基于小波变换和ICA的卫星测控信号盲识别算法

针对信息对抗中对非合作卫星测控信号识别的问题,提出一种小波变换和独立分量分析相结合的卫星测控信号盲识别算法.首先,基于小波变换去除噪声原理,对混合信号进行去噪处理;然后,采用独立分量分析的方法对去噪后的混合信号进行分离;最后进一步对分离后的测控信号作矢量归一和再去噪处理,得到卫星测控信号的最终估计.Matlab仿真结果表明:该识别算法可以较好地分离卫星测控信号,并且很好地保留了源信号的特征,具有良好的稳定性,收敛速度较快.     

基于LMD-PARAFAC的欠定盲源分离

平行因子(Parallel Factor,PARAFAC)作为一种张量数据处理算法,在宽松约束条件下其模型分解具有唯一性。本文将局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和PARAFAC相结合,提出一种新的欠定盲源分离算法。利用局域均值分解得到观测信号的生产函数(Production functions,PF)分量,再与原观测信号组合得到新的观测信号,从而将欠定混合转换为额定或超定混合源分离问题。对新观测信号进行白化预处理并构造为PARAFAC模型,并利用三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Square,TALS)算法实现PARAFAC模型分解,从而得到源信号的估计。通过仿真结果表明LMDPARAFAC算法能够从非平稳欠定混合信号中准确估计源信号。将所提算法应用到多机振动源实验中,实验结果进一步验证了该算法的有效性。     

飞机舱音记录器非话语信号盲分离性能

飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit voice recorder,CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的.目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立的声音信号的缺点.本文提出采用基于高效快速的独立分量分析(Efficient variant of fastI-CA,EFICA)算法和可调整权值的二阶盲分离(Weight-adjusted variant second-order blind identification,WA-SOBI)的混合算法对舱音信号进行分离实验.采用不同算法的仿真结果比较表明,混合盲处理算法具有更为优越的分离性能.     

非线性信号处理器的设计与实现

非线性信号处理是我们分析和处理真实信号时经常遇到的问题，将非线性信号经过一个处理系统使之成为线性信号再进行处理是我们常用的方法之一。本文提出了一种非线性信号处理器的设计框架及实现手段，其基本原理是将信号通过一个非线性滤器，而根据数学工具的推导我们可处理后的信号或信号特征值已经是线性的，易处理的。该框架是一个可逆系统，可根据不同的信号特征选择不同的变换基及滤波器进行有性的处理。     

变分贝叶斯独立分量分析在含噪图像盲分离中的应用研究

传统的独立分量分析不具有抗干扰性,而且需在源个数已知的条件下,才能进行含噪图像盲分离。针对此不足,本研究提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的含噪图像盲分离方法。所提算法与传统的分离方法相比,可直接有效分离含噪图像,且具有较强的抗干扰性。此外,该算法根据不同模型的信度估计信源数。实验结果表明,提出的方法是非常有效的。     

一种辐射噪声源快速重构与机理描述方法

针对现有辐射电磁兼容标准测试方法仅能得到辐射总噪声,而无法诊断辐射噪声机理,利用盲源信号分离算法进行辐射噪声源分析与定位,并结合近场波阻抗理论实现辐射噪声机理诊断。理论与实验结果表明,采用文中方法可提取辐射噪声源特性,抑制辐射噪声,并通过GB 9254 Class B标准,从而验证方法的有效性。     

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

一类不确定非线性系统的故障诊断方法

提出一种基于观测器的残差生成器方法来达到对一类多输入多输出非线性不确定系统进行故障分离的目的。通过对待监测故障引入适当的假设,同时假定不确定性满足Lipschitz条件,设计了一种残差信号来完成故障诊断,设计过程应用了高增益观测器和自适应故障诊断观测器方法,同时不需要借助线性逼近方法。最后分析了该残差信号对于待监测故障的敏感性和对于不须报警的故障的不敏感性。     

短波通信接收机大动态范围前端高频通道的研究——Volterra泛函级数法和CAA

本文应用Volterra泛函级数理论,研究扩大短波通信接收机前端高频通道的动态范围。首先建立了前端高频通道的功能模型和Volterra模型,采用三阶互调截点动态范围指标为目标函数,对前端高频通道指标的优化分配问题进行了研究。在建立晶体管非线性模型的基础上,编制了用Volterra泛函级数法分析放大器非线性失真的通用程序NDAP,并研制了大动态范围的双管并联放大器,进而简述了混频器中信号对本振的相位调制效应,提出了改善混频器线性的方法。研制了高线性的场效应管无源高电平双平衡混频器,最后实现了大动态范围的前端高频通道,通道的噪声系数小于等于5.8dB,三阶互调截点动态范围达到97.9dB。     

一种加权核鉴别分析方法

基于Fisher准则的核鉴别分析法(KDA)是最常用的非线性特征提取方法之一,但对于多类识别问题,就分类率而言Fisher准则并不是最优.本文提出了一种加权核鉴别分析方法(KIDA).首先利用非线性映射将原始样本隐式地映射到高维隐特征空间;在此特征空间内使用权函数重新估计类间离散度矩阵得到优化的准则函数,最后采用同时对角化方案求解最优鉴别矢量.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果验证了本文方法的有效性.     

