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盲信号处理是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。深入分析了非平稳信号的盲解卷算法,并提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得较好的分离效果,从而为实现现代电子对抗中复杂的雷达信号分选提供了新的思路。 相似文献
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文章提出了一种语音信号欠定盲分离的新方法,引入了一种伪提取矢量的概念,并通过在信号采样点处选取对应的伪提取矢量,以恢复取值占优的源信号采样点的值,来实现欠定盲源分离。通过将该方法与传统的基于线性规划的欠定盲源分离方法分别仿真表明:文章所提出方法由于在信号的各采样点处无需优化,因此大大提高了信号分离的速度,语音信号的分离速度比基于线性规划的方法快数倍。 相似文献
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针对使用盲源分离技术分离卫星通信信号的数学假设工程实施问题,重点对分离条件中的数学假设混合矩阵列满秩展开研究。根据最优化理论,提出了一种适用于通信信号盲源分离的分离条件数学建模方法。首先,介绍了盲源分离的分离模型与基本假设;其次,选择矩阵条件数来衡量混合矩阵的正定性,并结合阵列天线接收模型,以矩阵条件数为目标函数,建立最优化模型,寻找最优天线间距;最后,以两个信号源、两个接收天线为例进行仿真。仿真结果表明:所建立的优化模型可以有效找到最优天线间距,通过设计合适的天线间距可以有效满足混合矩阵列满秩条件。最优天线间距与载波频率成反比。该建模方法有效将抽象的数学假设转化为具体的天线间距设计,加强了盲源分离技术的可实施性,为大规模的盲源分离天线阵列设计提供技术支撑。 相似文献
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针对盲源分离抗主瓣干扰的问题,提出多目标雷达回波和多干扰样式的盲源分离模型,并基于快速独立分量分析算法仿真分析雷达目标回波与相参干扰的盲源分离效果,仿真结果表明:盲源分离能够实现干扰信号和雷达回波信号的分离,间歇采样类干扰在盲源分离后容易被鉴别,但是经过匹配滤波处理后难以鉴别区分;全脉冲存储假目标调制转发干扰具有与真实目标回波近似的运动特性和电磁散射特性难以进行鉴别区分。 相似文献
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一种同频非合作航天器通信信号的盲源分离算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《航天器工程》2015,(6):20-26
针对频谱混叠的同频非合作航天器通信信号分离问题,研究了盲源分离技术,提出一种以立方函数作为非线性函数的盲源分离改进算法。在介绍盲源分离模型的基础上,依据通信信号的亚高斯性,对快速独立分量分析(FastICA)算法的非线性函数作适应性改进,提升了算法的性能。选用8FSK、BPSK、QPSK和频谱混叠的通信信号与单音干扰信号进行混合,仿真并对比分析了4种应用不同非线性函数的FastICA算法。500次的仿真结果表明:应用立方函数的FastICA算法的分离成功率达到100%,平均迭代次数约为25,性能指数均值为0.115 7,具有更优的效能,可很好地解决非合作航天器通信信号的分离问题。 相似文献
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频谱混叠通信信号分离方法 总被引:9,自引:0,他引:9
在通信信号侦察中 ,由于接收到的多个信号频谱发生混叠 ,很难在频域上将其分离出来 ,而采用盲源分离技术可以有效地分离出发生频谱混叠的多个通信信号。理论分析和仿真结果表明具有良好的效果 相似文献
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独立分量分析在雷达信号分选中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
独立分量分析(ICA)是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。在深入分析ICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得比较好的分离效果。 相似文献
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辐射源识别中多分量线性调频雷达信号在实际信号环境中广泛存在,对其进行识别尤为重要.由于多分量LFM信号有严重的交叉项,传统的基于Wigner-Ville分布的时频分析技术对其难以奏效,因此提出了一种基于时频重排与WHT的多分量LFM信号识别法.该法通过盲源分离提取各独立分量,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再对其谱图进行时频重排,最终利用Wigner-Hough变换识别各LFM分量.与WVD方法相比,实验结果表明,在低信噪比下能很好地识别多分量LFM信号. 相似文献
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文章利用线性预测模型来描述信号的时序结构,提出了一种基于高阶统计量的自回归参数估计的盲信号提取算法。算法首先通过高阶累积量对AR模型中的加权参数进行估计,然后利用盲提取方法对混合信号进行抽取以达到混合信号的分离,比较了高阶累积量方法和二阶自相关分离算法在不含噪声和含高斯白噪声情况下的分离效果。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。 相似文献
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稳健的欠定混合矩阵盲辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
主要研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题。提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法,首先采用短时傅里叶变换得到混合信号的时频表示并检测出时频单源点,然后检测出时频单源点中影响混合矩阵估计性能的时频点并将其去除,最后采用聚类的方法实现混合矩阵的估计。语音信号的仿真实验表明,与已有算法相比较,本文提出的混合矩阵估计算法有更高估计精度和更强的鲁棒性。 相似文献