独立分量分析在雷达信号分选中的应用

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。     

复杂电磁环境下的雷达信号分选方法

由于电磁信号环境的日益密集、复杂,传统的雷达信号分选方法面临着严峻挑战。介绍了基于盲源分离的信号分选、聚类分选、基于脉内特征的信号分选等在复杂电磁环境下能够比较好地实现雷达信号正确分选的方法,分析了这几种方法的性能优劣;最后探讨了参数联合分选、算法联合分选的可行性和优势。     

集中式多输入多输出雷达信号盲分离算法研究

在电子对抗领域,对集中式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷达的信号侦察和分选是一个难点。提出采用盲分离（Blind Source Separation, BSS）算法中的非圆复信号快速独立分量分析（Noncircular Complex Fast ICA, NC FastICA）对MIMO雷达进行信号分选。为了满足盲分离算法的应用条件,提出一种在多视角观测位置采集雷达信号的侦察方法来构建可分离的满秩混合矩阵。仿真结果表明,对相位编码、离散频率编码等典型正交波形进行等角度间隔采样和盲分离时,无论是否存在幅度起伏,在信噪比为10dB时均可以达到低于-14dB的正交波形分离度,对分离后的波形进行相关性对比和时频分析的结果也验证了本文方法的有效性。     

基于盲源分离的相参干扰研究

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。     

频域盲源分离的非圆信号推广

作为盲源分离（BSS）问题的最有效解决方法之一,独立分量分析（ICA）算法可以分为时域和频域算法两类.将时域盲源分离的快速算法推广到频域,通过在频域中应用非圆信号的伪协方差矩阵,推导出一个新的固定点算法来解决线性瞬时混合的非圆信号盲源分离（BNSS）问题.仿真实验验证了该算法的有效性.     

星载测向定位技术研究

针对卫星无源定位系统对辐射源高精度定位的要求,以及日益复杂的电磁环境下时频重叠信号测向定位的难题,提出了单星阵列信号处理测向的方法,并对干涉仪和阵列信号处理测向的性能进行了理论分析和仿真比较,结果显示阵列信号处理测向比相位干涉仪具有更高的精度,在存在模型误差的情况下,基于盲源分离的测向算法比经典子空间投影测向算法具有更高的分辨力。     

基于简化粒子群优化的卷积混叠盲源分离算法

针对现有的卷积混叠盲源分离算法存在的算法复杂和分离精度低等问题,提出一种新的基于简化粒子群优化的卷积混叠盲源分离算法。算法将不同时间点分离信号的互累积量消失作为分离准则,将信号的四阶互累积量作为目标函数,采用简化粒子群优化算法代替基本粒子群算法对目标函数进行全局优化,解决了基本粒子群算法容易陷入局部极值的问题。Matlab仿真结果表明,新算法可以有效实现对卷积混叠信号的盲源分离。对比基本粒子群算法,新算法分离精度更高、收敛速度更快。     

基于极化通道扩展与盲源分离的雷达主瓣复合拖引干扰对抗方法

针对雷达主瓣复合拖引干扰,提出了 一种极化通道扩展与盲源分离结合的干扰抑制方法.首先,通过极化通道扩展将单通道信号扩展为双通道信号;然后,利用去噪CMN算法进行目标与干扰信号的分离,完成对目标和干扰信号的同时重构.仿真实验结果表明:在较广范围内的SNR和JSR条件下,所提方法都可以得到较好的分离性能,从而可以对真、假目...     

基于粒子群聚类算法的雷达信号分选

在电子对抗领域,雷达信号分选的研究是一个重要课题。电子战的信号环境日趋复杂,雷达信号的处理面临高密度信号环境,雷达脉冲相互交错。对粒子群聚类算法进行了研究分析,把粒子群聚类算法应用到雷达分选中,仿真实验证明该方法能够得到很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新思路。     

分布式天线接收的混合通信信号盲分离

在非协作的通信环境中,由分布式接收天线构成的“虚拟天线阵列”信号模型与常规的盲源分离的典型模型有明显差异,导致现有的一些盲源分离的方法和算法难以适用于分布式天线接收的混合通信信号的分离。利用各源信号之间的统计独立性和通信信号的循环平稳性,提出了一种适合于分布式天线接收的混合通信信号盲分离的思想和实现方法。仿真实验表明,提出的方法能有效地分离出源信号。     

一种非对称PCMA信号盲分离算法

针对卫星通信中非对称成对载波多址(PCMA)信号的盲分离问题,提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的盲分离算法。该算法在混合多个信号前提下,首先按强信号进行同步,接着采用同步挤压小波变换提取时频曲线,最后去除混合信号中的噪声与强信号主频外的弱信号干扰,降低了强信号解调误码率。该算法具有在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,实现了非对称PCMA信号盲分离的特点。仿真结果表明,经本文算法处理后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时有较大提升。     

基于网格密度聚类的雷达信号在线分选算法

提出了一种采用滑动窗口机制的雷达辐射源信号在线分选算法,该算法基于网格密度聚类的思想,能在线地向用户提供分选结果,动态地检测雷达信号的分选情况。仿真实验结果表明,该方法具有快速在线分选的能力,且分选效果较好。     

基于改进LF算法的雷达信号分选

在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,雷达脉冲相互交错,雷达信号的处理面临高密度信号环境。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。将蚁群聚类算法引入到雷达信号分选中,并对其进行了改进,提出了一种新的雷达信号分选方法。该方法不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信...     

适用于通信信号盲源分离的 分离条件数学建模方法研究

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。     

基于空时盲参数估计的GPS多径干扰抑制

高精度GPS测量定位的主要误差源是多径效应，对系统精度的影响很大，因此提出了一种基于CDMA盲参数估计的方法。首先通过盲参数估计计算出直接信号和多径信号的时延和角度向量，然后通过空时处理对多径信号进行抑制。该方法通过了理论分析和仿真实验的验证。结果表明采用该方法的多径误差约为原来的35％。