基于改进补零/差分的北斗弱信号捕获算法

北斗信号二次编码调制了速率为1kbps的NH码,频繁的比特跳变导致传统捕获算法的效果受到抑制,并且限制了积分时间的增长。为了实现北斗弱信号的捕获,提出了一种适合北斗弱信号的捕获算法,将补零算法和差分相干积分算法相结合并进行了优化设计。对补零算法和差分相干积分算法进行了改进,将差分延迟时间调整为20ms,有效消除了NH码的影响,并增加了积分时间,提高了信噪比。采用Monte Carlo仿真测试了在载噪比为20dBHz~38dBHz的条件下,此算法与传统算法的检测性能。结果表明,相比传统算法,此算法的捕获灵敏度提高了约10dB。此算法能够有效消除北斗NH码相位变化对信号捕获的影响,并提高信噪比,适用于弱信号条件下的北斗信号捕获。     

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。     

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法

利用卫星导航系统对高轨航天器进行自主导航与高精度定轨,对接收机的捕获灵敏度要求极高,双块补零(DBZP)算法是无辅助下卫星导航弱信号捕获的理想方案,然而受限于数据处理量大,DBZP实际应用难度大。在深入分析双块补零机理的基础上,结合矩阵重构的思想,提出了一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法。该方法对参与块内相关运算的基带信号和本地测距码分别进行重构,解决了块内点数与快速傅里叶变换输入点数之间的矛盾,提高了北斗导航接收机弱信号捕获性能。仿真实验结果分析表明,改进双块补零算法对信噪比没有损失,可以保证对低至15dB·Hz的弱信号进行有效捕获,能够满足高轨航天器定轨、室内外无缝导航等对接收机高灵敏度的需求。本方法是在块内运算层面对DBZP进行优化,具备良好的通用性和可移植性,与优化相干积分策略的各种改进DBZP算法可以无缝对接,进一步提高北斗导航接收机信号处理的效能。同时,重构的思想也适用于其他采用码分多址信号的卫星导航系统的弱信号检测和捕获,对提升多星座卫星导航系统的基带信号处理性能具有参考意义。     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

基于FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于 FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别 LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出 1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测 LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的 LFM-BPSK信号。     

基于核函数的后置非线性盲源分离算法在铁磁材料缺陷检测中的应用研究

磁记忆信号检测是分析铁磁材料缺陷和缺陷定位的一种有效方法。由于检测环境噪声、缺陷磁记忆信号弱以及缺陷位置重合引起的信号抵消等原因，易导致传感器采集到的是多维混合磁记忆加噪声复杂信号，体现出较强的盲特性。如何从观测信号中提取有效缺陷信号是分析缺陷类型及定位的关键，传统的降噪方法无法从混合磁记忆观测信号中有效分离缺陷特征信号。文章提出基于核函数的后置非线性盲源分离算法对地下埋管磁记忆信号进行分离，通过与经典盲分离算法Fast ICA进行算法性能比较，表明新算法能够较好地从混合信号中提取有效缺陷特征。     

基于鉴相器的矢量跟踪环设计

基于鉴相器的矢量跟踪环是锁定导航卫星码和载波的一种跟踪算法,这种算法适合于在弱信号环境下进行跟踪。矢量环不仅充分利用信号跟踪和导航状态解算之间的内在耦合关系,而且每一通道中采用鉴相器和锁频环结合的方式,系统一步内完成信号跟踪和导航解算任务。反馈控制量NCO是由导航滤波器和环路内部滤波器共同产生。实验表明,矢量跟踪环具有快速重捕获特性,能够在弱信号的环境下运行,比起传统环路有更小的跟踪误差。     

基于可变滑动窗口与3σ准则的脉冲星信号去噪算法

针对地面接收射电观测脉冲星信号较弱、信噪比较低的问题,提出了基于可变滑动窗口与两层3σ准则的信号去噪算法。该算法引入可变滑动窗口,对信号进行分步连续处理,同时在筛选噪声时使用两层3σ准则算法,解决了噪声遗漏及过度去噪问题。为证明算法可靠性与实用性,利用佳木斯66 m观测站实测数据进行算法验证,针对J1939+2134与J1744—1134脉冲星的实测数据进行分析处理。结果表明,该算法能够对脉冲星数据进行有效去噪,普遍提高信噪比约10dB。     

一种基于非平稳信号分析的时相调制信号解调算法

基于非平稳信号分析方法,对时相调制(Time-Phase Modulation,TPM)信号的时频分布特性进行了详细分析,建立了TPM调制信号相位突变与时频分布幅度的映射关系,利用该映射提出了一种基于非平稳信号分析的TPM调制信号解调算法,并对该解调算法性能进行了理论分析,讨论了最佳判决门限选取方法,仿真结果验证了理论分析的正确性。理论分析及仿真表明,基于非平稳信号分析的TPM调制信号解调算法获得了优于传统的相关解调的调制系统差错性能。     

