基于SSA和BSS的单通道盲信号分离算法

针对空间侦察中单通道宽带接收机截获到多个独立辐射源信号时的盲源分离问题,提出了一种新的单通道盲信号分离算法。该算法首先利用奇异谱分析（SSA）构建伪阵列信号,进而采用盲源分离算法（BSS）实现信号分离。仿真试验表明：该算法可以有效地分离空间侦察中的几种常用信号,对单频信号和线性调频信号构成的单通道信号,在信噪比大于6dB时,分离前后信号的相似系数大于0.9;对不同的相移键控信号构成的单通道信号,在信噪比大于4dB时,误码率小于0.01。     

基于Bi-LSTM及贝叶斯似然比检验的GEO与LEO卫星组合频谱感知

目前的频谱感知算法以模型驱动为主，其感知性能过于依赖预定的统计模型，这使得其在信道环境复杂的卫星通信场景中的部署变得困难。对LEO卫星过境期间的信噪比波动情况进行分析，结果显示信噪比的波动达到14 dB。针对该复杂场景提出了一种基于双向长短期记忆网络及贝叶斯似然比检验联合的频谱感知算法。该算法不需要任何主信号的先验知识，可自动从主信号中学习隐藏特征并做出决策。基于Neyman-Pearson准则，在神经网络输出端设计了一种基于阈值的检测方案，可方便地控制恒定的虚警概率。仿真结果表明，所提算法在信噪比为–14 dB的情况下，仍能达到83%的检测性能，且始终优于卷积神经网络、多层感知机和基于模型驱动的能量检测算法。     

卷积线性混合模型下的复非高斯信号盲源提取

雷达信号的多径效应导致基于瞬时线性混合模型的盲源分离算法不再适用。为此，提出了一种基于FastICA的复非高斯信号盲源提取方法。该方法将混合系统建模为卷积线性混合模型，使得信号模型中不需要将每个多径信号都看作一个独立的源信号，既节约了接收通道数量，又降低了盲源分离过程的复杂度，利用待提取信号的非高斯性实现高斯背景下复非高斯信源的提取。实验结果表明：在信干比为-30 dB时，所提方法能够快速、有效地处理卷积线性混合模型下复非高斯信源的提取问题，为该场景下的微弱信号提取提供了一种新的方法。     

基于干扰重构和盲源分离的混合极化抗SMSP干扰

线性调频（LFM）信号是现代雷达常用的发射信号，可以有效提高雷达距离分辨率和探测距离，然而频谱弥散（SMSP）干扰应用于主瓣自卫式干扰时，干扰信号与目标在时域、频域和空域高度重合，是一种能够有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号极化信息的差异，引入了混合极化雷达系统信号接收模型，提出了基于干扰重构和盲源分离的抗SMSP干扰算法，实现了对干扰的抑制。仿真结果表明:所提算法不仅降低了计算量而且在干信比（JSR）为25 dB的情况下，能够有效实现干扰抑制。      

基于最大熵法和遗传算法的SMSP干扰对抗方法

线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号时频特征的不同,通过广义S变换(GST)凸显时频特征差异。运用最大熵法和遗传算法(GA)求取时频滤波器的分割阈值。通过构造的时频滤波器达到干扰抑制的目的。仿真结果表明:当干信比(JSR)大于10 dB、信噪比(SNR)大于0 dB时, 所提方法具有较好的干扰抑制效果,其中最大信干噪比(SJNR)增益接近25 dB。      

极化通道扩展和盲源分离联合抗移频干扰技术

多次移频干扰是一种有效的对抗线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的相干干扰样式,应用于自卫式干扰时,能够形成多个超前和滞后分布的假目标。提出利用盲源分离(BSS)的方法来分离回波和干扰信号,并通过频率补偿实现对干扰的抑制。首先分析了利用正交极化辅助天线扩展接收通道的可行性,其次建立了通道扩展后的雷达接收信号模型,讨论了回波与干扰信号的可分离性,最后研究了基于最大信噪比盲源分离和频率补偿的干扰抑制方法,并讨论了干扰机附加噪声对抗干扰效果的影响。仿真结果表明本文提出的方法在干信比为20 d B时,仍可以有效地从回波和干扰混叠信号中提取出目标回波信号,从而实现对主瓣移频干扰的对抗。     

基于卷积盲分离的强干扰下通信信号分离算法

针对目前通信辐射源个体识别算法在实际试验中由于各类干扰信号和多径衰落导致识别率较低的问题,提出一种用于识别算法前端的信号分离算法,可有效地减少其他电磁信号对于识别算法输入信号的影响,从而提高在复杂电磁环境中通信辐射源个体识别的正确识别率。该算法将灾变策略和搜索状态的自适应引入量子粒子群算法,通过对混合信号的联合对角化从截获的观测信号中提取出目标通信辐射源的有用信号。为了更加系统、直观地衡量算法的分离效果,提出分离熵来量化算法的整体性能。仿真结果表明,该分离算法可以把目标通信辐射源的有用信号从复杂电磁环境中提取出来,从而提高通信辐射源个体识别在复杂电磁环境中的正确识别率,具有较好的可行性和有效性。     

