适用于通信信号盲源分离的 分离条件数学建模方法研究

针对使用盲源分离技术分离卫星通信信号的数学假设工程实施问题,重点对分离条件中的数学假设混合矩阵列满秩展开研究。根据最优化理论,提出了一种适用于通信信号盲源分离的分离条件数学建模方法。首先,介绍了盲源分离的分离模型与基本假设;其次,选择矩阵条件数来衡量混合矩阵的正定性,并结合阵列天线接收模型,以矩阵条件数为目标函数,建立最优化模型,寻找最优天线间距;最后,以两个信号源、两个接收天线为例进行仿真。仿真结果表明：所建立的优化模型可以有效找到最优天线间距,通过设计合适的天线间距可以有效满足混合矩阵列满秩条件。最优天线间距与载波频率成反比。该建模方法有效将抽象的数学假设转化为具体的天线间距设计,加强了盲源分离技术的可实施性,为大规模的盲源分离天线阵列设计提供技术支撑。     

一种同频非合作航天器通信信号的盲源分离算法

针对频谱混叠的同频非合作航天器通信信号分离问题,研究了盲源分离技术,提出一种以立方函数作为非线性函数的盲源分离改进算法。在介绍盲源分离模型的基础上,依据通信信号的亚高斯性,对快速独立分量分析(FastICA)算法的非线性函数作适应性改进,提升了算法的性能。选用8FSK、BPSK、QPSK和频谱混叠的通信信号与单音干扰信号进行混合,仿真并对比分析了4种应用不同非线性函数的FastICA算法。500次的仿真结果表明:应用立方函数的FastICA算法的分离成功率达到100%,平均迭代次数约为25,性能指数均值为0.115 7,具有更优的效能,可很好地解决非合作航天器通信信号的分离问题。     

频谱混叠通信信号分离方法

在通信信号侦察中 ,由于接收到的多个信号频谱发生混叠 ,很难在频域上将其分离出来 ,而采用盲源分离技术可以有效地分离出发生频谱混叠的多个通信信号。理论分析和仿真结果表明具有良好的效果     

基于密度聚类和lp范数最小化的空中微动群目标盲源分离技术研究

盲源分离(blind source separation, BSS)在语音信号的识别、生物医学信号的处理以及雷达信号的目标识别上具有重要的应用价值。为了解决空中微动群目标的欠定盲分离问题,提出了一种基于密度聚类和lp范数(0相似文献   

盲源分离的发展及研究现状

盲源分离是近十几年来才发展起来、用于从多个信号混合后的观测信号中分离出源信号的一门新技术 ,已在许多领域获得了广泛的应用。综述了盲源分离的发展及研究现状 ,提出了其未来的发展方向 ,并阐明了将其用于电子对抗的重要性     

一种基于二维微波空间调制的通信跟踪系统

为了综合设计通信与测向跟踪系统,提出一种可以发射载有二维方向信息的空间调制通信跟踪方案。其思想是通过调制介质盘来改变信号的相位,用两个相干激励源把相位差调制到发射信号参数中,只需解调信号单天线接收机就可实现数字通信和来波方向估计。文中给出了调制信号星座的选择方法,信号状态的差分编码结构,单天线接收测向和数字信息解调算法,仿真了通信误比特率和相位测量精度,证明了在发射信号层面上是可以实现通信与跟踪综合的。     

频域盲源分离的非圆信号推广

作为盲源分离（BSS）问题的最有效解决方法之一,独立分量分析（ICA）算法可以分为时域和频域算法两类.将时域盲源分离的快速算法推广到频域,通过在频域中应用非圆信号的伪协方差矩阵,推导出一个新的固定点算法来解决线性瞬时混合的非圆信号盲源分离（BNSS）问题.仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于自回归高阶估计的盲信号提取算法

文章利用线性预测模型来描述信号的时序结构,提出了一种基于高阶统计量的自回归参数估计的盲信号提取算法。算法首先通过高阶累积量对AR模型中的加权参数进行估计,然后利用盲提取方法对混合信号进行抽取以达到混合信号的分离,比较了高阶累积量方法和二阶自相关分离算法在不含噪声和含高斯白噪声情况下的分离效果。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。     

一种非对称PCMA信号盲分离算法

针对卫星通信中非对称成对载波多址(PCMA)信号的盲分离问题,提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的盲分离算法。该算法在混合多个信号前提下,首先按强信号进行同步,接着采用同步挤压小波变换提取时频曲线,最后去除混合信号中的噪声与强信号主频外的弱信号干扰,降低了强信号解调误码率。该算法具有在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,实现了非对称PCMA信号盲分离的特点。仿真结果表明,经本文算法处理后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时有较大提升。     

