根据广义惠更斯-菲涅耳原理和交叉谱密度函数的表达式，推导出部分相干高斯-谢尔涡旋光束在大气湍流中传输时光强分布的积分形式，通过一些特殊积分处理得到完整的解析表达式，分析讨论了传输距离、湍流强度和光束自身参数等对光束光强分布的影响。结果表明：部分相干涡旋光束在大气湍流中传输时，随着传输距离的增加，光强分布逐渐由空心分布转化为高斯分布；当拓扑荷数为0时，随着传输距离的增加，光强分布一直保持高斯分布；在湍流强度不变的情况下，拓扑荷数越小，相干长度越短，束腰宽度越长，光强分布由空心分布转化为高斯分布所需要的传输距离越短。

内容概要：本文详细介绍了MSK（最小频移键控）调制与解调的Matlab仿真过程，特别是延时相干解调方法及其在无线通信系统中的应用。文中首先概述了MSK调制的基本原理，然后逐步讲解了如何在Matlab环境中搭建仿真平台，包括信号源、MSK调制模块、信道模块、延时相干解调模块和差分编码与解码模块的具体实现步骤。接着，文章深入探讨了信道模型及传输过程中的干扰因素，并展示了延时相干解调和差分编码解码模块的工作机制。最后，通过对仿真结果的分析，评估了整个通信系统的性能，并提出了进一步优化的方向。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解MSK调制技术和Matlab仿真的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握MSK调制与解调技术的研究人员，帮助他们通过Matlab仿真工具验证理论并优化实际通信系统的设计。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还附有具体的实现步骤和仿真结果分析，有助于读者全面理解MSK调制技术的实际应用价值。

制图技术在遥感和地球科学领域中扮演着至关重要的角色，它涉及利用干涉图、相干性图和形变速率图等不同类型的图来分析和解读地表变化。干涉图是一种特殊类型的图像，通常由合成孔径雷达（SAR）产生，它记录了从不同时间点对同一地区进行观测所得到的雷达波信号的相位信息。通过这种技术可以探测到地表极其微小的形变，例如由于地震、火山活动、滑坡、地面沉降等自然或人为因素造成的地表移动。 相干性图则是通过分析多个雷达影像的复数干涉图而生成的，用来衡量两幅影像之间信号的一致性。相干性高意味着两个观测间的地表反射特性没有显著变化，低相干性则通常与地表变化相关，如植被生长、农作物收割、水体变化等。因此，相干性图能帮助我们识别地表变化的稳定区域和非稳定区域。 形变速率图是基于干涉图计算得到的，它直接反映了地表形变随时间的变化速率。这种图可以详细展示地表形变的速率和方向，是监测和分析地表运动变化的重要工具。形变速率图在地震学、地质学、城市规划、基础设施建设等多个领域有着广泛的应用价值。 在绘制这些图形时，色带的使用是为了直观表示不同的测量值范围。通常不同的颜色代表不同的形变速率或相干性水平，使得观察者能快速识别出变化最显著的区域。色带的设置必须符合实际数据的分布，以确保信息的准确表达。 干涉图、相干性图、形变速率图的出图对于理解和分析地表动态变化至关重要。通过不同类型的图形展示，可以更精确地描述地表形变的情况，对于科学研究、灾害预防、资源管理等有着重要的意义。

