基于CPP与S变换的自适应时频滤波及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对变转速下滚动轴承故障调制信息的提取与分离,提出了基于线调频小波路径追踪(CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用Hilbert解调对齿轮箱振动信号进行分析获取其包络信号,并对包络信号进行S变换,以获取其时频分布,同时,采用CPP算法从齿轮箱振动信号中估计出啮合频率曲线,进而获取转轴转速;然后,根据估计的转速信号分别设计各阶时频滤波器;再采用时频滤波器对包络信号的时频分布进行时频滤波,并将滤波结果进行S逆变换,以获取各阶故障调制信号;最后对各阶故障调制信号进行阶次谱分析,并根据阶次谱中的调制信息诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,自适应时频滤波方法可根据轴承故障调制信号的频率变化特点自适应地改变滤波器的中心频率与带宽,能有效提取并分离轴承的各阶调制信息,且分离效果优于基于集合经验模态分解（EEMD）的阶次谱方法。      

宽带卫星通信信号的多维星座图解调方法

高速卫星数据传输需要利用较高调制维度和较多星座点数来实现,一方面导致接收端具有较大实现复杂度,另一方面系统可靠性极易受信道非线性影响。针对以上问题,通过对多维星座图信号的解调性能进行理论分析,得到极大后验概率（MAP）解调误符号率（SER）的理论公式,在保证系统SER性能的基础上,提出了基于星座图相关的检测方法。该方法利用脉冲正交性得到接收星座点,对其进行向量相关运算得到解调数据,有效降低了解调判决过程的复杂度。针对信号经过高功率放大器（HPA）后的非线性失真问题,建立了HPA信道估计模型,利用最小二乘（LS）信道估计方法对原解调星座图进行修正,提出了基于修正星座图的解调方法。仿真结果表明,该方法在降低实现复杂度的同时,有效提高了系统抗HPA信道非线性失真的能力,可实现对宽带高速卫星通信信号的高效准确解调。     

短波信道下基于PSWF的非正弦时域正交信号调制解调实现

在对短波信道仿真模型进行了深入分析,并对非正弦时域正交信号的调制解调原理进行研究的基础上,利用Simulink软件对短波信道进行了仿真实现,构建了基于PSWF的非正弦时域正交信号的调制端和解调端。采用一种新的重构方法使小相对带宽PSWF脉冲的产生摆脱了Toeplitz矩阵求解的限制。在3~3.003 MHz频段内,实现了数据流的动态仿真。最后,给出了不同调制路数下的误码率曲线。     

同时传输遥测和伪码测距信号的GMSK技术

介绍了一种同时传输遥测和伪码测距信号的GMSK(高斯最小偏移键控)技术,分析了其调制及解调原理,推导了相关调制、解调及频谱公式,并与UQPSK(非平衡四相相移键控)体制进行了比较。通过对其频谱及误码性能的仿真分析得出,在非线性信道和高码速率下,基于GMSK体制的遥测和伪码测距系统比基于UQPSK体制的系统在包络恒定和频谱利用率方面具有明显优势。     

基于广义S变换的图像局部时频分析

 非平稳信号具有良好的时频局部特性,但是使用一些常规的信号处理方法对其进行时频分析具有一定难度。为了解决这一难题,引入基于广义S变换的时频分析方法来进行一维和二维空间非平稳信号的时频分析。同时,为避开对图像直接进行S变换带来的大时间开销和运算难度,选用不同尺度的局部窗口将二维图像转化成一维信号进行处理,再分别利用基本S变换和时频分辨率可调的广义S变换进行算法仿真和时频分析。试验结果表明,广义S变换比基本S变换具有更灵活的时频聚焦性。     

