动态测量误差的希尔伯特-黄分解

针对傅立叶变换、小波变换等方法在分解动态测量误差时存在的不足,即选用不同的基函数会导致不同的分解结果,提出了基于希尔伯特-黄变换（HHT）的动态测量误差分解方法。该方法不需要选取基函数,可以自适应地分解动态测量误差信号;对一个混联式动态测量系统建立了全系统误差模型,并用该方法对测量系统的总误差信号进行了分解;与傅立叶变换、小波变换的分解结果相比,希尔伯特-黄变换的分解结果更准确,与测量系统的误差理论模型基本一致。     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

小波分析在外测数据降噪处理中的应用

小波变换分析是一种同时在时间（或空间）域和频率域内进行局部化的新方法;利用小波变换及其自适应性,可在不同尺度上分析和处理数据,通过特定的方法在室消除随机噪声的目的,本文简单介绍了小波分析理论的基本原理和方法。详细介绍了该方法在信号处理中的分解与重建算法,以及基于不波分析方法的降噪原理,在此基础上,将小波变换应用到外测弹道数据的滤波降噪处理中,通过仿真和实测数据的运算结果表明,应用小波分析的降噪方法     

小波分析在外测数据降噪处理中的应用

小波变换分析是一种同时在时间(或空间)域和频率域内进行局部化的新方法;利用小波变换及其自适应性,可在不同尺度上分析和处理数据,通过特定的方法达到消除随机噪声的目的。本文简单介绍了小波分析理论的基本原理和方法,详细介绍了该方法在信号处理中的分解与重建算法,以及基于小波分析方法的降噪原理。在此基础上,将小波变换应用到外测弹道数据的滤波降噪处理中,通过仿真和实测数据的运算结果表明,应用小波分析的降噪方法对喊噪声的数据具有很好的效果,在工程应用中有看十分广泛的应用前景。     

GPS的多尺度滤波算法研究

将基于模型的GPS动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统中建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和常规Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法,并通过Haar小波仿真试验获得了比仅利用Kalman滤波更好的估计效...     

基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。     

基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

基于小波分析的转子故障信号自适应降噪技术研究

在转子故障信号的小波降噪研究中,降噪效果常常依赖小波分解层数、故障转子转速和信号的采样频率,难于自动完成.针对该问题,提出了一种转子故障信号的自适应小波降噪新方法,该方法先对原始数据进行重采样,然后将重采样信号用小波变换分解到规定的层数,最后运用Donoho软阈值法实现降噪.该方法无需人为选取小波分解层数,降噪过程自动完成.大量的仿真和实验算例验证了方法的正确有效性.      

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

一种卫星导航接收机固定多波束抗干扰方法

自适应波束形成抗干扰性能受先验信息、通道幅相误差等因素影响较大,在工程应用中实现复杂,鲁棒性较差。针对这一问题,提出了一种卫星导航接收机固定多波束抗干扰方法,该方法将信号空间分为多个子空间,通过最优分配策略选取多个子空间分别实现固定波束指向,并相应地在每个波束后配置独立的卫星捕获跟踪通道组,然后依据最高信噪比准则在所有的子空间中优选卫星进行定位解算。该方法无需先验信息辅助,在抑制干扰信号的同时对卫星信号形成接收增益,在存在工程误差的实际条件下可达到与典型自适应波束形成算法相当的抗干扰性能,且具有鲁棒性强、更易工程实现等优点。最后,通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于 SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于 SAR图像去噪。在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了 1种小波域 SAR图像去噪方法。为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和高频细节信号;对于噪声信息较少的逼近信号,利用增强 Lee滤波去噪;对细节信号,根据相干斑噪声在小波域的方向能量特性进行自适应的阈值滤波;最后重建去噪后的 SAR图像。实验表明,该方法去噪能力强,同时边缘保持较好。     

子波域自适应滤波方法

推导和给出了噪声能量阈值的理论计算公式,并提出了一种实时估计信号噪声方差的有效方法,从而构成形式完整和实用的自适应相关计算子波阈滤波算法。仿真计算和分析表明：给出的方法具有良好的自适应性能和显著的滤波效果,在有效去除噪声的同时,很好保留了信号的主要细节。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

