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.     

基于核独立分量分析的非线性混合机械故障盲分离方法研究

提出了一种基于核独立分量分析(KICA)的非线性混合机械故障源盲分离方法,即利用核函数的优点,将信号从低维的非线性原始空间变换到高维线性特征空间,实现以线性ICA方法进行分离。仿真结果表明:与传统的ICA方法相比,本方法在处理非线性混合源盲分离上具有明显的优势,并在轴承故障信号盲分离实验中验证了它的有效性。     

飞机黑匣子舱音背景声特征识别体系建立的探讨

飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义背景声组成的复杂混合体,增加舱音分析的难度,用传统辨听分析方法难以识别其特征,特别是对舱音背景声。为解决此问题,本文首先系统分析了舱音的复杂性和特点,然后在研究传统舱音识别方法不足基础上,从数据、图形和文字描述三个不同方面,提出了识别舱音背景声特征的思路,并以波音737机型中驾驶舱内的部分典型背景声为例,初步建立了舱音背景声特征识别体系,有助于提高辨听分析舱音声信息、调查飞机事故原因。     

基于条件规则及故障树的舱音分析诊断

基于多个典型舱音样本声,依据舱音辨听传统方法、小波变换等现代分析方法,得到风切变音频、近地音频警告等不同舱音背景声及其频率等特征信息。提出利用条件规则和故障树对舱音特征进行分析、诊断,以区别近似舱音或不同舱音的近似特征,为准确掌握飞行事故原因、分析诊断飞行事故、保障飞行安全具有一定借鉴作用。     

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。     

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。     

大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测

提出了基于平行因子分析的大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测算法.文中建立了大时延扩展CD-MA信道下接收信号新模型,它将接收信号看成是2个三线性模型之和,并提出了广义三线性交替最小二乘的算法(TALS-G)进行空时多用户检测.仿真结果说明:TALS-G算法具有较好误码率性能,且该方法在阵列扰动情况下仍有较好的性能.它无需信道衰落系数和DOA信息,是盲信号检测方法,具有鲁棒性.     

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。     

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。     

计算参数对数值修正载荷识别算法的影响

针对在载荷识别计算中经常遇到的累积误差问题,提出了一种在每个时间步长内迭代修正的 载荷识别算法。首先利用拟静态算法得到载荷初值,再使用数值迭代算法对其进行修正计算,仿真结果表明,该修正算法可以有效地减小由于累积误差导致的发散,得到收敛的识别结果。针对上述算法,本文以多输入多输出简支梁为模型,分别分析了区间放大系数、区间分割系数和精确度指标3个计算参数对于识别结果的影响。计算结果显示,参数的选择对算法的效率和精度影响很大,不当的参数甚至可能引起识别结果严重发散,所以选择合适的计算参数对于数值修正算法十分重要。     

基于封闭空间辐射模态的结构声有源控制(英文)

从辐射模态角度来研究封闭空间结构声的有源控制同题.导出了耦合封闭空间内的辐射模态,将封闭空间内的声势能解耦分解成互不影响的独立项,每项由一阶辐射模态单独形成;提出了以前G阶辐射模态的声势能作为控制目标的有源控制策略;给出了控制力的最优控制模型.对长方体封闭空间内结构声的有源控制仿真表明:一个控制力可以控制一阶辐射模态的声势能,而4个控制力控制前4阶辐射模态可以有效抑制低频范围内的声势能.     

任意点正弦波信号频率估计的快速算法

研究了任意点正弦波信号频率估计的快速算法,先对截短信号序列(2的整数次幂长度)用M-Rife算法进行频率初估计并得到结果^f,以此作为中心频率,选取^f 21Lfs,-21Lfs两个频率对信号作L点DFT,然后对这两条谱线作频率插值(即Rife算法)得到频率的精确估计。仿真结果表明本算法性能稳定,略优于M-Rife算法,接近克拉美-罗限(CRLB)。该算法便于在DSP,FPGA等器件上实现快速频率估计。     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

应用自适应陷波器技术改进FXLMS算法

针对窄带信号，提出了基于自适应陷波器的次级通道特性在线识别算法，该方法利用自适应陷波器技术解决在线识别时存在的激励信号被干扰问题，从而提高次级通道特性在线识别的速度，达到提高算法整体性能的目的。讨论了参考信号比例因子对系统的影响。实验结果表明，应用该算法的控制系统的整体性能得到较大程度的提高。     

基于学习的并行免疫量子进化算法

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。并给出了多宇宙的并行拓扑结构,其中各宇宙独立演化．宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式．使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。仿真实验结果表明该算法比串行的免疫量子进化算法运算效率更高。     

基于图像分割的两相流PIV/PTV测量技术

介绍了采用图像分割技术,将密度较低的大悬浮颗粒和高浓度的示踪粒子共存的两相流场图像进行分离(相分离),对经过分割的悬浮相图像和连续相图像分别进行PTV和PIV运算,以实现对两相流动各个相速度场的同时测量.而后将基于相分离的PIV/PTV程序应用于对液固两相冲击射流流场的实验测量,并对测量结果进行了研究和分析,从而验证了相分离程序.实验结果表明,基于图像分割的PIV/PTV程序在两相流速度场测量中具有较好的实用性.     

多约束实数权的直接数据域算法在空时自适应处理中的应用

传统的空时自适应处理算法通过权矢量幅度和相位的改变来实现,本文研究了空时自适应处理中一种改进的直接数据域(Directdata domain,DDD)算法。该方法仅通过权矢量幅度的改变,对一次样本数据进行处理,有效地抑制杂波和干扰,实现对目标信号的正确估计。采用实数权减小了运算量,降低系统的复杂程度。当目标信号的方向与天线波束指向有偏差时,采用多约束的方法,保证系统在目标信号方向的增益。仿真结果表明该方法的有效性。