利用谱熵解决零前缀正交频分复用系统的符号盲同步算法

针对低信噪比多径条件下的ZP OFDM系统符号盲同步问题,提出了基于谱熵的ZP OFDM系统的符号盲同步算法。该算法不需要数据辅助,对接收到的ZP OFDM信号进行双滑动窗的谱熵比运算,通过寻找其峰值点来实现符号同步。给出了算法的具体步骤和性能分析。算法是对接收信号的功率谱进行求熵运算,可以有效克服能量检测法易受信道噪声影响的缺点,并且不需要针对信道调整窗口宽度。仿真结果表明,在低信噪比多径信道条件下,算法仍然具有较好的同步性能。     

基于位势函数的欠定盲源分离识别诊断方法

对观测器数目小于源信号数目的欠定盲源分离进行了研究,提出了一种基于位势函数的稀疏信号欠定盲源分离方法,该方法从能量的观点出发,通过构造位势函数,将寻找混合信号在直线方向上的聚类问题转化为寻找累积位势函数的局部极大值问题,从而准确的估计出源信号数目和混合矩阵,克服了通常的基于k-means聚类的混合矩阵估计法需预先给定源信号数目的缺点.利用仿真信号检验了该方法的有效性.基于信号频域稀疏性假设,将该方法应用于欠定条件下的滚动轴承振动故障信号的盲分离,较好地分离出了故障信号.      

基于核函数的后置非线性盲源分离算法在铁磁材料缺陷检测中的应用研究

磁记忆信号检测是分析铁磁材料缺陷和缺陷定位的一种有效方法。由于检测环境噪声、缺陷磁记忆信号弱以及缺陷位置重合引起的信号抵消等原因，易导致传感器采集到的是多维混合磁记忆加噪声复杂信号，体现出较强的盲特性。如何从观测信号中提取有效缺陷信号是分析缺陷类型及定位的关键，传统的降噪方法无法从混合磁记忆观测信号中有效分离缺陷特征信号。文章提出基于核函数的后置非线性盲源分离算法对地下埋管磁记忆信号进行分离，通过与经典盲分离算法Fast ICA进行算法性能比较，表明新算法能够较好地从混合信号中提取有效缺陷特征。     

无人机网络中数控分离的安全传输机制

数据和飞控指令的安全性是无人机网络安全性的一个重要方面。针对现有的无人机网络安全机制中的不足，本文提出了一种数控分离的安全传输机制。针对无人机向地面站发送的数据采用基于高级加密标准的计数器和密文分组链接消息认证码（AES-CCM）认证加密机制的数据安全传输协议，保证数据的机密性和完整性，针对地面站向无人机发送的飞控指令设计了基于一次签名的飞控广播认证协议，保证飞控指令的完整性。通过安全性分析，证明所提出的方案能够保护数据的机密性和完整性，以及飞控指令的完整性。最后，通过仿真试验分析了所提出方案的性能，结果表明，所提出的数据安全传输协议发送100B和1KB的消息时，平均每个消息的认证加密时间和解密验证时间均不超过1ms；所提出的飞控广播认证协议在使用不同的哈希函数时，对1MB的飞控指令生成签名和验证签名的时间为1～2.7ms，在实际应用中具有高效性。     

多个空间高斯源信号情况下成组三维图像特征提取方法

针对功能磁共振成像数据中含有多个高斯信号源的盲源分离问题,介绍了一种成组典型相关分析方法(Group BSS-CCA)。这个方法的组分析框架参照了GIFT工具箱中的Group ICA算法,具体的典型相关分析方法应用的是Friman等人提出的BSS-CCA算法。以验证该方法的有效性为目的,设计了仿真实验;结果表明,该方法能较好识别出混合在人脑功能磁共振成像数据的2个空间高斯信号。Group BSS-CCA算法对研究人脑的功能磁共振成像数据具有较高的实用价值。     

自适应盲均衡信道的设计与实现

针对星地高速遥感传输信道中客观存在的码间串扰、信道不确定性等情况，提出采用双模式自适应盲均衡方法，综合了CMA（Constant Modulus Agorithm，恒模算法）均衡器的高稳健性以及LMS（Least Mean Square，最小均方算法）均衡器的高精度等优势。方法在均衡初期，利用CMA均衡器实现快速收敛；在MSE（Mean Square Error，均方误差）较小时切换为LMS均衡器，完成高精度收敛，实现了星地高速传输信道失真信号的快速高精度校正。     

齿轮故障识别的密度峰值聚类欠定盲源分离算法

为提高盲源分离算法在振动源数目估计问题中的噪声鲁棒性，提出了一种基于密度峰值聚类的欠定盲源分离算法。对预处理后的信号提取单源点，通过密度峰值聚类对单源点进行聚类得到混合矩阵的估计值。通过基于压缩感知模型对源信号进行重构，得到分离信号。为验证所提算法分离准确性和噪声鲁棒性，用所提算法对不同信噪比下的仿真信号进行分离，结果显示：在信噪比不低于4 dB时，所提算法均可以准确分离出源信号，算法的准确性和鲁棒性得到验证。设计旋转部件故障诊断试验台对所提算法在实际应用中的有效性进行验证，对实测复合故障振动信号进行分离，试验结果表明该算法成功分离出观测信号中的锥齿轮和行星齿轮单一故障特征，有助于工程中旋转部件故障诊断。     

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。     

卷积线性混合模型下的复非高斯信号盲源提取

雷达信号的多径效应导致基于瞬时线性混合模型的盲源分离算法不再适用。为此，提出了一种基于FastICA的复非高斯信号盲源提取方法。该方法将混合系统建模为卷积线性混合模型，使得信号模型中不需要将每个多径信号都看作一个独立的源信号，既节约了接收通道数量，又降低了盲源分离过程的复杂度，利用待提取信号的非高斯性实现高斯背景下复非高斯信源的提取。实验结果表明：在信干比为-30 dB时，所提方法能够快速、有效地处理卷积线性混合模型下复非高斯信源的提取问题，为该场景下的微弱信号提取提供了一种新的方法。