信号与信息处理专辑
信号与信息处理是发展最快的热点学科之一，随着信号与信息处理理论与技术的发展已使世界科技形势发生了很大的变革。信息处理科学与技术已渗透到计算机、通信、交通运输、医学、物理、化学、生物学、军事、经济等各个领域。它探索信号的基本表示、分析和合成方法，研究从信号中提取信息的基本途径及实用算法，发展各类信号和信息的编解码的新理论及技术，提高信号传输存储的有效性和可靠性。在网络时代条件下，研究信号传输、加密、隐蔽及恢复等最新技术，均属于信号与信息处理学科的范畴。积极开辟新的研究领域，不断地吸收新理论，在科学研究中运用交叉、融合、借鉴移植的方法不断地完善和充实本学科的理论，使之逐步形成自身的理论体系。为了更深入了解相关概念，整合了本刊发表的信号与信息处理方面的相关研究，共计9篇。制作了信号与信息处理专辑，欢迎浏览。
主题关键词： 信号与信息处理压缩感知飞行时间迭代重加权超声波定位
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基于单目视觉的车辆屏显式封闭驾驶舱前视视野重现
摘要：提出了一种基于单目视觉的车辆屏显式封闭驾驶舱前视视野重现方法。该方法通过准确的离线标定及在多线程并行框架下在线执行单目图像采集、前视图像处理和透视图像显示，可在显示屏上再现低失真度、高流畅度的前视画面。搭建了一套屏显式车辆封闭驾驶舱硬件系统，通过实验室和场地测试，从系统延时、前视视角、图像畸变、车辆高速直行、转弯、避障及驾车体验等方面验证了所提方法的有效性和高效性。该方法可为车辆封闭驾驶舱的后续改进提供良好的理论和实践基础。关键词：信号与信息处理;封闭驾驶舱;视野重现;单目视觉;视角变换220|182|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于平面拟合的地面点云精确分割方法
摘要：针对点云数据中的地面点会影响环境感知的精度与速度的问题，提出了一种基于平面拟合的地面点云精确分割方法。首先，根据投影距离将场景点云分为多个区域；其次，根据区域内的平均高度、分割地面点和地平面法向量的方向，确定地面平面拟合点并对地面平面进行拟合；最后，根据点到地面平面的距离，实现地面分割。本文基于KITTI数据集和实采数据将本文算法与RANSAC、GPF、R-GPF和PatchWork四种算法进行了对比，验证了区域划分、拟合点筛选以及地面平面法向量方向筛选对地面分割的有效性。实验结果表明，进行区域划分后，可以分割远距离稀疏地面；进行拟合点筛选后，在低迭代的条件下地面分割准确率达到0.9417；进行地平面法向量方向筛选后，能够避免将墙面拟合成地面；本文方法在F1分数、召回率和准确率上优于所对比的4种算法，速度可以达到42.78 Hz，能够精确、快速地对地面进行分割。关键词：信号与信息处理;点云;平面拟合;地面分割;无人驾驶605|231|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26面向非配合场景的人脸重建及识别方法
摘要：针对非配合场景下，姿态偏差及低分辨率条件下人脸重建效果差、识别率低等问题，提出一种三元对抗重建识别网络。该方法先通过编解码网络将人脸图像重建为高分辨率正脸图像，再对重建人脸进行识别。在网络训练上，设计了一种最短距离三元组损失函数，并将其与对抗机制结合，使网络对同一个人提取的特征相似性高，而与其他人提取出的特征相似度低。实验结果表明，在大角度低分辨率条件下，本文网络性能优于目前领先的人脸姿态矫正算法。关键词：信号与信息处理;人脸姿态矫正;最短距离三元组损失;生成对抗网络;编解码网络192|21|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于超体素双向最近邻距离比的点云配准方法
摘要：针对点云数据冗余和配准精度低的问题，提出了一种基于超体素的双向最近邻距离比匹配的配准方法。首先，利用超体素提取了具有稳定结构的目标特征点，同时提出了利用点云厚度分层进行非迭代的阈值去噪方法；然后，利用FPFH进行特征描述，提出了双向最近邻距离比方法对点云进行了初始配准；最后，提出了基于双级阈值的点云精确配准方法。采用标准数据库模型进行仿真分析，验证了算法的有效性。结果表明：本方法能有效剔除漂移噪声体素，配准精度高，鲁棒性强。与其他方法对比，在配准时间相近时，本文算法的配准精度提高74.2%；在噪声占比为6%和10%时，配准精度均提高67%以上。关键词：信号与信息处理;点云配准;超体素;点云分层去噪;双向最近邻距离比;双级阈值配准101|20|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于SESTH的线性调频连续波激光雷达信号时延估计