在对称a稳定分布噪声的假设下，现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向(DOA)估计. 为了解决这一问题，基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想，结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法，实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计仿真实验验证了该方法的有效性 ### 冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计 #### 摘要与背景 本文讨论了在对称α稳定分布噪声环境中，如何有效地进行均匀圆阵相干信源的波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计。在这样的噪声环境下，传统的基于共变系数（Robust Covariance, ROC）和分数低阶矩（Fractional Lower Order Moments, FLOM）的MUSIC算法无法有效应用。为此，提出了两种新的算法：基于共变系数的模式空间平滑算法（ROC-MODESPACE-SS）和基于分数低阶矩矩阵的模式空间平滑算法（FLOM-MODESPACE-SS）。这两种算法通过结合模式空间变换算法和空间平滑算法的思想来解决相干信源的DOA估计问题，并且在冲击噪声背景下实现了有效的估计。 #### 关键概念解释 1. **冲击噪声**：冲击噪声是指那些具有非高斯分布特性的噪声，通常在实际环境中更为常见，例如大气噪声、海杂波噪声和无线信道噪声等。这类噪声的特点是峰值较高，且可以用对称α稳定分布来建模。 2. **对称α稳定分布**：这是一种特殊的概率分布函数，其中α表示分布的特征指数。在α稳定分布中，只有当α=2时才对应于高斯分布，其他情况下，分布会表现出更重的尾部，即更高的峰值和更频繁的极端值。 3. **MUSIC算法**：Multiple Signal Classification（MUSIC）是一种经典的子空间估计方法，被广泛用于信号处理中进行DOA估计。它通过构造信号和噪声的子空间来区分它们，并利用这些子空间的信息来估计信号的方向。 4. **ROC-MUSIC**与**FLOM-MUSIC**：这是两种改进的MUSIC算法，旨在提高在非高斯噪声环境下的性能。ROC-MUSIC基于共变系数，而FLOM-MUSIC则基于分数低阶矩矩阵来构造信号子空间。 5. **模式空间变换算法**与**空间平滑算法**：这两种算法都是用来处理相干信源问题的技术。模式空间变换算法通过将阵元空间变换到相位模式空间来解决相干问题；空间平滑算法则通过虚拟阵列技术减少信源之间的相关性。 #### 方法介绍 - **ROC-MODESPACE-SS**：此算法首先采用空间平滑技术来减少相干信源的影响，然后通过模式空间变换将原始数据转换到相位模式空间，在这个空间里利用ROC-MUSIC算法来进行DOA估计。 - **FLOM-MODESPACE-SS**：与ROC-MODESPACE-SS类似，此算法也采用了空间平滑和模式空间变换技术，但最后使用的是FLOM-MUSIC算法来进行DOA估计。 #### 实验验证 为了验证提出的两种算法的有效性，文中进行了仿真实验。实验结果表明，相较于传统算法，新提出的ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS算法在冲击噪声背景下能更准确地估计相干信源的DOA，尤其是在高相干度和低信噪比的情况下表现更加突出。 #### 结论 本文针对冲击噪声背景下的均匀圆阵相干信源DOA估计问题，提出了两种新的算法：ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS。这两种算法通过结合空间平滑技术和模式空间变换技术，有效地解决了相干信源DOA估计的问题，并且在实验中展示了良好的性能。这对于在复杂噪声环境下提高阵列信号处理系统的性能具有重要意义。

相干光正交频分复用（Coherent Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing，简称CO-OFDM）是一种在光纤通信中广泛使用的高级调制技术。它结合了传统的电域OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）的优点，并利用了光纤的相干接收特性，提高了信号传输的效率和容量。在CO-OFDM系统中，数据被调制到多个正交子载波上，然后在光域进行传输，接收端通过相干检测进行解调。 "CO-OFDM程序代码"很可能是一个用于模拟或实现CO-OFDM系统的MATLAB程序。`CoOFDM.m`文件可能是这个程序的核心部分，包含了OFDM信号的生成、调制、传输以及解调等关键步骤的算法。下面将详细介绍这些关键步骤及其背后的理论知识： 1. **信号生成**：在CO-OFDM系统中，首先需要生成一组正交的子载波。这通常通过快速傅里叶变换（FFT）实现，将时域的脉冲序列转换为频域的复数信号，每个子载波对应一个复数系数。 2. **预编码与加扰**：为了提高系统的抗干扰能力和频谱效率，数据在调制前可能进行预编码，如使用低密度奇偶校验（LDPC）码或涡轮码。同时，数据也可能被随机加扰，以降低相邻符号的相关性。 3. **IQ调制**：在CO-OFDM中，数据被调制到复数的载波上，即所谓的I（In-phase）和Q（Quadrature）分量。这相当于在两个正交的载波上分别进行幅度和相位调制。 4. **插入导频符号**：为了在接收端进行准确的相位恢复和频率同步，会在OFDM符号之间插入导频符号，这些符号通常包含已知的幅度和相位信息。 5. **数字预失真**：考虑到光纤的非线性效应，如四波混频（FWM），可能会对信号产生影响。因此，发送端会进行数字预失真，以抵消这些非线性效应。 6. **光发射**：经过调制的CO-OFDM信号会被转换为光信号并注入光纤进行传输。 7. **光纤传输**：在光纤中，信号会经历衰减、色散和非线性效应。其中，色散是主要问题，可能导致子载波间的相互干扰。 8. **相干接收**：接收端使用相干检测器，包括本地振荡器和光电探测器，来恢复信号的幅度和相位信息。相干检测显著提高了系统对噪声和色散的鲁棒性。 9. **信号解调**：解调过程包括去除导频符号、进行数字后处理（如均衡）、解扰和解码。均衡器用于补偿光纤中的色散效应，解码器则将编码的数据恢复为原始信息。 10. **性能评估**：程序可能还包括性能评估模块，如误码率（BER）计算，以验证系统在不同信噪比条件下的性能。 "CO-OFDM程序代码"涉及到光纤通信领域的许多核心概念和技术，包括调制、解调、编码、预处理和信号分析。通过理解和分析`CoOFDM.m`文件，可以深入理解CO-OFDM系统的工作原理和优化方法。

