基于复解析小波变换的信号包络检测

水声信号中的低频线谱成分是目标声信号的一个重要特征量,在水声信号检测、识别和分类中起着重要的作用。为了提取水声信号中的线谱成分,本文利用复解析小波变换兼具带通滤波和包络提取的特性提取信号包络。仿真和实测数据分析表明,与传统的Hilbert变换提取信号包络算法相比较,基于复解析小波变换的信号包络提取算法可以完全抑制所分析通带以外的噪声,从而提高了信号包络的信噪比。     

基于S变换的混合DS/FH扩频信号参数估计

针对混合二相编码调制的混合扩频信号的参数估计问题,提出了一种基于S变换的跳频参数估计方法．该方法利用非线性变换获得携带跳频信息的参考信号,并利用循环谱估计该信号的频率集作为修正信息; 在S变换中引入高斯窗长控制参数以实现其时频分辨率的可控性．在此基础上,提取修正S变换时频脊线作为对参考信号瞬时频率的估计; 利用修正信息降低脊线高频区域的误差,同时抑制噪声对参数估计精度的影响．仿真实验表明了该算法对跳频参数估计的有效性．算法无需信号的先验知识,并易于通信侦测接收机的实现．     

高斯白噪声中正弦信号的初相估计

对正弦信号初相估计精度受噪声影响较大,本文提出了一种在加性高斯白噪声中对正弦信号初相估计的方法。该方法基于DFT和Chirp-Z变换,用Chirp-Z变换进一步细化频谱,从Chirp-Z变换的相位中得到正弦信号初相估计值。与传统的基于DFT相位的初相估计法相比,该方法受噪声影响较小,能得到更加精确的频率估计值,从而具有更高的初相估计精度。仿真结果表明了此方法的有效性。     

脉冲噪声环境下基于循环频率截面 累加量的码元速率估计

为了提高非高斯α稳定分布噪声环境下MPSK信号码元速率的估计准确率,提出了一种基于循环频率截面累加量的MPSK信号新的码元速率估计算法。算法采用一种新的归一化压缩函数,对含有α稳定分布噪声的MPSK信号进行非线性压缩,有效抑制了脉冲噪声对于循环谱密度的影响,并保留了码元变换时的跳变信息;通过在循环谱密度的f=0截面搜寻最大值,确定在循环频率截面的搜索范围,利用在该范围内进行循环谱密度的累加量,实现了MPSK信号的码元速率估计。仿真实验结果表明,该算法比现有的码元速率估计算法具有更好的稳定性和准确性。     

一种新的小波包络检测快速算法及其应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷, 提出一种用 Morlet 小波和连续小波变换实现的包络检波算法. 该方法利用小波变换时-频分析的优势, 用傅立叶变换快捷计算小波变换系数, 从而有效提取各共振响应频带的调制频率. 经实验验证, 该方法能有效地提取信号包络, 准确地提取出滚动轴承的故障频率.     

低信噪比条件下SAR多目标检测方法

针对STFT-Hough-Wavelet变换和Wigner-Hough变换(WHT)在低信噪比条件下对机载合成孔径雷达(SAR)多目标检测的局限性,提出了一种新的低信噪比条件下SAR多目标检测方法.该方法首先应用统计噪声的伪逆对SAR信号噪声模型进行估计,再对估计信号进行WH变换,即可对SAR多目标进行检测.仿真结果表明,该算法更有利于控制虚警概率.     

基于小波变换的声波信号包络提取

包络提取是声场层析成像的关键,考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中毛刺多等缺点,提出了一种小波变换法来提高包络提取的精度.计算机仿真结果表明,用该方法提取包络的效果比希尔伯特变换方法效果好.     

信号包络在DSP系统中的实现

论述了采用Hilbert变换的方法提取信号包络的方法,对Hilbert变换进行了理论分析,并推导出在DSP(数字信号处理器)系统中实现的算法,通过MATLAB进行的仿真,结果表明达到了较好的效果。该方法可以替代硬件包络电路,具有很强的实际应用价值。     

对称小波变换用于非平稳信号检测和去噪

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值,归一化和去除噪声小波系数;再利用归一的模极大值与相邻低层小波系数再次相乘作为对应层次的小波系数,逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明:该算法在有效去除噪声的同时,还能突出信号中的突变点。     

基于波形边缘检测的Wi-Fi室内定位信号TOA估计

为了实现室内目标的精准定位,研究基于Wi-Fi设备的信号到达时间(TOA)参数具有重要意义.常用TOA估计方法主要存在估计偏差、算法复杂以及不具有普适性等问题.针对现有方法的缺陷,提出了一种新的TOA估计方法.该方法对Wi-Fi信号波形进行采样,采用空-频-时三维搜索算法,计算某一子载波间隔一个采样周期的相邻区间分别对...     

DS-CDMA UWB系统中基于能量比较的TOA估计算法

针对DS CDMA UWB（direct sequence code division multiplexing access ultra wide bandwidth）系统，提出了基于能量比较的TOA估计算法,该能量门限值由归一化值、最大和最小抽样能量决定.在不同的信噪比下，自适应地选择归一化值，能使TOA的估计误差最小.仿真结果表明，该方法是可行的.     