旋流静态混合器内脉动壁压符号时间序列复杂度分析

为了研究旋流静态混合器内瞬态壁压非线性符号化特性,利用高速动态数据采集系统对直径为0.1m、长径比为2的旋流静态混合器内湍流脉动壁压进行测量.基于瞬态壁压序列的有限统计复杂性对3种符号化转换方法进行了评估,并优化了数据采样长度和小波分解尺度.分析发现动态法保留静态混合流动有效信息能力优于其他两种方法.运用动态法和db2小波相结合对l~15尺度下的压力波动信号进行多尺度符号化复杂度分析.实验研究表明:随着轴向位置的增加,系统的稳定性增强,相对复杂度降低.7.8125Hz以上信号随着流体微团脉动频率的降低其相对复杂度呈双曲线衰减,而0~7.8125Hz信号相对复杂度随信号频率的降低呈线性衰减,表明静态混合是一种具有宏观大尺度稳定性和局部小尺度不稳定的多尺度结构的流体动力学系统.     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

极化敏感均匀圆阵中PARAFAC信号检测算法

分析了极化敏感均匀圆阵接收到的信号,该信号具有三线性模型特征。提出了极化敏感均匀圆阵中平行因子信号检测算法。该算法利用三线性交替最小二乘（TALS）算法估计出信源矩阵,然后对其进行判决。仿真结果表明;该算法误码率性能接近于非盲解相关方法;与非盲解相关方法相比,在较高的SNR情况下误码率相差不到2dB;且在阵列扰动情况下仍具有较好的误码率性能。该算法无需空域信息和极化信息,是一种盲鲁棒方法。     

柔性结构系统的子空间分析方法

子空间状态空间系统辨识(4SID)方法是分析线性振动系统动态特性的一种新的时域方法。该方法直接从测量数据辨识出系统的状态空间模型,无需非线性搜索和参数正则化,具有良好的数值特性,尤其适用于复杂的高阶多变量系统。本文应用其对一已知模态的桁架结构进行了仿真分析。     

拟内积概念与线性振动系统的特征值亏损

在酉空间内引进了拟内积,拟正交,拟零向量和拟零核等概念,用来讨论复对称矩阵的特征值亏损问题与特征子空间的结构之间的关系。文中指出,特征子空间有拟零核是特征值有亏损的充要条件。最后,讨论了线性振动系统的特征值亏损问题。     

电磁式双凸极电机的非线性电感建模

电磁式双凸极电机是一种新型交流调速电机。目前对其研究主要是在基于分段线性电感函数建立的模型基础上进行的。为了能更加准确地反映电机电磁特性，本文提出了另一种建模方法：非线性电感建模。该方法首先通过数值方法得到不同相电流及励磁电流下的非线性电感函数和曲线，在此基础上构建电机模型。并就这种非线性建模方法和分段线性电感建模方法对系统性能的影响进行了比较，最后进行了仿真验证。理论和仿真结果表明：非线性电感模型和分段线性电感模型反映的电流特性基本一致，电流闭环控制时两种模型反映的平均转矩相同。但转矩脉动特性有所不同。非线性电感模型较分段线性电感模型准确。因此非线性电感模型适用于分析电机的转矩脉动特性。     

广义镜象变换及其在信号特征分析中的应用

本文首先介绍了镜象变换及其性质,并将其推广到复数空间中去,引出了广义镜象变换。广义镜象变换保留着镜象变换的主要特性。然后利用广义镜象变换提出了一种信号特征分析的新算法,即广义镜象变换-QR算法。它包括两大步骤:(1)利用广义镜象变换将Hermite阵化为实对称三对角阵。(2)利用带位移的QR方法求实对称三对角阵的特征值。文中给出了上述算法的详细流程。该算法具有收敛速度快和数值稳定的优点。我们将上述方法用于噪声中信号个数的估计问题,给出了Monte-Carlo模拟结果,验证了所述算法的有效性。在模拟实验中,假定天线阵为均匀线性阵,信号源为两个独立的等功率源,目标模型为Swerling Ⅱ,噪声为空间白色的和高斯的。干扰协方差阵由参考噪声样本估计得到。     

基于Hammerstein模型的非线性气动弹性系统辨识

在非线性气动弹性系统的辨识中,Hammerstein模型常用来辨识系统的非线性部分,而假设其线性部分是已知的。本文以累积相干函数为准则,有效地选择非线性部分的基函数,减少辨识参数的数目;利用条件逆谱法得到系统线性部分的极点,并构造相应的正交基函数;基于Hammerstein模型,建立该非线性系统的参数化模型;用非迭代方法求解模型参数;从而提出了能够同时辨识系统线性和非线性部分的非迭代辨识算法。以俯仰方向含刚度五次非线性的二元翼段为例,验证了该辨识方法的有效性。     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。