基于随机共振的微弱高频CW信号检测技术研究

针对强噪声背景下基于时频分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,提出一种基于非线性双稳随机共振的微弱CW信号检测方法。该方法将CW信号调制到低频端,借助随机共振模型进行滤波,再进行WVD变换与Hough变换,从而将CW信号的检测问题转换为参数空间(ρ,θ)的峰值检测问题。实验结果表明,该方法能够在强噪声背景下有效提取CW信号,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制。     

基于双渐消因子调节的自适应卡尔曼滤波器

针对传统卡尔曼(Kalman)滤波器鲁棒性差,无法实时精确跟踪系统突变状态的问题,设计了一款双渐消因子调节的自适应Kalman滤波器。算法分析了突变状态无法精确跟踪的原因,在传统Kalman滤波器的基础上,引入双渐消因子,优化预测协方差,实时激活滤波增益,调节量测新息在状态估计中的贡献度。借鉴新息正交性定理,依据Sage开窗估计原理与加权最小二乘准则,建立了双渐消因子的函数解析式。基于滤波发散判据,分析了储备系数与量测新息协方差之间的关系,构造了函数边界条件。实例研究表明,自适应Kalman滤波器鲁棒性强,能够精确跟踪系统突变状态,状态收敛速度优于抗差Kalman滤波器,稳态精度提升了44.76%。     

基于智能终端的血氧信号处理算法研究

智能终端的普及为医疗领域开辟了新的天地,本文将智能终端与血氧饱和度的检测相结合提出一种基于智能终端的信号处理算法。该算法针对目前血氧饱和度检测中接收的脉搏波信号存在突变点、基线漂移、高频干扰等问题,对脉搏波信号的滤波算法进行了研究。主要包含以下三个方面:1)设计五点查找以均值代替法能准确剔除信号中的变异点。2)形态学方法和平滑滤波算法实现脉搏波信号(PPG信号)的基线矫正和高频滤波干扰去除。3)仿真验证算法的可行性,为智能终端上处理脉搏波信号提供重要的理论依据。实验表明本文提出的基于智能终端的信号处理算法有效处理了信号中存在的干扰,提取出了可用的脉搏波信号。     

GPS动态导航定位的当前统计模型与自适应滤波

GPS动态定位的数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,而卡尔曼滤波的应用要求动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差。针对GPS动态定位的这一问题,本文探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当Q已知时可以准确地估计出R。它的独特之处在于原理上易于理解,在实际中也很容易实现,它是通过判定发散的判据,求出噪声统计的估计值,然后再按得到的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵,因此消除了滤波发散现象。     

CDMA抗干扰微分相关时延估计算法研究

基于微分相关技术,提出了一种简单有效的DS-CDMA时延估计方法,在获取期望用户导频信道的前提下,通过选取适当的时间间隔,可以消除采样数据相关矩阵中与期望用户不相关的干扰和噪声。仿真结果表明,与常规实验估计算法相比,该方法具有更好的干扰抑制性能和更大的正确捕获概率。     

基于FPGA的高精度数据采集滤波系统设计

针对在强电磁干扰环境下闭环控制系统的数据采集问题,设计了弱信号的高精度数据采集滤波系统,并进行了相应的误差分析;讨论了常见数字滤波器的滤波原理及其基于现场可编程门阵列的设计实现,提出了自适应消除噪声的设计原理。其结果是系统具有单独运行、易编程、数字滤波等优点,在信号采集、控制中应用前景广泛。     

保图像细节的DWAWMTMF算法

提出双窗自适应加权中值-截尾均值滤波算法。根据信号结构特征设计出自适应计算滤波参数的方法,该方法在抑制加性混合噪声和保图像细节等方面有优良的性能,综合性能优于3LH+、DWMTMF、ACWM。     

一种高精度数据采集系统模拟信号调理电路的设计

介绍一种高精度模拟信号调理电路,用于信号采集系统中对欲采集的模拟信号进行放大、滤波和模/数转换等模拟信号处理。该电路具有很强的抑制共模噪声和串模噪声的能力。模数转换采用24位A/D转换器,能达到级的检测精度。该电路可以用于一些地球物理探测仪器上,用于从强干扰噪声的背景中检测微小信号。     

权值反馈的多干扰频域自适应滤波

针对多个不等强度的大功率窄带干扰,提出了一种权值反馈的频域自适应滤波算法。其优点是利用权值反馈不仅在权值迭代过程中实时调整更新步长,实现算法的快速收敛,同时达到有效地抑制多个强干扰的目的,使输出信号的平均功率更接近于扩频信号功率,改善了DSSS系统的性能。同时将算法的数学推导和分析与无权值反馈自适应滤波算法进行了比较,仿真结果验证了该算法在加快收敛速度以及改善系统性能方面的有效性。     

