

利用超声波传感器进行风速测量时,温度对超声波传播有很大影响,时延估计对超声波测风系统的精度起到很大的作用。本超声波测风系统为避免温度对风速测量中的影响,采用了基于时差法的测量原理,为了提高时延估计值的精度,提出了基于最小均方(LMS)自适应时延估计的测量方法,研制了以单片机Atmega128和现场可编程门阵列(FPGA)为核心的硬件系统。仿真和实际测试的结果表明,该超声波测风系统的时延估计值精确度较高,具有很高的应用价值。     

圆弧形面阵自适应波束形成快速计算方法

针对圆弧形面阵估计水下目标二维波达方向的问题,提出一种降维处理的自适应波束形成方法。利用圆弧形面阵模型简化阵列内插矩阵的计算,通过垂直和水平两阶段波束加权,降低自适应波束形成维数,从而实现快速估计声源二维波达方向的目的。仿真结果表明,所提改进方法的计算量较传统二维最小方差无失真波束形成方法降低约一个数量级,且在低快拍条件下具有更明显的噪声抑制优势。湖上实验数据处理结果验证,在复杂水声环境下,所提方法具有较好的目标分辨性能。     

发射自适应波束形成技术研究

在天线阵发射波束时进行方向图零点控制是现代雷达采用的先进技术之一,该文分析了一种唯相位共轭梯度自适应于扰置零算法,并详细叙述了我们研制的基于TMS320C31的雷达自适应干扰对零阵列处理实验系统。理论分析和实验结果均表明系统能有效置零抑制干扰、是一种实用性强的系统。     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法。首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数。含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法。

     

一个基于速率控制的Internet视频流服务方案

由于视频流服务对于网络服务质量有着较高的要求,而现有的Internet所提供的是尽力而为的服务,无法保证数据的实时传输。该文设计了一个用于Internet上视频流的端到端传输方案.整个方案设计的目的是在网络本身缺乏服务质量保证的条件下尽可能达到最好的视频传输质量。根据可用带宽估计和网络信息反馈,系统对发送速率进行调整,并提供两种视频流服务:存储视频和实时视频。仿真结果表明方案的性能良好,能满足Internet视频流的需求。     

帧长和信道预测对自适应调制系统性能的影响

该文主要分析了在自适应调制系统中,帧长自适应和信道预测对系统性能的影响。推导了信道预测和没有信道预测的自适应调制系统的频谱效率公式,分析结果表明对于自适应调制系统,信道预测的系统频谱效率是最优的,非信道预测系统根据信道情况选择最优帧长可以获得该系统的最优系统频谱效率,但它是低于信道预测的频谱效率的,而且是随多普勒频率的增大而逐渐减小的。     

一种空时块编码OFDM系统中的自适应均衡算法

该文提出了一种适用于Alamouti块编码的多天线发射的OFDM系统的自适应均衡算法。该算法充分利用了Alamouti编码的正交特性和多发射天线的OFDM系统特点,通过灵活的变换对接收信号进行等价的表示;通过对П矩阵求逆的研究使块最小二乘递推算法(BRLS)中的2K2K的矩阵求逆分解为K个22矩阵的求逆,从而降低了运算量和接收机的复杂度。计算机仿真结果证明了该自适应均衡算法的有效性和快速收敛性。     

基于神经模糊推理系统的混沌序列产生模型

结合神经网络和模糊系统两者的优点,首次提出并建立了基于自适应神经模糊推理系统的混沌序列产生模型,其中系统适配参数的搜索运用遗传算法来实现。对该模型产生的混沌序列相关性、平衡性进行了检验。结果表明,其性能均达到或优于由混沌映射直接产生的混沌序列,且具有很高的复杂度,适合作为扩频通信应用的伪随机码。     

三带自适应提升双正交滤波器组

该文研究了利用三带提升方法设计三带自适应双正交的滤波器组。在设计中,用子带编码增益作为设计准则,从任意一个滤波器组(标准正交或双正交)开始。通过有序自适应提升方法来设计三带双正交滤波器组。最后。给出例子说明。当选择一个合适初始滤波器组时,子带码增益可以得到较大提高。     

自适应格型滤波器新算法及其在语音线性预测合成中的应用

本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对(LSP)滤波,提出了使用最小均方(LMS)型自适应算法逐级更新计算线谱对系数的方法。实验表明,该算法与其它算法比较,具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的LSP系数进行语音线性预测合成,获得比使用PARCOR系数更好的结果。