相关噪声

摘要： 针对相关噪声信道,提出了一种适用于多元LDPC码的深度学习辅助译码算法,将卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)引入到基于硬信息的迭代大数逻辑算法中,以对抗相关信道噪声影响。在CNN与硬判决译码器之间的迭代能够减弱噪声对编码调制系统的影响,使得译码器可以获得更为准确的估计。为了充分发挥CNN的能力,对于经过高阶调制的复数形式信号数据,通过预处理转化为实数形式。仿真结果表明,相较于已有研究中提出的联合迭代检测译码结构,GF(64)域上的(42,21)多元LDPC码经64-QAM调制传输,CNN方案能够获得最高1 dB的性能增益,验证了其在抵抗相关信道噪声的有效性。

摘要： 对带相关噪声的异步均匀采样线性离散系统,研究了分布式最优线性递推融合预报和滤波问题.通过引入满足伯努利分布的随机变量将系统同步化,给出了局部Kalman预报器和滤波器.分别推导了局部估值间的互协方差阵、分布式最优线性融合估值与局部估值间的互协方差阵.提出了分布式最优线性递推融合预报器和滤波器.与局部估值按矩阵加权的分布式融合估计算法相比,所提出的算法具有更高的估计精度,但与集中式融合相比有精度损失.为了进一步提高估计精度,又提出了带反馈的分布式最优线性递推融合预报器和滤波器,证明了带反馈的融合估计与集中式融合估计具有相同的精度.仿真例子验证了所提算法的有效性.

摘要： 研究了具有未知干扰、量测缺失和相关噪声的线性离散系统状态和未知干扰同时估计问题。用服从Bernoulli分布的随机序列模拟量测信息丢失的过程;系统过程噪声与量测噪声相互关联的情形用Kronecker delta函数表示。依据线性无偏最小方差的估计准则,设计一种能同时估计未知干扰和线性系统状态的递归滤波器;运用拉格朗日乘子法和矩阵对角理论知识推导计算滤波器中待定增益矩阵进而最小化估计误差协方差;通过数值仿真验证了该滤波算法的有效性。

摘要： 研究了风险资产和流动交易量受到相关噪声影响的连续内部交易模型.应用滤波理论和动态规划方法,证明了由内部人的交易强度和市场流动性组成的线性均衡的存在性和唯一性.研究表明:若风险资产只随相关噪声变化,且只有当风险资产的波动率与流动交易量的波动率正线性相关时,内部人才不参与市场交易,否则,内部人总能赚钱.特别地,当风险资产的两个波动率和流动交易量的波动率均为常数时,市场流动性随相关噪声波动率的增大而增大,内部人的交易强度和期望总利润随之减小.此外,还发现内部人的期望总利润总等于流动交易者的期望总损失;在交易结束时,内部人的私有信息几乎全部释放完.

摘要： 国际上两种较为先进的红外探测器参考像元校正方法——EUCLID中的均值校正法和JWST中的IRS2频域校正法,均无法同时降低白噪声分量与相关噪声分量,为此文章提出了一种新的红外探测器频域参考像元校正方法,以尽可能降低系统噪声.该方法延续频域校正的设计流程,基于系统噪声特性设计出合理的频域系数,再反变换至时域便于工程实现.相比原方法额外加入了谱估计、谱线合并、白噪声滤波等步骤.经MATLAB仿真分析验证,使用新方法可以有效解决IRS2频域校正会放大白噪声分量的问题.在以白噪声为主或白噪声分量与相关噪声分量占比相近的条件下,该方法都可取得比均值校正和IRS2方法更好的降噪效果;而在以相关噪声为主时,校正效果略差于原方法,可以在设计过程中跳过白噪声滤波步骤,使得此方法降噪效果与IRS2法相近.

