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中文摘要：
在在信号最佳估计领域引入Turbo码迭代原理，建立Turbo迭代信号处理方法，实际用于SAR图像恢复和语音信号增强处理。Turbo码以它在恶劣信道环境下的优良特性成为近来一些年信息论和数字通信领域中最有前途的成果之一。统计信号处理领域中，低信噪比和复杂背景下的最佳估计总是研究和应用的热点和难点。从可信度传播的角度研究Turbo迭代译码的基本原理和信号最佳估计中自迭代算法；然后研究基于模型表示的信号处理迭代方法，从而在信号的有限状态空间上建立Turbo迭代最佳估计方法，依照两个基本原则第一，在相互独立的信号空间上分解信号，并对分量信号分别设计相互独立的自迭代处理算法；第二，由信号模型建立分量信号之间的关联，在各子空间上处理的结果之间交换外信息，进行可信度传递。最后，针对具体的信号恢复问题，设计基于Turbo迭代原理的语音增强算法和SAR图像相干斑抑制算法。
结论摘要：
该项目将Turbo码迭代原理引入到信号最佳估计领域，成功地构造了理论上合理、应用上有效的Turbo迭代信号最佳估计框架，这是项目的一个重要的创新研究成果。经典的信号最佳估计是在某一种信息描述的约束下求最佳解。而Turbo迭代译码的原理是通过若干个独立的译码器给出各自的最佳估计，然后相互交换信息，进行迭代译码。我们提出的Turbo迭代信号估计的框架是在若干个独立的信息描述的约束下，各自给出最佳估计，然后相互交换信息，进行Turbo迭代估计。由于采用了多个约束，估计的性能大大优于单个性质约束的最佳估计；而且，由于采用了Turbo迭代方式，算法收敛快。该框架非常适合解决复杂信号的最佳估计问题。该研究成果在国内外学术界有一定的影响。项目还发展了我们提出的Turbo信号处理框架的实际应用，系统地研制出针对SAR图像这种复杂信号的恢复、分割、分类、信息提取、融合等Turbo迭代估计技术，实验结果充分显示了Turbo迭代估计方法的有效性和高性能，处理结果达到国内外先进水平，并且成功地应用于国家863项目。
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