基于离散余弦变换的MMSE信道估计算法

为了弥补在基于OFDM系统的最小均方误差（MMSE）信道估计方法中采用奇异值分解（SVD）使得算法的性能下降,提出一种利用DCT的能量压缩特性消除信道残留噪声的MMSE信道估计算法．计算机仿真结果表明,该算法的精度有了较大的改善．     

一种宽带信号方位估计算法

为了削弱宽带信号方位估计算法在不同程度上受到阵元数目、预角度估计、多次求逆矩阵、多次特征值分解或奇异值分解等因素的制约,提出了一种在传感器阵列存在误差的情况下,采用统计方法的宽带信号方位估计算法.该算法先将传感器阵列接收的宽带信号转换到频率域内;在考虑阵列互耦的情况下,采用统计的方法,推导出阵列流形与噪声子空间正交的结论;最后,利用统计结果和窄带方位估计的方法对宽带信号进行方法估计.仿真试验表明,统计方法计算宽带信号方位具有较好的分辨率和噪声不敏感性,对于任意阵列形式具较低的计算复杂度.采用统计方法求取宽带信号方位具有较高的测向精度和和系统鲁棒性.     

稳健非线性LMS非视距定位算法

在蜂窝移动定位中,非视距波(NLOS)是影响定位精度的主要因素,NLOS的传播会给距离测量值增加较大的正性误差。传统的线性滤波器主要是针对高斯分布的误差,并不能有效地处理NLOS误差。该文提出一种非线性LMS算法TOA测量结果进行重构来消除NLOS的影响。该算法将NLOS误差视作冲激性噪声,通过对LMS算法中的代价函数的非线性化来抑制TOA测量值中的NLOS误差,仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于多项式变换的自适应Chirp信号参数估计

提出了一种新的基于多项式变换的RLS(recursiveleastsquare)算法。利用多项式变换将多项式相位信号(PPS)转变为具有线性相位的谐波信号,这一谐波信号满足AR(Autoregressive)模型且其频率对应于多项式相位的最高次项系数。然后利用RLS算法对AR模型的AR系数进行自适应估计,通过AR系数求解谐波信号频率,便可以获得多项式相位中最高次项的系数。本算法速度快,计算量小,并且在较低的信噪比(SNR)下估计性能依然良好。Monte Carlo仿真实验证明了本方法的有效性。     

一种未知脉冲信号检测与瞬时频率高精度估计方法

针对未知脉冲信号检测与瞬时频率估计问题,提出了一种基于瞬时频率高精度估计的联合检测方法.在瞬时频率高精度估计中,采用快速傅里叶变换分析与陷波滤波器相结合,实现对未知信号瞬时频率高精度估计.在未知脉冲信号检测中,采用能量累积法和瞬时频率方差法相结合方式,综合瞬时频率方差检测器和能量累积检测器的优势,可对未知脉冲信号实现有效检测.结果表明,在一定信噪比条件下,本文方法可以实现对未知脉冲信号瞬时频率的高精度估计,瞬时频率估计方差接近克拉美罗下界,估计精度提高了0. 1%,同时实现了对窄带和宽带未知脉冲的有效检测.     

UWB室内信道下一种低复杂度的TOA估计新算法

针对室内信道,提出一种基于UWB多径信号中最强路径检测的TOA估计算法．通过卷积运算进行最强路径搜索,进而完成TOA估计．TOA估计过程不依赖视距路径(line-of-sight path)检测,适合于NLOS(non line-of-sight)情形,且最强路径搜索避免了阈值设置过程,相比LP搜索计算复杂度低．通过对IEEE.802.15.4a标准下NLOS信道模型的仿真实验,讨论了各参数估计偏差对定位性能的影响,验证了本定位算法在室内多径信道下的适用性．     

基于时频分析的多载波2FSK技术在LPLC通信中的应用

为解决传统二进制频移键控(2FSK)技术不适应低压电力线(LPLC)信道频率选择性衰落特性的问题,结合离散短时傅立叶变换(DSTFT)和高阶矩理论,提出一种新的可用于时频分析的信噪比估计算法,在此基础上实现了基于时频分析的多载波2FSK信号的数字化解调.仿真结果表明信噪比估计精度可满足LPLC通信的实际需求,且在相同噪声干扰情况下,多载波系统的误码率明显低于单载波系统.     

考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法

为解决动态环境下无人机导航系统姿态估计易受传感器噪声和运动加速度干扰的难题,提出一种考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法。首先,建立运动加速度估计模型,根据基于卡尔曼滤波的加速度误差模型和由外部传感器提供的速度信息实现对运动加速度的精确估计,利用运动加速度估计模型获得的运动加速度对加速度计的原始值进行修正,降低动态环境下运动加速度对姿态估计的干扰。随后,搭建基于互补滤波的姿态估计模型,利用磁力计信息和修正后加速度信息构建陀螺仪修正量,对陀螺仪原始值进行修正,设计互补滤波器滤除来自加速度计和磁力计的高频噪声和来自陀螺仪的低频噪声,避免传感器噪声信号对姿态估计的干扰。最后,利用无人机试飞过程中采集的传感器信息对该算法进行实验验证。实验结果表明,该算法可以精确估计无人机机动过程中所产生的运动加速度,有效减弱传感器噪声和运动加速度对姿态估计的干扰,该算法显著提高了无人机导航系统在动态环境下姿态估计的精度和抗干扰能力。     

基于复小波和奇异值比谱的轴承故障检测方法

提出一种基于包络分析和奇异值比谱的滚动轴承振动故障监测和诊断方法。首先利用具有解析带通特性的复Morlet小波来获得信号的包络,然后采用扫频方式检测奇异值比谱最大峰值自动提取、增强、重构包络信号中的主周期分量,提取到轴承故障特征。该方法已成功地应用到了对滚动轴承故障检测实验,验证了该方法的有效性、可行性。