用于宽带非平稳信源分离的一种盲波束算法

提出了一种用于分离宽带非平稳信源的盲波束算法。该算法以阵列旋转不变性为基础,利用宽带信源的非平稳特性,将传统的窄带盲波束算法扩展到频域执行;针对在扩展过程中可能出现的通道互换,利用相邻频点序列的互相关系数,对各频点的分离序列进行通道重排,以确保分离出的宽带信源在频域的一致性。该算法还消除了传统盲分离算法中普遍存在的幅度模糊问题,使得分离出的信号没有幅度失真。计算机仿真验证了算法的正确性和有效性。     

二维相干信号波达方向判断空间平滑算法

波达方向估计是智能天线的重要功能之一,对于相干信号角度模糊问题通常严重影响了方向判断的精准度.文中根据一维空间平滑基本理论和算法,对二维六边形阵列相干信号MUSIC算法波达方向估计问题进行了理论分析和仿真实验,提出了平面六边形阵列到十字形阵列的变换方法,成功地把一维平滑技术应用到平面六边形阵列,仿真表明,这种变换可以有效地消除相干信号的角度模糊问题.     

分布式环境下动态网络时延矩阵正则化重建

时延矩阵的重建是延迟敏感型应用优化的重要基础。在深入探讨分布式网络环境下一类基于矩阵分解的非梯度下降重建算法鲁棒性的基础上,分析了时延序列抖动对算法中的不适定与病态问题反演求解的强烈影响。为了降低这种影响,在引入正则化项改善系数矩阵谱特征的基础上,提出了一种时延序列的中值-卡尔曼时空联合滤波框架以抑制抖动污染,并通过统计特征的提取实现了拓扑突变感知,从而提高动态环境下的时延矩阵重建的性能。实验结果表明,滤波重建算法可在保留时延序列主要统计特征的基础上有效避免时延噪声造成的性能损失,并提供平稳的时延估计服务,始终将应力系数保持在较低的水平上。     

非相干分布源2D-DOA与角度扩展估计新方法

介绍了一种新的非相干分布源的2D-DOA与角度扩展估计方法。该方法根据非相干分布源协方差矩阵的结构特点,将协方差分离成两个分别由相位信息和幅度信息重建的矩阵。从相位信息中利用传统的点源方法即可估计得到2D-DOA;从幅度信息中借助特殊阵列结构设计,即可实现角度扩展的估计,从而实现非相干分布源的2D-DOA与角度扩展分离估计。计算机仿真验证了算法的性能。     

和差波束直接数据域处理动目标检测方法研究

研究了和差波束直接数据域处理(∑△-DDD)动目标检测的算法和杂波抑制机理,提出了对DDD处理后数据进一步进行相干积累,补偿信号滤除引起的孔径损失,同时利用非检测多普勒单元输出信号采用单元平均CFAR算法来检测动目标.仿真实验表明,改进算法进一步提高了改善因子,同时有效解决了∑△-DDD算法的检测门限确定问题.该算法无需计算杂波协方差矩阵,运算量小,易于工程实时处理.     

一种用于相干源分辨的测向算法

提出了一种用于任意阵列相干源分辨的测向算法─内插平滑算法，该算法通过内插实现了任意几何排列阵列上的空间平滑，能够完成任意阵上的相干源分辨。计算机模拟结果证明了该方法的正确性。     

基于新息的改进EKF-DV-Hop定位算法研究

为提高扩展卡尔曼DV-Hop(EKF-DV-Hop)定位算法的准确性,降低其定位误差,提出了一种基于新息的改进自适应EKF-DV-Hop定位算法(Adaptive Extended Kalman Filter DV-Hop, AEKF-DV-Hop)。首先定义误差因子,通过除去对计算信标节点跳距误差大的节点进而增加跳距准确性,并应用最小二乘法估算未知节点的坐标;然后将估算的坐标和信标节点间的欧氏距离作为EKF的观测量,进一步优化未知节点坐标;最后使用自适应算法在线更新状态噪声矩阵和观测噪声矩阵。仿真对比得到,AEKF-DV-Hop对环境具有更好的适应性,定位精度有较明显的提升,增强了环境适应性。     

一种基于区域分集的SAR相干斑抑制算法

合成孔径雷达（ＳＡＲ）因为相干成像原理所固有的相干斑噪声是影响其图像质量的主要原因。文中根据ＳＡＲ图像的纹理特征和相干斑噪声的统计特征，提出了一种基于区域分集的相干斑抑制算法。本算法能够完全保留ＳＡＲ图像边缘特征，同时对相干斑具有较好的抑制能力。实验结果表明，本算法处理效果优于目前常用的相干斑滤波算法。     

基于载波相位的GPS码伪距平滑算法设计

文中给出了全球定位系统接收机可获取观测量的误差估计，基于此讨论了平滑算法的性能。平滑算法的精度与接收机性能，权重因子和平滑递归的次数有关。给出了载波相位平滑伪码伪距的具有最快的噪声对消的递归算法结构，并且对其性能进行了评估。当递归次数大于１００，码伪距和载波相位的测量精度分别为５．６ｍ和５ｍｍ时，具有最优加权系数的平滑算法可提供优于３０ｃｍ的伪距测量精度。     

一种瞬变步长LMS自适应滤波算法

基于规一化起动、平滑递推和ＰＬＳ算法导出了一种新的变步长ＬＭＳ算法。文中分析了起动后的平稳连接和提高起始收敛速度的条件，证明了步长因子μ（ｋ）的瞬变特性及其对减小失调噪声的作用。计算机仿真效果较好，支持了理论分析。     

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。     

采用二阶特征窗的语音盲分离方法

利用语音信号的短时平稳特性,提出了一种二阶特征窗语音盲分离方法。该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色噪声影响;用长度等于语音信号基音周期的等距特征窗连续分割预白化观测数据,在每个加窗的数据帧计算不同的时滞协方差矩阵。利用联合近似对角化时滞协方差矩阵集合得到旋转参数,最终达到语音信号的盲分离。该方法消除了有色噪声的影响,只需用到二阶信息就能很好地分离语音信号。仿真实验验证了该方法的有效性。     

EMD算法和循环平稳理论在机械故障诊断中的应用

针对非平稳非线性的循环平稳信号提出了基于Hilbert变换的EMD分解重构消噪法;用带有强噪音和高斯噪声的典型循环平稳信号进行了仿真,并结合二阶循环平稳分析法对信号进行了信息提取.在实验部分,该文试用基于Hilbert变换的EMD分解重构和循环平稳理论结合的方法对运转中的故障轴承信号进行了分析,实验结果表明,这种应用能有效提取出信号中的有用信息,成功提取旋转机械运转产生的信号中的故障信息.     

一种精确测量周期信号参数的窗口和内插算法

提出了一种基于离散傅里叶变换的改进的周期信号参数的测量算法。该算法通过对时域信号加合适的窗函数,并在频域采用相应的内插算法,可以有效地减小测量过程中信号的频谱泄漏,得到精确的测量结果。仿真实验通过与已有算法的比较证明了该方法的有效性和先进性;噪声分析实验证明了该方法的稳定性。     

基于改进EMD 的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像。图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节。为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差。仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节。     

应用 “dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号.本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究.     

适于大阵列天线应用的多相关信号方向估计

研究了使用大型天线阵列对相关信号进行DOA估计的修正协方差矩阵的方法,主要对接收信号的协方差矩阵中的噪声功率部分进行抑制,得出了最终的谱估计式,并进行DOA估计。其理论分析和仿真结果表明,该方法对于相关信号以及空间角度比较接近的信号有较好的分辨能力。