基于二次灰度形态学滤波的跳频信号盲检测

短波复杂电磁环境增加了跳频检测难度,现有图像处理类盲检测法大都需要先预设门限进行二值化,但理想门限较为困难且二值图像忽略了跳频的灰度形态特征,因此针对灰度时频图运用形态学滤波,给出了基于二次灰度形态学滤波的检测算法。首先对时频图频率分量进行灰度形态学滤波,滤除大部分尖锐噪声分量和扫频干扰信号;然后将频率分量去均值,降低定频干扰信号的灰度级,同时保留跳频形态特征;最后对时频图时间分量进行改进顶帽变换,提取跳频信号的二值时频图完成检测。仿真表明,算法能有效克服噪声和干扰信号影响,在大于-10dB时提取较为完整的跳频图案,且算法简单、易于工程实现,为短波跳频信号的盲检测提供了一个新的解决方案。     

跳频信号的欠定盲源分离

针对跳频信号的欠定盲源分离,为了解决现有的时频域方法中算法计算量大、信号存在畸变、恢复精度不高的问题,提出了一种基于滤波的跳频信号欠定盲分离算法. 该算法首先根据估计到的源信号载频设计带通滤波器,利用这些滤波器对观察信号进行滤波,得到只包含某一个源信号的观测信号分量,使原分离问题分为数个时域上稀疏的欠定盲分离问题,然后对各个分量在时域上分别应用欠定盲源分离算法估计每跳数据. 通过仿真对比发现,所提的滤波法得到的跳频信号更精确,信干比比时频域方法大4dB;同时所提算法处理的数据量小,计算复杂度低.     

利用改进时频分析算法检测TWACS调制信号

在双向工频自动通信系统(TWACS)应用中,传统的时域检测方法由于提取的信号特征有限,在强噪声条件下无法进一步提高检测的正确率.为此,从频域滤波的角度给出了一种新的改进时频分析算法,该算法具有较高的时频分辨率和交叉项抑制能力,并且有很高的计算效率,可满足TWACS通讯的实时性要求.采用改进时频分析算法对实际电网信号分析的结果表明:该方法能够高效、准确地实现TWACS调制信号的检测.     

基于时频独立分量分析的Wigner-Ville分布交叉项消除法

由于信号混合引起的交叉项严重降低了Wigner-Ville分布的时频分辨率，为此提出一种基于独立分量分析的Wigner-Ville分布交叉干扰项消除法.在无须了解信号混合系数的情况下，通过盲源分离法提取各独立分量信号，给出盲源分离结果不确定的解决方法.建立了包含自项与交叉项的时频分布矩阵，利用时频分布矩阵的联合对角化算法消除独立分量信号之间的交叉干扰项.通过独立分量自项求和重构Wigner-Ville分布，重构的Wigner-Ville分布具有良好的时频分辨率.数值仿真结果验证了算法的有效性.     

一种噪声未知条件下的盲信号提取方法

传感器网络中的节点带宽等资源受限,使得在设计盲信号处理方法时需考虑信号量化等因素,而量化噪声的引入使得整体噪声复杂且未知。针对传感器网络中噪声统计特性未知的情况,提出了一种基于容积点变换和代价参考粒子滤波的盲信号提取方法。在滤波过程中,采用容积点变换可获得较为准确的预测粒子,通过用户自定义的权值映射规则可以实现粒子的更新和重采样,减少了算法对噪声和源信号统计特性的依赖。实验结果表明该方法可实现对源信号的有效提取,在噪声统计特性未知时的提取性能要优于其他方法。     

基于时频特征的卷积神经网络跳频调制识别

针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络（CNN）的跳频信号调制方式识别系统. 该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题. 采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得到二维时频图;经过自适应维纳滤波算法滤除背景噪声,提高系统抗噪性;采用连通域检测和双线性插值算法提取跳频信号每跳时频图,对时频图大小进行重置调整;将已处理的时频图输入到设计的11层卷积神经网络中进行训练学习,通过在输出层增加Softmax分类器,实现跳频调制方式分类识别. 仿真结果表明,该系统在信噪比为–4 dB条件下,对跳频信号BPSK、QPSK、8PSK、SDPSK、QASK、16QAM、32QAM和GMSK共8种调制方式的平均识别率达到92.54%.     

基于EEMD的地声信号单通道盲源分离算法

针对只有一个观测通道时,基于矩阵运算的盲源分离算法将会失效的问题,提出一种适用于单观测通道的地声信号盲源分离方法.首先采用总体经验模态分解方法将观测信号分解为固有模态矩阵,使单通道的欠定问题转化为多通道的正定问题,再利用已有的盲源分离算法进行分离.仿真实验说明该方法可以抑制宽频及瞬态干扰,有效地提取源信号,而且对频带有...     

一种利用小波变换计算传感器束的盲分离方法

基于相合束广义特征分解的盲分离算法需要对传感器信号进行线性变换以得到传感器束,目前已有的变换方法有滤波处理和时延处理,滤波方法需要根据源信号选择滤波器,滤波器选得不合适,有可能分离不出源信号;时延方法不能分离3个以上语音信号的混合.该文提出一种利用小波变换计算传感器束的方法,由此得到的基于相合束广义特征分解的盲分离方法可分离3个以上语音信号的混合.     

改进对称共生矩阵的跳频信号盲提取方法

针对短波跳频信号盲检测中的去背景噪声和定频干扰问题,结合信号时频分析与共生矩阵阈值法,提出了一种基于噪声稀疏对称共生矩阵的跳频提取算法.首先对共生矩阵改进,定义了频率、时间方向上的噪声稀疏对称共生矩阵.然后根据频率稀疏共生矩阵估计背景噪声阈值,进而根据阈值从时间稀疏共生矩阵中提取跳频信号.仿真表明,该算法能实现低信噪比下跳频信号的盲提取,背景噪声阈值估计更为准确、稳定,跳频信号的提取效果好,且算法简单、运算量小,易于工程实现.     

轴承复合故障欠定盲提取算法研究

针对实际工业现场强背景噪声、干扰源多、源数目未知等问题,提出一种基于多尺寸多结构元素的闭-开平均组合形态滤波和SCA相结合的(C-OACMF-SCA)故障特征盲提取方法.首先使用C-OACMF滤除背景噪声信号,提取观测信号的特征信号,然后使用模拟退火遗传算法的模糊C-均值聚类算法估计混合矩阵,最后通过线性规划估计源信号,实现故障特征提取.通过计算机仿真及实际环境下轴承复合故障振动信号欠定盲分离实验验证该算法的有效性.