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基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性. 相似文献
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在美军标MIL-STD-188-110B基础上,改进短波(HF)数据通信发送端数据流结构,以便接收端对信号进行盲均衡处理。基于8PSK调制信号的峰度为恒定值的统计特性,提出采用均衡输出信号的峰度与理想信号的峰度差异,以调整恒模算法(CMA)的步长因子;并针对国际电联推荐的短波信道参数,进行了算法的性能仿真。仿真分析表明该算法对慢衰落的短波信道具有较好的均衡效果,对快衰落信道的均衡能力有限;应对快速衰落信道,算法还有待进一步改进。 相似文献
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飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析(Fast ICA)盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数(LE)方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。 相似文献
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CCSDS空间链路层协议识别技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对空间链路层通信协议在合作目标和非合作目标两种背景下的应用情况,提出一种适合于CCSDS协议识别的方法。详细分析了协议识别技术的实际研究现状,介绍了CCSDS协议特征提取方法和特征模型建立算法,并利用多类型仿真数据和实际航天任务数据为样本检验了算法可行性,得出了误码率对识别效果的影响关系。研究成果对空间信息对抗中的协议识别技术研究具有借鉴意义。 相似文献
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