An intelligent algorithm for coherent sound source localization based on a strong tracking filter

Background noise is inevitable when sensor arrays are used for aeroacoustic measurements in wind tunnels. The direct removal of background noise, however, would affect the measurement accuracy. In particular, the existing array signal processing algorithms are either invalid or inefficient for removing the noise that is coherent with the signal of interest. In this paper, an intelligent algorithm is developed to localize the coherent sound sources and background noise in real time by iteratively checking the collected data from the array. The proposed method can automatically adjust the suboptimal fading factor to extract useful information as much as possible in residual sequence. This algorithm is tested in simulations and then demonstrated in an experiment.Compared to the two existing methods, the results indicate that the new method has a good phase-shift tracking ability and rapid estimation-error convergence speed, and can achieve an acceptable performance even for low-cost acoustic sensors. Overall, the proposed method should assist array beamforming and hence benefit aeroacoustic measurement.     

The Effects of Gaussian Interference on Communication Systemswith Adaptive Arrays

The performance of a bandlimited binary phase-shift-keyed (BPSK) communication system is examined when the received BPSK signal is corrupted by both thermal noise and a directional Gaussian noise interfering signal. The system uses an LMS adaptive array to suppress this interference. The effects of signal power levels, arrival angles, bandwidths, and the array bandwidth are examined. The performance of a system that uses tapped delay lines for the array weights is also examined. It is shown that the performance of a system with tapped delay lines is not affected by the interference bandwidth for a single interferer.     

常规闭口风洞相阵列气动声学试验

传统气动声学研究观点认为,精确的声学测量要求风洞背景噪声和洞壁反射足够低,传声器测量结果有足够高的信噪比,这是大多数风洞无法达到的要求。近些年,基于声纳和雷达技术发展起来的麦克风相阵列技术可以通过增加阵列的传声器数目从而大幅提高声学测量的信噪比,具有噪声源研究和定位能力,并被成功地应用于非声学固壁风洞噪声源测量和噪声物理机制研究。作者基于相阵列波束生成频域算法研制出常规闭口风洞相阵列系统及相关技术,在FD-09风洞尝试进行了相阵列校准试验和某民机噪声测量试验。结果表明：相阵列技术能够准确捕捉到真实的校准声源,并从技术上验证了相阵列系统在常规闭口风洞测量气动噪声是有效的。     

Fast Algorithms for Time Domain Broadband Adaptive Array Processing

Recursive algorithms are presented for time domain, broadband, adaptive beamforming. The algorithms are rapidly converging and can be computationally efficient for a certain range of array processor parameters. The algorithms are presented for two forms of array processor. One form is a Frost-type structure in which explicit constraints are required for defining the array-look direction and also to control the sensitivity of the array processor to implementation errors. The other form is a partitioned array processor in which constraints are built into the processor and the adaptive weight control algorithm is therefore unconstrained. The two processors presented are both element-space processors but the algorithms can be applied also to beam-space processors.     

基于状态观测器的波束形成算法及其航空应用

随着数字信号处理技术的发展,基于声传感器阵列的经典波束形成算法广泛地应用于航空气动噪声检测领域中.但是,经典算法计算量大,并且它的算法结构决定了其无法用作实时算法.本文给出了一种基于状态观测器理论的新算法,介绍了观测器算法的理论背景、算法稳定性的证明、麦克风阵列的设计准则以及基于阵列进行的仿真结果.这种新算法在形式上类...     

An anticipative adaptive array for frequency-hopping communications

To fully utilize the theoretical processing gain achievable when an adaptive array and frequency hopping are combined, frequency compensation is required. Improved versions of an anticipative adaptive array are examined that provide efficient compensation by adapting the complex weights at each antenna element to the appropriate values for a carrier frequency before that frequency is received. The underlying adaptive algorithm used is the maximum algorithm. Computer simulation results are used to compare the different versions of anticipative processing. These results show that an appropriate version ensures the rapid convergence of weights to values that provide wideband nulling of the interference and noise