摘要：针对线性调频连续波（Linear frequency-modulated continuous-wave，LFMCW）激光雷达低信噪比下目标回波信号参数难以提取的问题，提出了一种基于SESTH（Synchroextracting S transform based on Hough transform）变换的信号时延估计方法。首先，融入Hough变换，构建了Chirp信号的SESTH变换模型。然后，推导出Chirp信号的初始频率和调频率参数估计模型。最后，利用LFMCW激光雷达发射信号与回波信号的时频特性，构建Chirp信号的时延估计模型，有效解算出目标与雷达间的相对距离。为验证本文算法的有效性，进行了仿真对比分析。结果表明：本文SESTH算法在时延为4.34 μs时，相对误差最小值为3.191×10-6；在基于压缩感知理论的宽带信号波达方向估计
摘要：针对一维宽带信号波达方向（DOA）估计中聚焦变换算法需要角度预估值的问题，在双边相关变换算法基础上设计了一种无需角度预估值的DOA估计算法。首先，利用离散傅里叶变换（DFT）变换将宽带信号分解为若干个不同频点处的窄带数据模型。然后，通过本文改进的聚焦矩阵将不同频点处的窄带数据聚焦到同一参考频点，得到单一频率点处窄带信号模型。最后，采用改进阵列协方差矩阵稀疏迭代估计算法进行求解。理论研究和仿真实验结果表明，该方法在低信噪比和多快拍条件下比传统算法具有更高的估计精度和分辨率，且结合压缩感知理论有效降低了算法的运算量。关键词：信号与信息处理;波达方向估计;压缩感知;聚焦变换250|33|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于半张量积压缩感知的粮情信息采集
摘要：针对粮库中现有粮情信息在线监控中存在的数据规模庞大、数据传输及存储压力大等问题，提出了一种基于半张量积的粮情信息压缩采集方法。该方法利用半张量积压缩感知模型可以进行分组重构的方式，采用基于L1范数的迭代重加权重构方法，通过对整个粮仓温度信息进行整体压缩采样，在接收端进行迭代重加权分组重构，既保证了重构的精度，也提升了重构的速度。与已有报道的基于OMP算法等的压缩感知粮情温度采集信息处理进行了对比，实验结果表明，本文方法在保证重构精度的前提下，可明显提升重构的实时性，实现了对粮情信息的高精度实时重构。关键词：信号与信息处理;压缩感知;半张量积;迭代重加权;粮情信息196|34|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2021-01-26基于AlexNet模型的雷达信号调制类型识别
摘要：针对现代战场复杂电磁环境，在低信噪比（-6 dB）下传统雷达调制信号采用常规五参数特征的识别方法准确率低的问题，本文采用深度学习中的AlexNet卷积神经网络模型自动提取图像各种特征细节，从而替代手工设计特征的庞大的特征工程以实现信号在低信噪比下的识别。该方法首先利用平滑伪Wigner⁃Ville时频分析在时频域内生成雷达调制信号的时频图像；然后采用中值和均值滤波结合去噪对时频图像进行预处理；最后使用图像处理器GPU在深度学习架构Tensorflow下搭建AlexNet模型进行训练，对CW、LFM、EQFM、DLFM、BFSK、BPSK以及QPSK 这7种雷达信号进行特征的自动提取和选择，从而实现雷达信号的自动识别。仿真结果表明，在信噪比为-6 dB时，除QPSK信号外其余6种雷达信号的整体识别率均达到90%以上，比采用非深度学习和LeNet5卷积神经网络的识别效果好，从而验证了该方法在低信噪比下雷达信号识别的有效性。关键词：信号与信息处理;平滑伪Wigner⁃Ville;中值滤波;均值滤波;深度学习135|12|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26超声三维定位中时间基准误差补偿方法
摘要：针对短基线三维超声定位系统对时间基准的高精度需求，分析了红外时间基准误差产生的原因，并提出了红外时间基准误差测量方法。为在接收端准确获知信号发送的瞬时时刻，作为时间基准的红外脉冲信号通过收发两端I/O端口直接相连接以有线的方式从发射端传输到接收端，同时测量以无线方式经空气传输至接收端的红外脉冲信号的宽度，利用最小二乘原理，建立时间基准误差与红外脉冲宽度的关系曲线，计算出时间基准误差。实验结果表明：该方法补偿的时间基准误差约为3~11 μs。关键词：信号与信息处理;超声波定位;飞行时间;短基线;时间基准114|11|0<HTML><网络PDF>更新时间：2020-07-30