预编码和子空间跟踪的OFDM信道盲估计

讨论了一种OFDM信道盲估计方法,首先对进入OFDM系统前的相邻两个OFDM符号进行线性预编码,利用预编码引入的数据结构在接收端构造了一个新的矩阵,使得OFDM频域信道响应成为该矩阵的一维子空间,最后通过自适应子空间跟踪技术实现了信道的盲估计。仿真结果表明该方法能有效地抑制信号分布波动、时变信道及噪声对信道估计的影响,从而有效地降低了OFDM系统的信道估计平均均方误差和无编码码元出错率。     

基于改进广义S变换的井筒波压制

VSP资料中经常出现能量比较强的井筒波,目前其压制方法主要利用中值滤波和F-K滤波。由于中值滤波存在统计效应,而F-K变换经常存在空间假频,都很难取得理想效果。基于井筒波和有效信号的时频差异,提出利用改进的广义S变换(采用宽度可变的高斯窗函数,其时窗宽度随频率呈正比,在低频段时窗较窄,获得较高的时间分辨率;高频段时窗较宽,故可获得很高的频率分辨率)对井筒波进行分离和压制。理论推导和实际数据计算表明,基于吸收改进的广义S变换的井筒波压制明显突出了有效信号,提高了信噪比。      

PN码自适应门限捕获新方法

针对扩频通信中PN码固定门限捕获性能上的不足,结合图像处理中的中值滤波和数学形态学原理,提出了一种新的自适应门限捕获方法。在分析判决量统计特性的基础上,使用由序列转换电路和形态滤波器构成的估计器对背景噪声进行实时估计,得到自适应门限用于捕获判决。蒙特卡罗仿真结果表明,该文提出的自适应门限捕获方法能够适应多径环境,抗干扰性能优越,具有较强的实用性。     

高背景光噪声条件下的信号接收技术

讨论了背景光对空间光通信系统的影响,分析了背景光的主要来源和性质,研究了滤光片、接收视场、通光口径、工作带宽等工作条件对抑制背景噪声的作用及其参数的选择原则,给出了背景光功率的实测数据以及雪崩光电二极管（ＡＰＤ）噪声随背景光功率增加的测试结果。     

小波与相关函数算法在矿山震源定位中的应用

针对矿震震相提取分析中震相信号提取困难、噪声影响大、精度低等问题，提出从小波时频分析和统计学的角度，根据小波域内矿震信号与噪声的不同特性以及不同采集通道间信号具有相关性特点，采用小波阈值滤波算法和相关函数算法对矿震信号进行计算，得到了各个采集通道间较准确的波到时差。试验结果表明，该算法对高斯噪声和其他非相干噪声具有抑制作用，能够有效提高计算结果的精度。     

基于EMD的非线性信号自适应分析

根据EMD分解原理,提出通过选择平均包络中的突变点确定自适应滤波器截止分量阶,以此构造时空滤波器组进行非线性信号自适应分析的方法,成功应用于分析波音737飞机涡轮轴振动信号。从噪声中自适应地提取随转速变化的信号分量和低频振动分量,与小波分析方法相比,在轴向位移检测中取得了更为满意的效果。该方法不仅改进了涡轮轴振动信号分析方法,也适用于解决其他非线性信号的分析问题。     

宽带侦察信号检测中的门限算法

利用接收频谱不同噪声子带的独立同分布特性,讨论了通信侦察中信号检测的自适应门限算法.以接收信号DFT输出幅度平方作为统计量时,按指数分布特征计算门限;以DFT幅度平方的积累值作为统计量时,按卡方分布或恒虚警处理计算门限.根据不同统计量服从某一概率分布的特性,上述方法可统一为基于噪声谱线直方图统计的方法,并针对有色噪声频谱提出了一种基于形态学开运算的谱线处理方法.理论分析与仿真实验验证了算法的有效性.     

扩频通信中组合自适应抗干扰技术

研究了自适应滤波技术在扩频通信中的窄带干扰抑制作用,针对当前自适应滤波器在实际中存在数值稳健性问题作了深入详细的分析,提出了一种新的组合滤波器模型的解决方法,具体以中心抽头的自适应横式滤波器为基本滤波器结构,在此基础上构造出新的组合滤波器结构,并在理论与实践上对两者作了分析对比。     

利用迭代滤波改进乘积高阶模糊函数

乘积高阶模糊函数(PHAF)是因分析mc-PPS而提出来的,但它抑制交叉项的能力有限,难以实现mc-PPS估计。该文提出了逐次滤除最强PHAF峰对应的分量来减少交叉项的迭代滤波方法,改进后的PHAF具有较好的鲁棒性:减少了估计盲区,并且具有更好的估计精度,降低了信噪比门限,而且能估计低阶相位系数,这些性能由多个mc-PPS仿真例子所验证。     

基于X3D^TM的面向Agent异地同步信息系统的模型研究

提出了一种基于X3DTM的面向Agent异地同步协同工作(CorporativeWork,CW)信息系统的模型。该模型设计了分别具备不同功能的多个Agent。采用缩小的、轻量化的3D内核结合分布式文件存储和传输控制命令方法进行异地协同,在窄带环境下取得了很好的实时性。对MAS的设计、通信和协调机制进行了理论和应用上的研究与探讨,同时也提出了信息管理领域技术应用研究的新课题。