摘要： 多传感器的线性随机动态估计系统复杂多样,其中,各传感器之间的观测噪声相关系统得到广泛研究.但在实际应用中,噪声相关系统的状态向量还可能受到各种约束,如:等式约束、不等式约束、运动学定律等,使得估计误差方差阵可能是奇异的.理论上这些先验信息有利于更精确的估量,但现有的融合算法存在局限性,无法应用于这类情况.针对此类问题,基于线性最小均方误差(MMSE)准则,提出了最优加权的估计融合算法.通过仿真,将最优加权的估计融合算法与中心式融合算法进行对比分析,比较了两种算法的估计误差,数值结果验证了该算法的有效性.

摘要： 针对捷联导引头敏感信息存在非高斯噪声且状态噪声与观测噪声相关的问题,提出了修正球面坐标系下带有相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波(ESMF)算法.首先,通过对弹目相对距离及其变化率的规范化处理,得到修正球面坐标系下的视线角速率提取模型;然后,利用相关噪声解耦方法去除观测方程中耦合的状态噪声项,基于泰勒级数展开推导了相关噪声解耦后的模型线性化表达式,得到包含线性化误差的虚拟噪声椭球集合,并根据最小迹和最小化尺度因子上界的优化方法得到状态更新与观测更新椭球,形成非高斯相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波算法.仿真结果表明,所提算法能够在考虑非高斯相关噪声的情况下,实现捷联导引头视线角速率的高精度提取.

摘要： 针对带有乘性噪声的非线性滤波问题,首先对比较经典的非线性滤波方法进行简单的介绍,并给出其优缺点;其次在带有乘性相关噪声的离散非线性系统模型的基础上,基于SRCKF滤波框架,推导了其滤波实现;最后在乘性噪声条件下对各种非线性滤波器精度进行了对比分析,结果表明,相较于传统非线性滤波器,论文推导的带有乘性噪声的非线性滤波方法具有更高的滤波精度.

摘要： 广义二次互相关时延估计法在非互相关噪声环境下可以取得良好的时延估计效果.但在有相关噪声的环境下,广义二次互相关时延估计方法的估计性能会严重下降.为了抑制相关高斯噪声对时延估计的影响,在三阶累积一维分量的基本互相关时延估计的基础上,提出三阶累积一维分量的广义互相关和广义二次互相关两种时延估计方法.仿真结果表明,无论在非相关噪声还是相关噪声环境下,三阶累积一维分量的广义二次互相关的延时估计值比其广义互相关和基本互相关的延时估计值更准确,即使在低信噪比环境中,也能取得较为准确的估计结果,具有一定的工程实用价值.

摘要： 研究了相关乘性和加性高斯白噪声激励下,双稳态Duffing-Van der Pol系统的随机P-分岔和D-分岔;利用随机平均法,得出系统幅值稳态概率密度的理论表达式,以及随机P-分岔发生的临界参数条件;通过分析概率密度曲线形状的变化,发现阻尼系数、加性和乘性噪声强度均可诱导系统出现随机P-分岔,但对系统分岔区域的影响有着明显的不同,同时Monte-Carlo数值模拟验证了理论分析的有效性.此外,利用Wolf算法得到系统的最大Lyapunov指数,并分析了系统的稳定性和随机D-分岔,发现加性和乘性噪声强度以及阻尼系数α1的增大,均会使系统趋于不稳定,而阻尼系数ε,α2的增大,可以增强系统的稳定性.

摘要： 针对现有Laplace 模型不能精确描述相关噪声分布，分布式视频编码(distributed video coding,DVC)的率失真性能改善非常有限，本文深入研究了量化噪声因素对边信息的影响，在现有模型中考虑量化噪声因素，修正Laplace 模型参数，提出一种新的像素域分布式视频编码系统的相关噪声模型。实验结果表明改进模型能更精确地描述相关噪声的统计特征，基于该模型的DVC 率失真性能优于基于Laplace 模型的DISCOVER 方案，增益最大可达0.78dB。

摘要： 结合多小波和平稳小波变换在图像去噪方面的优点,提出了一种冗余的平稳多小波变换方法。给出了二维图像平稳多小波变换的mallat分解重构算法,并对含平稳相关高斯噪声图像采用小波阈值收缩算法进行去噪仿真实验,仿真结果表明,相对于基于标量小波变换和多小波变换的噪声抑制算法,基于平稳多小波变换的噪声抑制算法对相关噪声有更好的抑制作用,并能尽可能多的保持目标的特征和细节信息。