连续相位调制解调技术研究

连续相位调制（CPM）是一种相位连续的恒包络调制方式,以其较高的功率有效性和带宽利用率,在未来军用遥测系统中具有广阔的应用前景。研究适用于多进制部分响应CPM信号的相干解调技术,阐述了如何在信号状态网格图的基础上应用维特比算法对信号进行解调,并给出了最大似然序列检测（MLSD）接收机的结构。在高斯白噪声信道下对该算法进行性能仿真,结果表明,在载波恢复准确的情况下,该算法能够得到最佳的解调性能。     

一种基于滑动DFT的信号解调算法

离散傅立叶变换(DFT)是数字信号分析和处理中常用而有效的手段,在大多数应用中利用的是傅立叶变换后的幅度信息,而忽略了它的相位信息。本文提出了一种基于滑动DFT的算法,利用频域相位信息完成对π/4-DQPSK信号的解调。文中详细阐述了算法的解调原理和过程,给出了两种窗函数下的快速算法,并分析了误码率性能。计算机仿真表明,该算法解调性能良好,运行效率较高,便于软件化实时处理。     

基于时频表示的跳频信号分析

针对跳频信号的非平稳性,提出了基于时频表示的跳频信号分析方法。该方法能够有效地描绘出跳频信号的频率随时间跳变的规律 (跳频图案 ),具有很高的时间 -频率分辨率,同时能够有效抑制或减小交叉项的干扰,计算时可采用递归算法,运算量较小,因此能够满足跳频系统的快速分析、跟踪、测量等要求。计算机仿真验证了应用时频表示法分析跳频信号的有效性和实用性。     

基于通用处理器的调制制式自动识别技术

自动调制识别是非合作通信体制中的重要研究课题.通过对基于决策理论的模拟调制信号自动识别的研究,结合信号软件解调等技术,提出了一种使用通用处理器实现调制制式自动识别的方案.对实际信号进行采集加噪后的处理证明了该方案是切实可行的.     

基于维特比算法解调GMSK信号分析

文中介绍了二进制GMSK信号带宽占用率、数据预编码方案和利用维特比算法相干解调二进制GMSK信号的调制解调方法,给出了不同BT乘积情况下解析功率谱密度和模拟误码率结果,定量分析了邻信道干扰结果。结果说明,利用维特比算法解调4GMSK信号可以在满足接收机性能的基础上简化设计。     

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠，鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

航天器非平稳振动环境TVAR时频分析(英文)

Predicting the time-varying auto-spectral density of a spacecraft in high-altitude orbits requires an accurate model for the non-stationary random vibration signals with densely spaced modal frequency. The traditional time-varying algorithm limits prediction accuracy, thus affecting a number of operational decisions. To solve this problem, a time-varying auto regressive （TVAR） model based on the process neural network （PNN） and the empirical mode decomposition （EMD） is proposed. The time-varying system is tracked on-line by establishing a time-varying parameter model, and then the relevant parameter spectrum is obtained. Firstly, the EMD method is utilized to decompose the signal into several intrinsic mode functions （IMFs）. Then for each IMF, the PNN is established and the time-varying auto-spectral density is obtained. Finally, the time-frequency distribution of the signals can be reconstructed by linear superposition. The simulation and the analytical results from an example demonstrate that this approach possesses simplicity, effectiveness, and feasibility, as well as higher frequency resolution.     

基于自适应滤波的PCM／FSK软件解调方法

提出了一种新的PCM／FSK数字信号解调方法。通过采用最小均方误差自适应滤波算法，跟踪信号的单一频率，分析输出信号的包络，实现PCM／FSK信号的解调。详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程，分析了影响解调性能的因素。计算机仿真结果表明，此方法比差分解调性能优越，抗干扰能力强，便于软件编程及DSP器件实现，具有一定的应用价值。     

