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阵列流形内插方法(AMI)是一种基于波场模型的宽带聚焦方法。它无须角度预估, 可以应用于任意已知结构的阵列, 但其采样矩阵的截断点数通常选取较大, 尤其在均匀线阵列下大大增加了运算量。针对这个问题,
基于分数低阶矩的相干源DOA算法估计,万文龙,刁鸣,非高斯噪声背景下相干信源的DOA估计一直是空间谱估计研究的一个重点问题,在冲击噪声背景下,通过对奇异值分解算法的研究,提出一
实值Root-MUSIC算法是一种计算量小、精度高的波达方向估计算法,但其最多能处理两个相干信源,阵元利用率很低。为了解决此问题,提出了一种新的实值Root-MUSIC算法,利用阵列接收数据的互相关矢
利用相空间多次重构的混沌映射,为相干方式的混沌数字通信问题提供一种解决方案。新映射产生的混沌码序列性能更加优异,自相关性明显改善,最大Lyapunov指数由0.697增加到5.545,复杂度也明显提高
为有效解决压缩采样匹配追踪(compressivesamplingmatchingpursuit,CoSaMP)算法对稀疏度K值的依赖问题,提高重构精度,提出了一种根据峰值信噪比增减变化趋势来确定最佳
在提出了一种支持多种测试数据构造方式,具有异常监测及自动化分析模块的目标码动态测试框架。并按照该框架实现了对文件格式处理软件的安全性进行测试的原型系统DT,该系统实现了执行参数输入和缺陷注入两种测试方
利用压缩感知理论进行图像重构时,基于分块思想进行可有效提高重构速度,但同时会带来较强的块效应。为了解决该问题,提出了一种基于TV准则的图像分块重构算法。该算法将基于整幅图像时梯度计算方法进行改进,充分
针对FCM分割对SAR图像斑点噪声敏感的特点,提出了一种新的去噪方法。所提出的方法主要分三个步骤:首先,分别对获得的两幅同源不同时相的SAR图像进行小波和Lee滤波结合去噪;然后,通过对数比值检测方法
基于遗传算法的盲源分离研究,汤良,宋佩,盲源信号分离[3](Blind Source Separation,BSS)是研究如何从观测到的混合信号中估计或恢复独立的源信号,其核心问题是分离(或解混合)矩
基于log-sum范数的压缩感知重构算法,成萍,刘婷婷,压缩感知中基于l1范数的最小优化算法,并不是对l0范数的最有效的逼近方法。随着测量值的减少,l1范数恢复信号的能力也在下降。针对
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