摘要： 本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。

摘要： 本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。

摘要： 本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。

摘要： 本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。

摘要： 本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。

摘要： 以噪声相关和传输存在短时滞的传感器网络融合系统为研究对象,利用递推融合技术,在误差协方差阵迹最小的意义下,推导出一种能处理各种局部估计相关的最优递推融合算法。与现有的方法相比,该算法具有计算量小、容错性好、实时处理性强的特点。并通过理论分析和计算机仿真相结合的方法验证了新算法的有效性。

摘要： 以噪声相关和传输存在短时滞的传感器网络融合系统为研究对象,利用递推融合技术,在误差协方差阵迹最小的意义下,推导出一种能处理各种局部估计相关的最优递推融合算法。与现有的方法相比,该算法具有计算量小、容错性好、实时处理性强的特点。并通过理论分析和计算机仿真相结合的方法验证了新算法的有效性。

摘要： 以噪声相关和传输存在短时滞的传感器网络融合系统为研究对象,利用递推融合技术,在误差协方差阵迹最小的意义下,推导出一种能处理各种局部估计相关的最优递推融合算法。与现有的方法相比,该算法具有计算量小、容错性好、实时处理性强的特点。并通过理论分析和计算机仿真相结合的方法验证了新算法的有效性。

摘要： 本发明实施例涉及一种完整噪声相关估计方法及完整噪声相关估计设备，方法包括：计算位置i上所有天线的噪声；计算所述噪声的相关矩阵；将i值加1，继续执行上述步骤，直至计算出所有位置上所有天线的噪声及噪声的相关矩阵；其中i＝0，1，2，...，所有位置的数量-1。设备包括：噪声计算单元、矩阵计算单元及计算指示单元。上述实施例通过逐点进行噪声向量计算及矩阵运算，使得每次运算只需存储当前噪声向量和前一点的噪声向量，避免了存储整体运算处理过程中在进行矩阵运算之前存储所有点的噪声向量，大大减少了存储量，节约了存储资源。

摘要： 本发明提供一种接收器，支持多个载波聚合模式。该接收器包括低噪声放大器模块，包括多个低噪声放大器，其中所述多个低噪声放大器被设置为从多个输入端口分别接收多个输入信号，以及所述多个低噪声放大器每一者在所述低噪声放大器模块的多个输出端子产生并输出多个噪声消除信号。本发明可以支持所有不同的载波聚合模式且RF信号路径的信号质量可以进一步得以改善。

摘要： 噪声抑制装置包含一电压侦测电路以及一显示致能信号产生装置。该电压侦测电路用来侦测一液晶显示器所需的一栅极开启电压、一栅极关闭电压以及一数据驱动电压，以对应地产生一栅极开启电压准位判断信号、一栅极关闭电压准位判断信号以及一数据驱动电压准位判断信号。该显示致能信号产生装置用来根据该栅极开启电压准位判断信号、该栅极关闭电压准位判断信号以及该数据驱动电压准位判断信号，产生一显示致能信号以致能该液晶显示器显示画面。

摘要： 一种基于自相关函数求差的色噪声相关特性定量检验方法，涉及雷达系统仿真领域。它是为了解决现有检验方法精确度低，以及无法实现定量检验的问题。其方法是：给定理论自相关函数和实际接收到的色噪声序列；估计实际自相关函数；实际自相关函数与理论自相关函数做差并归一化得到一个自相关系数序列；给出统计假设，计算检验统计量的值；给定显著性水平，计算上限临界值；比较检验统计量和上限临界值的大小，得出结论。本发明引入求差法对色噪声的相关特性进行检验，计算简单，结论明确，对于实际序列的相关性与理论相关性的差异程度给出了客观定量检验算法，可广泛应用于各种概率密度分布的色噪声的相关特性检验。

