IEEE TSP文章

本文通过使用减少自由度（DOF）的频率快照来解决高斯杂波背景的目标检测问题。我们在Neyman-Pearson标准下获得最佳探测器和检测性能，用于任意DOF的一般频率快照选择。当杂波统计数据未知时，我们使用统一的随机频率快照选择方法，并显示DOF所使用的DOF如何影响检测性能。

非平稳多分量信号常采用时频分析，它可以看成是模态的叠加。为了理解这类信号，必须识别与时频面模态相关的脊。

空间配准和航迹关联是多传感器信息融合过程中的重要组成部分。空间配准与航迹关联算法的质量直接影响后续融合的性能。

研究了一类通信信道不确定系统的分布式滤波问题，提出了一种具有随机增益的分布式鲁棒卡尔曼滤波器，通过该滤波器在线计算了条件均方估计误差的上界。

本文提出了一种智能导频序列分配方法，以减小上行TDD(时分双工)模式下由于导频污染而产生的大规模多输入多输出(MIMO)系统的小区间干扰。该方法采用0 - 1整数线性规划方法作为赋值算法。

广义循环平稳过程是一类重要的非平稳过程，其一阶和二阶矩具有周期结构。本文将循环平稳性(广义上)的概念扩展到均值和协方差函数可能偏离严格周期和恒定振幅的过程。

在本文中，检查了电力分配，用于雷达的共存和采用多载波波形的通信系统的共存。通过在保持某些通信吞吐量和功率约束的同时最大化雷达接收器的输出信号到干扰 - 热噪声比（SINR），我们提出了两个设计的考虑频谱共享问题。

隐马尔可夫模型广泛应用于目标跟踪，为了数学上的简单性，过程噪声和测量噪声通常被建模为独立的高斯分布。然而，独立性和高斯假设在实践中并不总是成立的。例如，在典型的目标跟踪应用中，雷达用于跟踪非合作目标。

时间序列的时频(TF)表示本质上受边界效应的影响。因此，在接近TF域边界时，由表示突出显示的信号结构会被混淆。在本文中，为了实时获取非平稳振荡时间序列的TF信息，我们提出了一种数值有效的方法来减少这种边界效应。

在多输入多输出(MIMO)系统的接收天线中采用低分辨率模数转换器(adc)可以显著降低硬件成本、电路功耗以及从射频组件和基带处理单元传输的数据量。