基于盲源分离的相参干扰研究

针对盲源分离抗主瓣干扰的问题,提出多目标雷达回波和多干扰样式的盲源分离模型,并基于快速独立分量分析算法仿真分析雷达目标回波与相参干扰的盲源分离效果,仿真结果表明:盲源分离能够实现干扰信号和雷达回波信号的分离,间歇采样类干扰在盲源分离后容易被鉴别,但是经过匹配滤波处理后难以鉴别区分;全脉冲存储假目标调制转发干扰具有与真实目标回波近似的运动特性和电磁散射特性难以进行鉴别区分。     

星载测向定位技术研究

针对卫星无源定位系统对辐射源高精度定位的要求,以及日益复杂的电磁环境下时频重叠信号测向定位的难题,提出了单星阵列信号处理测向的方法,并对干涉仪和阵列信号处理测向的性能进行了理论分析和仿真比较,结果显示阵列信号处理测向比相位干涉仪具有更高的精度,在存在模型误差的情况下,基于盲源分离的测向算法比经典子空间投影测向算法具有更高的分辨力。     

基于盲解卷的雷达信号分选

盲信号处理是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。深入分析了非平稳信号的盲解卷算法,并提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得较好的分离效果,从而为实现现代电子对抗中复杂的雷达信号分选提供了新的思路。     

集中式多输入多输出雷达信号盲分离算法研究

在电子对抗领域,对集中式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷达的信号侦察和分选是一个难点。提出采用盲分离（Blind Source Separation, BSS）算法中的非圆复信号快速独立分量分析（Noncircular Complex Fast ICA, NC FastICA）对MIMO雷达进行信号分选。为了满足盲分离算法的应用条件,提出一种在多视角观测位置采集雷达信号的侦察方法来构建可分离的满秩混合矩阵。仿真结果表明,对相位编码、离散频率编码等典型正交波形进行等角度间隔采样和盲分离时,无论是否存在幅度起伏,在信噪比为10dB时均可以达到低于-14dB的正交波形分离度,对分离后的波形进行相关性对比和时频分析的结果也验证了本文方法的有效性。     

基于最大信噪比的带噪测控信号分离算法

在实际卫星测控信号侦察中,混合副载波信号分离比较困难,且耗时较长.为此,提出一种基于小波变换和最大信噪比的副载波盲分离算法.先利用小波阈值算法对混合带噪信号进行消噪处理,然后采用基于最大信噪比的盲分离算法对消噪后的信号实施分离,最后得到测控副载波信号的估计.MATALAB仿真结果表明,该算法计算复杂度低,耗时短,能够较...     

多径信道下OFDM信号和单载波信号的盲识别

针对非协作通信条件下OFDM(正交频分复用)信号和单载波调制信号的类间识别问题,提出一种在多径信道下基于信号循环自相关的调制识别算法。该算法不需要信号和噪声的先验知识,可以直接对中频信号进行处理,具有较强的实用性。通过对信号循环自相关函数进行分析,仅需进行时域的延时自相关运算和特定延时下的循环自相关运算,就可以从频域提取特征值来实现OFDM信号和单载波信号的盲识别。在估计OFDM信号周期时,提出一种基于极大值抽取的延时估计算法,能在多径衰落信道中不需要先验信息的情况下完成估计。仿真表明,本文提出算法的识别性能优于传统的四阶累积量算法。     

基于星座图恢复的PSK信号调制方式盲识别

针对非协作通信条件下PSK信号识别问题,提出了一种基于星座图恢复的MPSK/MDPSK信号调制方式盲识别系统.该系统不需要信号任何先验信息,星座图恢复所需的参数如载波频率、符号速率、位定时信息均从接收序列中估计得到,同时,在系统中采用相位差分的方法以消除由载波估计偏差引起的星座图扩散.提出并定义信号隶属度函数,该函数利用星座图盲聚类得到的聚类中心的数目计算隶属度来实现MPSK和MDPSK信号调制方式识别.仿真表明,在AWGN信道条件下,当SNR＞11dB时,对所有信号的识别率大于90%,对于BPSK、4PSK信号在SNR＞6dB时识别率达到100%,证明了该算法的有效性.     

复杂电磁环境下的雷达信号分选方法

由于电磁信号环境的日益密集、复杂,传统的雷达信号分选方法面临着严峻挑战。介绍了基于盲源分离的信号分选、聚类分选、基于脉内特征的信号分选等在复杂电磁环境下能够比较好地实现雷达信号正确分选的方法,分析了这几种方法的性能优劣;最后探讨了参数联合分选、算法联合分选的可行性和优势。