摘要： 本发明实施例涉及一种完整噪声相关估计方法及完整噪声相关估计设备，方法包括：计算位置i上所有天线的噪声；计算所述噪声的相关矩阵；将i值加1，继续执行上述步骤，直至计算出所有位置上所有天线的噪声及噪声的相关矩阵；其中i＝0，1，2，…，所有位置的数量－1。设备包括：噪声计算单元、矩阵计算单元及计算指示单元。上述实施例通过逐点进行噪声向量计算及矩阵运算，使得每次运算只需存储当前噪声向量和前一点的噪声向量，避免了存储整体运算处理过程中在进行矩阵运算之前存储所有点的噪声向量，大大减少了存储量，节约了存储资源。

摘要： 本申请实施例公开了一种基于噪声配置NPT的噪声检测方法及相关装置，其中方法包括：在Linux操作系统或Chrome OS下，通过处理模块触发NPT工具向通信模块发送第一Diag指令；通过通信模块响应所述第一Diag指令并进行噪声检测得到噪声检测数据；通过所述通信模块向所述处理模块发送噪声检测数据；通过所述处理模块对所述噪声检测数据进行处理，得到噪声检测结果。采取本实施例能够实现在Linux OS或Chrome OS下进行噪声检测，从而提高Linux OS或Chrome OS的实用性，实现Linux OS或Chrome OS的噪声检测需求，为电子设备在不同系统下的噪声检测提供工具。

摘要： 本发明提出基于噪声语义相关性深度迁移去噪自编码网络的微地震资料噪声压制方法及系统，所述方法首先利用微地震合成资料对用去噪自编码器构造的模型进行训练，其中采用噪声语义相关性作为去噪自编码网络的损失函数，均方差作为去噪自编码网络的正则项；然后，采用最大均值差异最小化进行训练模型深度迁移。最后利用现场微地震资料对深度迁移去噪自编码噪声压制模型进行微调，得到最优模型，进行测试验证。所述方法克服了现有的深度学习去噪算法在微地震噪声压制背景下的限制，提升了微地震噪声压制模型的性能，提高了后续的事件识别与震源定位的准确性与可靠性。

摘要： 本发明提供一种接收器，支持多个载波聚合模式。该接收器包括低噪声放大器模块，包括多个低噪声放大器，其中所述多个低噪声放大器被设置为从多个输入端口分别接收多个输入信号，以及所述多个低噪声放大器每一者在所述低噪声放大器模块的多个输出端子产生并输出多个噪声消除信号。本发明可以支持所有不同的载波聚合模式且RF信号路径的信号质量可以进一步得以改善。

摘要： 噪声抑制装置包含一电压侦测电路以及一显示致能信号产生装置。该电压侦测电路用来侦测一液晶显示器所需的一栅极开启电压、一栅极关闭电压以及一数据驱动电压，以对应地产生一栅极开启电压准位判断信号、一栅极关闭电压准位判断信号以及一数据驱动电压准位判断信号。该显示致能信号产生装置用来根据该栅极开启电压准位判断信号、该栅极关闭电压准位判断信号以及该数据驱动电压准位判断信号，产生一显示致能信号以致能该液晶显示器显示画面。

摘要： 本申请公开了不相关或相关有噪声信号的自适应混合方法及听力装置，其中所述听力装置包括：提供至少两个输入音频数据流的输入单元，每一输入音频数据流包括来自目标声源的目标信号分量与来自一个或多个噪声源的噪声分量的混合；混合处理器，用于接收至少两个输入音频数据流、用于混合至少两个输入音频数据流或其处理后版本、及用于基于其提供处理后的输入信号；输出单元，基于处理后的输入信号或其处理后版本提供可由用户感知为声音的输出刺激；其中，所述处理器配置成处理至少两个输入音频数据流或其处理后版本的噪声分量，以通过在处理后的输入信号中平衡至少两个输入音频数据流的噪声分量而减少或避免处理后的输入信号中因混合引起的非自然信号。