DVB-C接收机中自适应均衡器的新设计

着重讨论一种全新的DFE与盲均衡相结合的自适应均衡器的设计,对于符合DVB—C标准的QAM信号,在输入存在多径、频偏及加性噪声的情况下,采用此设计无须借助于训练序列或导频即可成功对信道进行自适应均衡以抵消ISI,并能自动切换捕获和跟踪模式,仿真效果良好。此外还能在一定范围内对输入的符号功率进行调整以降低AGC模块的设计要求。     

一种基于半可信中心的双方不可否认协议

文章提出了一种基于半可信中心的双方不可否认协议,由半可信中心来动态产生时间标记,并对发送方身份进行验证,但不对通信双方的消息进行验证,很好地解决了电子商务系统性能的瓶颈—可信中心的计算能力、重放攻击威胁、通信双方密码泄漏造成的重建维护等问题。     

能量匹配准则下的前馈神经网络盲均衡

针对前馈神经网络盲均衡权系数随机初始化对接收信号能量的影响,利用能量匹配准则对前馈神经网络盲均衡算法的代价函数进行了修正,使算法在收敛过程中保证输入输出信号能量趋于一致,满足盲均衡实现的充要条件的前提成立,同时在修正代价函数下的前馈神经网络盲均衡算法具有更快的收敛速度,加强了算法的稳健性.计算机仿真证明修正代价函数的利用有效提高了前馈神经网络盲均衡的均衡性能.     

Fast total variation deconvolution for blurred image contaminated by Poisson noise

In this paper, we present a fast non-blind deconvolution method for restoring blurred images contaminated by Poisson noise. The problem is formulated by finding the minimizer of the negative logarithmic Poisson log-likelihood combined with the total variation (TV). To attack the challenging task, we adopt the well-known variable splitting and penalty technique to convert the problem into two easier sub-problems: one is a modified TV regularized deconvolution and the other is a simple convex optimization problem. Experimental results show that the proposed method runs very fast and the quality of the restored image is comparable with that of some state of the art methods.     

一种基于矩阵外积分解的信道盲辨识与盲均衡算法

本文提出了一种鲁棒性较好的信道盲辨识和盲均衡算法.在仅需知道信道阶数上界的条件下,首先采用改进的信道阶数估计算法对信道阶数进行精确估计,与现有算法相比,所需信噪比降低、对信道的适应性提高;然后,在矩阵外积分解算法的基础上,加入特征值扰动分析,提高了信道盲辨识和盲均衡性能.仿真结果证明了算法的有效性.     

稀疏分量分析在欠定盲源分离问题中的研究进展及应用

伴随着国内外对盲源分离问题研究的日益深入,在独立分量分析等经典算法之外逐步发展出了许多新的算法.稀疏分量分析就是其中有效的方法之一,它利用信号的稀疏分解,克服了独立分量分析非欠定性的要求,解决了欠定情况下的盲源分离问题.本文将以稀疏分量分析为主要对象,归纳总结了近期的研究进展.     

一种新的PCC-OFDM盲时偏估计算法

提出了一种新的PCC-OFDM盲时偏估计算法,首先使时域信号包络与窗函数循环卷积,进行时偏快速粗估计,然后利用解调信号方差进行判决,获得精确的时偏估计.该算法不需要训练序列、导频信号或循环前缀.仿真结果证明,该算法估计精度高于已有的PCC-OFDM盲时偏估计算法.     

Subsurface radar signal deconvolution

We present two methods of signal deconvolution for systems whose impulse response (wavelet function) can be explicitly determined, and where the goal is to locate short impulses in the presence of strong, reverberation-like interferences.The first method, which we call algebraic deconvolution, differs from other known techniques in two ways: first of all, explicit use of the wavelet function provides more powerful a priori knowledge than the autocorrelation or the power spectrum. Secondly, this method permits to flexibly trade off noise versus resolution.In the second method presented here, we use an analytical model (synthetic wavelet) of the system impulse response to determine an inverse filter.These methods have been developed for video pulse radar signals, and encouraging early results have been obtained.     

Hebbian无导师学习原理的盲均衡：（Ⅱ）非最小相位通道

本文介绍了根据信号码的相互独立性，利用噪声情况下盲信号分离的原理，实现非最小相位通道特性的盲均衡。     

单通道时频重叠多信号处理技术进展与展望

复杂的电磁环境使得无线电侦察截获机接收到的信号时频重叠的情况时有发生,给信号分选和识别带来很大的困难。而阵列信号处理的方法不能直接移植到单通道时频重叠信号中,因此探求新的方法来解决此类问题,已经成为国内外研究的热点,有着广泛的应用前景。以通信对抗为应用背景,对现有的基于循环平稳的单通道时频重叠多信号参数估计和调制识别方法进行了总结,综述了现有的频移滤波器的方法和分离效果评价指标,指出了该技术发展面临的挑战和进一步的研究方向。