基于周期Wigner-Hough变换多相编码连续波雷达信号检测算法

为提高雷达侦察截获接收机对多相编码连续波弱信号截获能力,提出了一种基于周期Wigner-Hough变换（Periodic Wigner-Hough Transform,PWHT）的多相编码连续波信号检测算法。研究了线性调频连续波信号的PWHT及性质;分析了多相编码连续波信号时频主脊线的类似线性调频连续波特征;推导了高斯白噪声在PWHT域的统计分布特征,根据多相编码连续波信号与线性调频连续波的相似性,提出了基于PWHT的多相编码连续波信号检测算法,给出了实现流程,并计算出其检测性能和参数估计性能仿真的仿真结果。仿真结果表明：该算法较已有的其他多相编码信号检测算法有更好的弱信号检测能力,最小可检测信噪比至少可以降低3dB,并随着观测时间延长而进一步降低;其参数估计精度具有渐进最优的性质。     

一种基于时频分析的欠定盲源分离算法

针对欠定盲源分离,提出了基于时频域信源数估计的盲源分离算法。通过短时傅里叶变换将信号变换至时频域进行分析。在混合矩阵估计环节,根据源信号稀疏性的假设,在时频域利用信号的时间频率比,确定与源信号对应的混合向量。在混合向量聚类过程中,利用同类向量间的距离以及向量不同聚类间的解析度,提出一种信源数估计方法,解决了在聚类算法中假设信源数已知的问题。在源信号分离环节,利用时频子空间中接收信号相关矩阵对角线元素与剩余元素的比值,提出一种子空间信源数估计算法,通过确定信源数,将子空间中欠定模型转换为超定或正定模型,以完成源信号分离。仿真证明算法对混合矩阵估计的正确性以及信号分离的可靠性。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此，提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换，如短时傅里叶变换或自适应谱估计法，以及多项式预测模型，将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法，以及谱分量幅度和频率的联合似然函数，就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中，所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度，其对微弱时频谱分量的探测能力，以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

基于概率统计的DS/FH系统干扰检测算法

基于时频分布的干扰检测算法是DS/FH（Direct Sequence/Frequency Hopping,直接序列扩频/跳频扩频）系统干扰检测的传统手段,针对其运算量大、实时性差,以及无法检测某些特殊干扰信号等问题,提出一种基于概率统计的干扰检测算法.通过统计DS/FH系统频谱图中各频率的幅值出现位置,以DS/FH信号与干扰信号频谱分布规律的差别为判决依据,完成DS/FH系统中干扰信号的检测.分析和仿真结果表明：该检测算法能够有效识别DS/FH系统中的典型干扰信号,与传统基于时频分布的检测算法相比,能够实现某些特殊干扰信号的有效检测;同时,由于该算法不需要进行复杂的时频联合分析,其运算复杂度大大降低,能够实现DS/FH系统干扰信号的快速检测.     

液体火箭发动机高转速诱导轮旋转空化

诱导轮是提高液体火箭发动机泵抽吸性能的重要部件,而高速诱导轮中出现的旋转空化现象有时会严重影响涡轮泵的正常工作。利用基于Rayleigh-Plesset方程的混合流体模型对某诱导轮2D叶栅中的非定常空化流动进行了计算,模拟了迁移速度比约为1.0~1.4的旋转空化现象,并对其内在机理进行了分析。通过水力实验,利用非稳态信号时-频谱分析技术,捕捉到多种工况下旋转空化的动力学特征,同时观测得到该非定常现象的发生区间和其它特性。     

高斯非平稳机动目标波达角模型及跟踪

在实际的跟踪情况中,由于环境条件、目标反射截面等因素的变化,回波信号的功率会随时间变化,即不满足通常阵列信号处理中对高斯信号作平稳性的假设。针对复杂运动条件下高斯非平稳目标的跟踪问题,提出了一种新的机动目标波达角(DOA)模型。该模型全面地刻画了高斯非平稳机动目标的动态,并将目标的DOA和信号功率作为状态变量进行了联合考虑,同时运用虚拟阵列的表示方法构建了相应的观测方程。对于建立的新模型,最后采用无迹卡尔曼滤波(UKF)的框架完成了整个跟踪算法。分析和仿真结果表明,当高斯非平稳机动目标之间存在长时间相互接近的情况时,新方法仍然可以获得较好的跟踪性能。