基于RLS算法的阵列天线抗干扰性能研究

本文基于空域调零算法中的递推最小二乘算法，对不同阵列天线模型进行了导向矢量的建立，使用MATLAB仿真对比了4元共形阵列天线与4元平面阵列天线在同一干扰信号下的抗干扰性能。验证分析表明，共形阵列天线存在阵元间信号接收增益不一致的现象，会影响算法的抗干扰性能。相比之下，平面阵列中的加心圆阵抗干扰效果较好且算法稳定性较高，能在干扰信号方向上产生准确的“零陷”。     

一种自适应的汉语普通话音节清/浊音分段方法

采用离散小波变换(DWT)实现汉语普通话音节的清/浊音分段,算法根据信号性质自适应地确定离散小波变换的尺度,具有较好的非特定人性质,并且对不同采样率及环境噪声有较强的适应性.测试了算法在男、女声,不同采样率及不同信噪比下的清/浊音分段算法的性能.在无噪情况下正确率为99.44%,在信噪比为30dB、15dB及5dB时正确率均可达99.20%,实验结果证明了算法的有效性和对噪声及非特定人的顽健性.      

卫星导航用户机空时滤波抗干扰技术

卫星导航用户机在多个干扰源(包括宽带和窄带)或导航信号和干扰信号空间角谱接近的情 况下,系统定位精度降低甚至无法满足定位要求.为此提出具有方向约束条件的改进联合空 时处理算法,将干扰源来向检测和获取的导航卫星信息作为条件约束判据引入联合空时滤波 处理算法,在抑制干扰信号的同时使靠近干扰源来向的卫星信号正常接收.仿真表明,在有 限阵元规模情况下,保证干扰信号的高抑制度(大于40 dB),并提高干扰抑制自由度,最 重要的是当导航卫星信号与干扰信号的空间角谱接近时(10°左右),在部分区域内有效抑 制干扰的同时接收机仍然能够正常工作.该算法在一定程度上提高区域导航卫星系统在复杂 电子环境下的抗干扰能力.      

基于IFS和IPSO算法的干扰资源分配方法

针对多干扰系统同时干扰多部雷达的干扰资源分配问题,提出一种基于直觉模糊集(IFS)和改进粒子群优化(IPSO)算法相结合的干扰资源分配方法。利用己方无源探测系统获得的敌方雷达参数,根据IFS理论得到敌方雷达的威胁系数;整合数据库中战场的己方干扰系统与敌方雷达系统信息,从空域、频域、极化方式和干扰样式4个方面定义了匹配度,表示己方干扰系统对敌方雷达系统的干扰效率,得到匹配度矩阵,结合敌方雷达威胁系数建立干扰目标函数;提出一种自适应调整权重、异步变化学习因子、针对离散问题的IPSO算法,并引入补偿粒子进行盲区搜索,求解出最佳干扰决策。仿真表明,本文提出的干扰资源分配方法相较于传统算法最优解正确率更高,且实时性更好。     

基于FSS-kernelBSS方法的机械故障诊断

机械设备发生故障时,故障特征的提取是很重要的.为了从观测信号中分离出不同的故障特征源信号,并根据分离信号准确地进行故障诊断,从观测信号样本出发,提出了基于有限支持样本核函数的盲源分离(FSS-kernel BSS)方法.此方法利用有限的观测样本估计信号的概率分布,得到了评价函数,具有很好的自适应能力.仿真试验结果表明:此方法能成功地分离超、亚高斯混合信号,与其他盲源分离方法相比,此方法具有更好的分离性能.将该方法用于转子不平衡和支座松动的复合故障信号的盲分离,分离出了各复合故障的主要频谱.分离结果表明:此方法应用于机械设备复合故障诊断中是可行的.     

运载火箭飞行振动信号盲源分离方法

针对振动信号在火箭复杂结构传播过程中产生强卷积效应导致振动源信号提取精度低的难题,研究了一种基于卷积盲源分离的火箭振动信号自适应提取方法。该方法基于振动源之间的独立性,建立四阶统计量的目标函数,并采用随机梯度法实现参数的自适应更新,优化建立火箭复杂结构系统的逆滤波器结构,进而得到原始的振动源信号。通过对某运载火箭发动机的高频振动数据进行分析,结果表明：相比于线性自适应盲源分离方法、非线性自适应盲源分离方法,卷积自适应盲源分离由于考虑了实际中的卷积效应和欠定情况,分离结果中能够明显找到与涡轮转动和燃烧对应的频率,以及一些宽频激励,验证了提出方法的有效性。     

高动态GPS信号粗捕和精捕算法仿真实现

为了解决高动态下对GPS信号快速捕获的问题,提出了改进的部分匹配滤波(PMF)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的粗捕方法,对其原理和结构进行了分析,并针对其引起的扇贝损失和捕获性能不高的问题,对传统PMF+FFT方法进行加窗处理;考虑到高动态下基于扩展卡尔曼跟踪的方法对捕获后参数的精度要求很高,因此在粗捕的基础上提出了基于线性调频Z变换(CZT)算法的精捕方法,并在GPS信号理论模型和模拟高动态轨迹的基础上,实现了高动态GPS数字中频信号的生成,为进一步加快捕获速度,对于冷启动时提出了一种组合码相关的卫星快速盲搜方法;最后通过MATLAB进行系统仿真实验,验证了所提出的高动态GPS信号粗捕和精捕算法能在加速度为100 g的高动态环境下有约10 Hz的捕获精度。