噪声调频干扰背景中脈冲信号最佳线性接收性能的计算

一、引言噪声调频干扰是一种重要的人为干扰信号形式。这种干扰是一种非高斯分布的有色噪声。人们早己知道,在高斯噪声背景中,采用最大输出信噪比准则时,最佳接收系统就是匹配滤波器。这篇短文将利用有关匹配滤波器的现成结果对距形脈冲信号和噪声调频干扰的情况进行计算,以得到一些具体结果。     

基于耦合Duffing振子和Van der pol振子系统的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测在检测信噪比较低的信号时效果不理想,基于此提出了一种基于Duffing振子和Van der pol振子的耦合非线性系统,建立了非线性耦合模型,详述了耦合系数对耦合非线性系统的影响。采用Simulink数值仿真的方法,分析了Duffing振子和Van der pol振子耦合非线性系统的动力学行为,阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理。并且具体分析了耦合系统在色噪声背景下的微弱信号检测效果,取得了很好的效果。     

色噪声作用下线性系统的随机共振

研究了当系统的固有频率和激励信号受色噪声作用时,过阻尼二阶线性中的随机共振现象。通过线性系统理论和相关删去法方法,得到了系统平均输出幅度增益的精确表达式。系统平均输出幅度增益是色噪声的强度和相关率以及激励信号的频率的非单调函数,适当的噪声参数和系统参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益;通过改变噪声参数和系统参数可以提高系统的输出幅度增益。该方法适用于色噪声环境中线性系统的微弱信号检测。     

混沌噪声背景下微弱脉冲信号的分布式检测融合

提出了一种在混沌背景信号中检测脉冲信号的融合算法。首先,基于混沌信号的短期可预测性,对局部传感器的观测分别进行相空间重构,建立线性自回归模型剥离混沌背景噪声,得到单步预测。然后,将单步预测结果视为局部传感器的新的观测,在Bayes准则之下建立了检测融合模型,并对传感器判决规则和融合规则进行了推导,利用高斯赛德尔的思想给出了检测融合算法。仿真实验结果表明:建立的模型和提出的算法能有效检测出混沌噪声背景中的微弱脉冲信号,检测效果明显优于单个传感器的检测效果。     

基于互相关的信号检测研究与实现

信号检测是信息科学的重要组成部分,在科学技术的各个领域具有十分广泛的应用,本文主要研究了微弱信号中混入噪声时,如何从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用信号的方法。     

微弱高频CW信号的自适应滤波

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。     

基于分数低阶的双谱及其估计方法

为了更好地抑制信号背景中的非高斯噪声,本文提出了基于分数低阶的双谱定义,并给出在分数低阶有色噪声背景下双谱的直接和间接估计方法.仿真结果表明,基于分数低阶的双谱估计能够有效地抑制非高斯噪声,具有良好的韧性.     

井口声发射井筒液气浸检测—时延估计方法

基于高阶统计,提出了井口声发射井筒液气浸检测中的接收和发射声信号之间时延估计的非参数化和参数化方法。通过分析声信号在井筒液中的传播过程,井口声发射井筒液气浸检测中的接收噪声,可近似模型化为空间相关的高斯色噪声。由于四阶累积量对任意高斯噪声的盲目性,因此,较常规互相关估计方法,这些方法可以进一步提高检测概率。计算机模拟结果证实了它们的有效性。     

基于Van der Pol―Duffing振子和互相关的微弱信号检测研究

传统的信号检测方法在背景噪声较强的情况下一般会失效,混沌振子由于对初始值及参数具有敏感性从而可以很好地检测到微弱信号。首先简述了应用Van der Pol―Duffing振子和互相关方法检测微弱正弦信号的原理,然后应用二者联合的方法进行微弱信号检测。该方法综合了互相关检测对噪声的抑制优势和Van der Pol―Duffing振子对微弱信号提取的优势。仿真实例表明,该方法能有效地检测出淹没在强噪声中的微弱正弦信号,且其信噪比门限比只用混沌振子方法更低,抗噪性更强。     

冲激噪声环境中LFM信号的特征参数估计

SαS稳定分布是一类非常重要的非高斯随机分布,具有这类分布的噪声称为冲激噪声。在冲激噪声情况下,α阶以上的矩均不存在,导致基于二阶矩的高斯模型算法性能下降,甚至不能正常工作。该文提出了一种在冲激噪声环境下线性调频信号特征参数估计的算法,通过分析冲激噪声的具体特点,给出了修正的低阶矩模糊函数,并结合Radon变换估计了冲激噪声环境下LFM信号的参数。该算法既可应用于冲激噪声下,又可应用于高斯噪声环境,故具有较好的鲁棒性。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