到达方向（DOA）估计是阵列信号处理中的重要问题。 针对同时撞击均匀线性阵列（ULA）远场的许多不相关且相干的窄带信号的DOA估计问题，提出了一种有效的空间差分方法。 在所提出的方法中，首先使用常规子空间方法估计不相关源，然后通过利用空间差分技术将它们消除，即，仅相干分量保留在空间差分矩阵中。 最后，通过利用空间差分矩阵来估计剩余的相干信号。 与以前的工作相比，该方法可以提高DOA估计的准确性，并且可以增加可检测信号的最大数目。 理论分析和仿真结果证实了该方法的有效性。

在散斑去噪过程中保持图像边缘纹理特征,是光学相干层析图像处理技术的难题。散斑去噪过程中的散斑残留和边缘纹理模糊是该难题的主要诱导因素。为解决这一难题,提出一种基于剪切波变换的改进全变分散斑去噪方法。该方法结合剪切波变换和传统全变分模型,对不同图像区域采用针对性的去噪策略,兼顾散斑去噪与纹理保留,提高了光学相干层析图像的噪声抑制效果。对不同生理、病理状态下的视网膜光学相干层析图像进行测试,结果表明:该方法通过采用区域针对性策略改进了噪声抑制能力,通过引入剪切波变换方法提高了边缘纹理保持能力,进而同时实现散斑去除和纹理保留。此外,与其他散斑去噪方法进行对比,验证了该方法的有效性。

代码模拟了4FSK信号的生成、调制、传输、解调和误码率判断的过程，并通过图形展示了各个阶段的信号波形和频谱。载波频率可以自己调节，每个过程都有画图。以下是代码的主要功能： 基本参数设置： 定义了一系列基本参数，包括产生符号数M、每码元复制次数L、每个码元采样次数、每个码元的宽度Ts等。 生成基带信号： 通过随机生成的二进制数据（wave），使用单极性不归零矩形脉冲波形，产生基带信号的波形图。 4FSK调制： 根据不同的二进制数据值，选择对应的频率进行调制，生成4FSK调制信号。这里采用了四个频率分别为fre1、fre1+1000、fre1+2000、fre1+3000。 绘制调制后的波形和频谱图： 画出4FSK信号的波形和频谱图，同时画出基带信号的频谱图。 相干解调： 使用本地载波产生四个混频信号，然后对调制信号进行混频。接着绘制混频后的频谱图。 低通滤波器： 使用低通滤波器对混频后的数据进行滤波，得到四路解调后的信号。 抽样判决： 对解调后的信号进行抽样判决，判断每个时隙内信号的幅度是否超过阈值，从而判定每个时隙内的二进制值。

波动在矢量介子的衍射产生中起重要作用。 特别是最近特别建议，基于依赖于冲击参数的饱和度模型（IPSat），质子内组成夸克的运动触发的几何涨落可以解释在HERA观察到的非相干衍射过程。 我们提出了IPSat模型的一种变体，其中包括构成夸克之间的空间和对称相关性，从而将描述衍射矢量介子产生所需的参数数量减少到一个，即每个价夸克周围胶子云的大小。 应用于$$ J / \ varPsi $$ J /Ψ，$ \ rho $$ρ和$$ \ phi $ ϕ衍射电子和光子产生截面时，揭示了相干通道中几何涨落的重要作用，而其他 需要波动源来充分考虑轻介子的电产生，以及小动量传递时$$ J / \ varPsi $$ J /Ψ介子的照片产生。

480 Gbps光通信系统：一种数字仿真平台，可使用部署在光网络中的不同先进技术（包括MIMO均衡技术）来评估480 Gbs光相干通信系统的性能