一种基于约束最小四阶矩的盲自适应多用户检测方法

基于约束最小四阶矩(Least Mean Fourth,LMF)准则,提出了一种新的高阶统计类型的盲多用户检测方法.通过理论分析和证明,采用此准则的盲多用户检测算法能够收敛于全局最小值,且该极值点符合多用户信号迫零解相关的要求.利用最速下降梯度方法,文中给出了盲自适应LMF接收机形式.该多用户接收机具有运算复杂度低,收敛性能好的特点.在AWGN信道和多用户环境中的仿真结果进一步验证了理论分析的结论.     

用于数字电视的盲均衡技术研究

对目前在接收端采用均衡技术时常用的CMA算法和子空间算法的原理和性能进行了详细的讨论和说明,并给出各自的适用场合.     

用神经网络鉴别退化图像的模糊类型

提出了一种用神经网络鉴别退化图像的模糊类型的方法。由于采用不同降质方法得到退化图像的频谱差异较大,以此作为判别依据,用概率神经网络实现了对四种模糊类型:离焦,矩形,运动和高斯模糊的鉴别。根据神经网络的鉴别结果决定点扩散函数的初始估计值,可大大地提高盲解恢复算法的复原质量和系统点扩散函数的估计精度,扩大了算法的实用范围。     

一种新的步长等变化自适应算法

定义了描述信号分离状态的一种测度,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上。提出了一种新的步长自适应等变化自适应（EASI）算法。该算法步长是基于分离状态的。其学习速率由信号的分离程度自适应地选取。因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于传统的EASI算法．     

多发射与多接收天线系统盲自适应算法研究

提出了一种用于正交空时分组码(OSTBC:Orthogonal Space-Time Block Code)多发射天线多接收天线系统的盲自适应接收机.该方法主要利用了正交空时分组码的内在特性,给出了一个针对正交空时分组码多发射天线多接收天线系统的无约束代价函数,分析了该函数的全局最小值点.利用该无约束代价函数,通过投影逼近方法给出了递推最小二乘(RLS)自适应算法实现.仿真结果表明:该接收机可以很好的跟踪衰落信道的变化,在不利用导频信号的情况下很好的还原出原始的传输信号.     

语音通信降噪研究

语音通信系统中,语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变,同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm）和改进盲均衡算法的基础上,考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限,将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用,形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑,有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下,在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力,消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。     

基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法

受限于探针针尖结构尺寸,用原子力显微镜进行微纳测量时会产生图像边缘失真.提出了一种基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法,通过迁移学习训练源模型和靶模型实现一维栅格成像恢复.该方法采用数学形态法中的腐蚀算法生成栅格点云数据,通过U-Net网络源模型从点云中提取针尖卷积效应的特征向量,将权重参数迁移至U-Net网络靶模型,靶模型在自适应正则化方法下进行监督学习.实验结果表明,该方法能有效恢复一维栅格的原子力显微镜测量图像,提高横向分辨力,可用于纳米栅格的线宽检测上.     

基于多通道盲识别的自适应光学图像事后处理

为实时恢复天文或空间目标的湍流退化成像,提出一种适应大气湍流动态变化的多通道自适应光学图像恢复方法.以自适应光学校正后不同时刻的目标成像作为多个通道,建立求解系统点扩散函数的线性方程,根据解出的点扩散函数利用超拉普拉斯算法,求解待观测目标的估计值.结果表明:不同时刻的点扩散函数之间存在互质关系,满足多通道盲识别的理论要求.利用建立的线性方程求解出的点扩散函数与原点扩散函数的均方误差在10^-30~10^-27量级,采用超拉普拉斯算法恢复出的目标成像与原始目标之间的均方误差在10^-5~10^-4量级.本文研究为湍流退化图像的实时恢复提供了理论基础.     

Use of enriched <Superscript>74</Superscript>Se and <Superscript>77</Superscript>Se in combination with isotope pattern deconvolution to differentiate and determine endogenous and supplemented selenium in lactating rats

A quantitative methodology has been developed to differentiate between endogenous and supplemented selenium in lactating rats using two enriched selenium isotopes. Lactating rats were fed for 2 weeks with formula milk containing one enriched Se isotope, ⁷⁷Se, as the metabolic tracer. The isotopic composition of selenium in serum and urine samples was then measured by collision cell ICP-MS after the addition of a solution containing another enriched isotope, ⁷⁴Se, as quantitation tracer, before analysis. Isotope pattern deconvolution allowed the transformation of measured Se isotopic abundances into concentrations of natural abundance (endogenous) selenium and enriched ⁷⁷Se (supplemented) present in the samples. The proposed methodology was validated using serum and urine reference materials spiked with both ⁷⁷Se and ⁷⁴Se. The obtained results are discussed in terms of selenium exchange and half-life in lactating rats (11–12 days) and selenium levels in serum in comparison with non-supplemented rats and control rats after maternal feeding.     

准正交空时分组码系统的一种盲信道估计方法

空时分组码(STBC)系统的经典信道盲估计方法,如子空间法(SS)等,都是基于接收端样本自相关矩阵的特征值分解(EVD)或奇异值分解(SVD)来实现信道估计的,而基于QR分解的信道盲估计方法是一种性能优良的新算法.文中将该算法应用到准正交空时分组码系统的信道估计中,结合准正交空时分组码的特性提出了一种新的信道盲估计算法.与以上经典的信道盲估计算法相比,文中提出的算法的计算量大为降低.同时Monte-Carlo仿真表明,当信噪比较低时,该算法比子空间法有更好的性能.