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一种新的时间交叉采样ADC时钟偏斜误差自适应补偿算法被引量：7: 2011年; 针对时间交叉采样模数变换器(time-interleaved analog-to-digital converter,TIADC)中存在的时钟偏斜误差,提出了一种新的自适应误差估计和补偿方法,该方法根据误差信号和原始输入信号频率之间关系和分布特征,设计了基于最小均方(least-mean-square,LMS)算法的估计模型。与已有算法相比,新方法实现简单,收敛速度快。同时根据时钟偏斜误差产生的原理,设计了基于数字分数延时滤波器的时钟偏斜补偿算法,该方法概念清楚,易于通道扩展,资源利用率高。通过应用Farrow结构,将误差参数独立出来,和误差估计算法组成了自适应系统。仿真结果表明,该自适应系统仅需要5 000个采样点就可以收敛,通过补偿算法,使输出的信噪失真比(signal-to-noise-and-distortion ratio,SINAD)提高了30dB以上。; 王亚军李明; 关键词：自适应补偿时钟偏斜

基于SWT域改进粒子滤波的SAR图像降斑算法被引量：1: 2011年; 粒子滤波(PF)非常适合处理非高斯状态空间模型的滤波问题,而SAR图像的非高斯降斑算法正是粒子滤波的一个有效应用,本文在平稳小波变换(SWT)域上提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的改进PF的SAR图像降斑算法.新算法首先分析验证了SAR图像在SWT域比在DWT域中利用广义高斯分布(GGD)建模更为精确;然后针对基本PF降斑算法中的粒子整体权重偏差问题,引入MRF重新定义粒子权重,并通过权重更新粒子的采样区间以优化粒子分布;最后为了提高本文降斑算法的实时性,依据小波系数的局部统计特性把图像分为平滑和边缘进行分区域处理.本文针对模拟SAR图像和实测SAR图像进行了仿真,仿真结果和分析表明降斑后的图像能够在去除噪声的同时较好的保持图像的边缘和纹理结构特征,而且分区域处理有效地提高了算法的效率.; 张鹏李明吴艳甘露肖平

基于稀疏描述的SAR目标型号识别算法: 2014年; 对样本进行稀疏描述,可获得充分描述样本特征且具备区分能力的稀疏向量.提出一种基于稀疏描述的SAR目标型号识别算法.首先,对目标SAR图像进行特征提取,以抑制斑点噪声的影响.然后,利用全体训练样本构造字典矩阵,将测试样本在字典矩阵上进行投影得到其稀疏向量.最后,根据拥有相同标号且方位角最接近的样本之间差异最小的特点,构造单个样本重构误差最小准则,实现SAR目标的型号识别.在MSTAR数据上的实验验证了本文算法的有效性.; 刘明吴艳王凡张强李明; 关键词：SAR图像

基于SWCoSaMP算法的稀疏信号重构被引量：4: 2012年; 压缩感知(compressed sensing,CS)稀疏信号重构本质上是在稀疏约束条件下求解欠定方程组。针对压缩感知匹配追踪(compressed sampling matching pursuit,CoSaMP)算法直接从代理信号中选取非零元素个数两倍作为支撑集,但是不存在迭代量化标准,本文提出了分步压缩感知匹配追踪(stepwise compressed sampling matchingpursuit,SWCoSaMP)算法。该算法从块矩阵的逆矩阵定义出发,采用迭代算法得到稀疏信号的支撑集,推出每次迭代支撑集所对应重构误差的L-2范数闭合表达式,从而重构稀疏信号。实验结果表明和原来CoSaMP算法相比,对于非零元素幅度服从均匀分布和高斯分布的稀疏信号,新算法具有更好的重构效果。; 张晓伟李明左磊; 关键词：支撑集

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国防科技技术预先研究基金(9140C0103071003)