基于二维线阵和空间滤波器的结构冲击无波速定位方法

复合材料在航空结构中的应用越来越广,但其遭受外界物体冲击后很容易在内部产生表面不可见损伤,所以对复合材料结构的冲击事件进行在线监测十分必要。基于压电传感器（PTZ）和Lamb波的冲击定位方法是目前的研究热点,但是Lamb波信号在复合材料结构中传播的各向异性给冲击定位带来了困难。本文将空间滤波器算法推广到复合材料结构的冲击监测应用中,研究了与波速无关的空间滤波器冲击定位原理,提出了基于二维线性压电传感器阵列和空间滤波器的结构冲击无波速定位方法。该方法首先采用Shannon连续复数小波变换提取并构建宽带冲击响应信号中的窄带Lamb波解析信号;然后利用波速无关的空间滤波器算法计算出结构冲击相对于各条线性压电传感器阵列的角度;最后使用冲击无波速定位公式计算出结构冲击的位置坐标。在碳纤维层合板上对该方法进行了实验验证。验证结果表明：该方法可以实现对复合材料结构的冲击进行不依赖信号传播速度的定位,定位误差小于1 cm。     

基于小波的周期信号中瞬态冲击特征提取

小波变换具有优良的时频分析特性,利用小波变换提取周期信号中的微弱瞬态冲击非常有效。为了消除ＭＡＬＬＡＴ算法中的频率混淆,本文提出了一种改进的二进离散小波变换快速算法,并成功地利用小波变换提取了某型涡喷发动机滚珠轴承的早期故障特征,实现了傅立叶变换所达不到的效果。     

局域均值分解中PF获取方法的改进

航空发动机故障振动信号为典型的多分量信号,局域均值分解方法可以对其分离。在研究了经典的局域均值分解方法后,发现相邻的两个乘积函数(Production Function,PF)中存在模态混淆现象,表现为较高频PF中包含较低频PF的频率成分。针对这一问题,对PF的定义进行了改进,滤除了混淆在其中的低频信号,使信号分离更加充分。仿真信号的分析表明,改进后的算法分离效果优于原算法。试验信号的分析表明,方法可以用于航空发动机故障特征提取。     

北斗导航接收机频率稳定度传递算法

为了提高北斗导航接收机的灵敏度,提升其弱信号跟踪能力,通常需要利用长时间的相干积分来提高环路信噪比。但是,当相干积分时间加长到一定程度时,环路性能反而有所下降,信噪比提升也不能达到理论值。针对由剩余频率误差和晶振误差引起的相干积分能量损失问题,主要研究了频率偏差对环路跟踪性能的影响,并提出了利用频率稳定度传递策略辅助弱信号跟踪的方法,解决了北斗导航接收机弱信号跟踪性能提升的问题,最大程度地改善了相干积分的效果,实现了对弱信号的跟踪。利用软件接收机平台对提出的频率稳定度传递算法进行验证,仿真结果表明该算法可使环路信噪比提升4dB ~5dB,充分说明了其可行性及有效性。     

利用分数低阶空时矩阵进行冲击噪声环境下的DOA估计

研究冲击噪声环境下的信号DOA估计问题。在对称α稳定(SαS: Symmetric α-stable)分布冲击噪声假设下,定义了一个阵列接收数据的广义分数低阶空时矩阵。理论分析表明,对广义分数低阶空时矩阵进行奇异值分解可获得噪声子空间估计。与信号空间DOA估计技术相结合,提出一种新的基于信号空间分解的DOA估计算法。该算法在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用。计算机仿真证明了算法的有效性。     

基于软件无线电的机会信号实时盲分离系统

在复杂的电磁环境中,往往存在多种频率交叠的机会信号,为利用机会信号进行定位增加了难度。针对这个问题,提出了一种基于软件无线电的机会信号实时盲分离系统。系统的硬件部分是在FPGA中实现等变自适应盲分离算法的,实现了AD采集后的复数域混合信号的分离。分离后的信号通过USB3.0数据线上传到上位机中进行存储、识别和实时显示。算法的FPGA实现采用流水线架构和浮点运算设计来提高信号的实时处理能力和数据计算精度。实测结果表明,该系统能够实时分离多路复数域混合机会信号。     

基于Kalman滤波的高频CW电报信号自动识别

针对强噪声背景下高频CW电报信号检测算法性能严重下降、误码率较高的问题,文章提出一种基于卡尔曼滤波的高频CW电报信号同步检测识别算法。利用自同步法对CW电报信号实现位同步,进而利用卡尔曼滤波针对时变干扰噪声设置自适应阈值,对信号能量进行软判决,实现CW电报信号的自适应跟踪检测,提取有效信号进行识别。通过短波信道仿真软件和实际短波通信测试表明,该算法能够在强噪声背景下有效检测识别CW电报信号,且算法可由迭代实现。     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

北斗导航接收机高增益相干积分算法

近年来,针对弱信号的高灵敏度接收机已逐渐成为国内外的研究热点。加长相干积分时间可以提高信噪比,从而跟踪到更弱的信号。但是,北斗导航接收机跟踪环路并不可以无限加长相干积分时间,相干积分时间的长短和功效还受到卫星导航电文比特跳变的限制。为了消除导航电文比特跳变对相干积分的影响,提出了一种改进的基于最大似然估计的北斗信号位同步方法,完成位同步后再利用先猜后检的方法便可以实现长相干积分。利用软件接收机进行编程设计,仿真结果表明：该长相干积分算法能够稳定可靠地实现对弱信号的跟踪,20ms相干积分环路信噪比约提升12dB,40ms相干积分环路信噪比约提升15dB,80ms相干积分环路信噪比约提升17dB,提高了北斗导航接收机的灵敏度。     

关于冲击信号的数字处理方法研究

介绍了冲击信号各面指标的计算方法,并着重介绍了如何将数字信号处理方法应用于冲击信号的处理中。