粒子滤波的MIMO-OFDM空频分层检测算法

针对BLAST系统应用环境中信道的频率选择性和测量噪声的非高斯性,建立了非高斯噪声环境下BLAST-OFDM系统的观测方程;通过对信道矩阵的QR分解将静态BLAST-OFDM系统的观测方程转化为空域的动态状态空间模型,并用粒子滤波进行空频分层检测;充分利用数字调制的有限字符特性,选择最优建议分布来产生粒子和更新权值,并与目前常用的抗误差传播算法相结合提出了一种新的空时分层检测算法。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器

基于优化理论和神经网络理论提出了一种优化神经网络最佳多用户检测器,将DS－CDMA通信中的多用户信号检测问题看作一种组合优化问题,利用神经网络能有效地求解优化问题的优势：推导了一种优化神经网络最佳多用户检测器,理论分析和计算结果表明：1）在误比特性能和抗多址干扰性能上这种检测器均优于传统检测器和解相关检测器;2）在抗"远近"干扰能力方面,这种检测器优于传统检测器而弱于解相关检测器;3）易于实时应用和VLSI实现。     

大气湍流对激光大气通信机导频信号检测的影响

本文就大气湍流对10.6μm CO_2激光大气通信机导频信号检测的影响进行了研究,推导出了在大气光功率起伏和高斯白噪声的共同干扰下,系统接收到的角反射器反射的导频信号幅度的概率密度表达式,并对计算结果作了分析。     

基于Lorenz振子的微弱周期信号联合检测方法

分析了传统自相关方法在噪声环境下的微弱信号检测性能,对噪声环境中的Lorenz振子进行了特性分析。提出了运用自相关和Lorenz振子的微弱周期信号检测方法。首先将待测信号进行自相关处理,提高其信噪比;然后利用比例微分控制策略下的Lorenz振子对检测信号进行检测。实验结果表明:相较运用Duffing阵子阵列的频率检测方法,能有效检测出信噪比达-60 d B的周期信号的频率,具有复杂度低和可同时检测多个周期信号的优点。     

单个总体期望的U统计量检验

给出一种利用非参数统计中的单个总体期望的U统计量的方法与矩估计检验法相比较,该方法不仅适用于更宽泛的场合,而且其渐近相对效率为1.     

基于耦合混沌振子的微弱信号检测

传统的微弱信号检测方法在信噪比较低时检测效果并不理想,利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性强的特点,信噪比门限也比传统方法检测到的低得多,基于此对Duffing振子和Van der Pol-Duffing振子进行了耦合,建立了非线性微弱信号检测系统,并通过分岔图和二分法确定了临界点阈值,提高了阈值的求解速度和精度,最后分别对单微弱正弦信号和混合微弱正弦信号进行了检测,检测系统取得了较好的效果。     

AM型随机共振模拟电路的滚动轴承微弱故障检测性能研究

随机共振理论广泛应用于信号检测中,尤其在滚动轴承微弱故障检测中极其重要。但是对滚动轴承微弱故障检测性能的定量评价问题未做深入研究。在传统随机共振理论的基础上设计了基于调幅(Amplitude Modulation,AM)信号的改进型双稳态随机共振电路,通过Multisim仿真验证了该电路不仅可以实现对大参数故障信号进行故障诊断,还可以有效地削弱直流量的影响,实现滚动轴承微弱故障信号的检测。除此之外,还分析了不同强度噪声对微弱故障检测的影响,以及输入参数变化对电路输出的影响规律,为随机共振电路在滚动轴承微弱故障检测的实际工程应用提供了可靠的科学依据。     

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。     

非高斯脉冲噪声下的非线性自适应最小p范数迭代方法

稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同,α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。针对系统中存在独立SαS噪声与高斯噪声,本文提出了一种稳定分布环境下的非线性自适应最小p范数迭代算法。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在SαSG分布背景噪声条件下具有良好韧性的滤波方法。     

一种高效直扩通信体制及其抗噪性能的研究

基于一种并行组合直扩通信系统研究其抗噪性能，在考虑非线性处理（软限幅）和“ε－混合”噪声模型的前提下分析了单个直扩数字相关器的渐近相对效率（ＡＲＲ）．并由计算机模拟验证了这种理论分析的准确性。给出了该系统比特误码率（ＢＥＲ）的数值分析结果，表明软限幅对该系统的性能有较大影响，合理利用这种非线性处理可使系统性能得到改善。研究结果还表明，在一定条件下该系统与常规直扩通信系统相比具有相近的ＢＥＲ性能。