基于认知型盲源分离的雷达主瓣干扰抑制技术研究

主瓣干扰抑制,相对于旁瓣干扰而言,缺少有效的对抗手段。基于认知原理,结合多重信号分类与恒虚警检测,提出了一种基于波束域四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲源分离算法,可以有效抑制主瓣干扰,并给出了不同信噪比条件下目标信号与干扰分离度的效果。该方法可有效实现目标与干扰的分离,具有良好的抗干扰性能。     

分布式雷达盲源分离干扰抑制算法

针对大功率干扰下的分布式多站雷达探测能力下降的问题,本文提出了一种新的基于盲源分离的干扰抑制方法。该方法对多部雷达接收信号进行信号级和数据级的联合处理,包括干扰相对时延估计及补偿-盲源分离-多组合配对定位三个步骤。首先分别以不同接收回波信号为参考,采用相关法估计各站点干扰信号相对时延,并进行补偿使干扰成分得到校准。然后针对校准后的信号,采用盲源分离算法,实现干扰信号和目标回波信号分离。最后,利用多组合配对定位方法,剔除由于盲源分离得到的虚假目标定位点,从而得到真实目标位置信息。最后本文通过仿真实验证明了该算法的有效性。      

一种基于盲分离的欺骗干扰抑制算法

该文针对单天线雷达的欺骗干扰,研究了一种基于盲分离的欺骗干扰抑制方法。该方法在对接收信号进行分段提取的基础上,借助特征矩阵联合对角化(JADE)的盲分离技术获得多段分离信号,然后利用分选技术获取完整源信号,最后根据数字射频存储技术(DRFM)的相位量化特性鉴别目标和干扰。仿真结果表明,在高信噪比(SNR)下算法对欺骗干扰具有较好的抑制性能,且当SNR15 dB时,目标回波相似系数大于85%;相位量化位数低于4位时,鉴别概率接近100%,目标延迟时间测量误差小于0.3s。     

基于JADE的和差四通道抗多主瓣干扰算法

强压制干扰出现在雷达主瓣内时,雷达的探测效能会受到严重影响。对此,提出了基于矩阵联合对角化（Joint Approximation Diagonalization, JADE）的和差四通道抗多主瓣压制干扰算法。新方法利用JADE算法通过对和差四通道接收到的混合信号进行盲分离,然后对分离后的4个通道进行脉压处理,最后进行峰值检测以提取目标回波信息,从而有效抑制多主瓣压制干扰。仿真结果表明,该方法在主瓣干扰位于1/10个波束宽度时依然有效,性能比空域自适应处理方法有明显改善。     

宽带恒定束宽盲波束形成算法

针对传统盲源分离算法对宽带阵列信号适用性较差的问题,提出一种基于时频分析的宽带恒定束宽盲波束形成算法。该算法首先将接收信号变换到时频域上并提取出单源点。然后,对单源点聚类并求解信号在不同频点上的导向矢量。最后,通过提出一种信号来向未知的空间响应变化约束方法,实现宽带恒定束宽盲波束形成。该算法避免了将宽带盲波束形成转换为卷积混合的盲源分离,因而不存在时域盲源分离算法中系统参数随滤波器阶数急剧增加的问题,也不存在频域算法中排序和幅度模糊的问题。仿真结果表明,算法能够较好地实现宽带信号的盲分离,且输出信干噪比高于时域、频域以及时频域盲源分离算法,实测数据的处理结果验证了该算法的实用性。      

基于多PRI脉压回波的单通道雷达干扰分离方法

研究了一种基于盲源分离的单通道雷达有源相干干扰抑制方法。针对伴随式干扰场景，在间歇采样转发干扰、部分脉冲密集转发干扰等有源相干干扰并存的条件下，建立了基于脉冲压缩的多脉冲重复间隔采样抗主瓣有源相干干扰模型并对其可行性进行了证明。针对现有单通道盲源分离方法在时域进行分离效果有限的问题，提出对脉压后的距离维数据进行盲源分离的思想，可在一定程度上抑制噪声对盲源分离的影响。同时，由于目标信号和干扰信号在脉冲压缩后重合度较低，可获得更好的分离效果。仿真和实测结果表明，在多个干扰源存在的条件下，本方法可有效分离真实目标回波和干扰回波。当信噪比大于5 dB时，目标脉压回波相似系数接近100%；选取虚拟通道数越多，分离效果越好。     

浮空平台外辐射源雷达直达波恢复算法研究

利用调频广播信号的浮空平台外辐射源雷达是一种新体制雷达,面临着同频电台干扰难题,提出了干扰状态下基于盲源分离的直达波恢复方法。利用同频电台方位已知等先验信息,提出了一种基于波束域相关函数差异的判断方法,解决了独立成分分析盲源分离算法的输出信号顺序模糊难题,从而可以保证可靠的参考电台直达波恢复,摒弃干扰电台。计算机仿真表明,所给出算法可以准确有效地确定参考电台信号。     

通道间幅相失配对JADE盲源分离算法的影响

盲源分离算法应用于雷达干扰抑制有良好的性能,由于阵列天线通道存在幅相不一致,这会影响盲源分离抗干扰的性能。文中基于通道频带失配模型,以四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化(JADE)盲源分离算法为例,经过理论分析和计算机仿真,验证通道失配加剧,盲源分离性能变差,但通道数增多,白化矩阵误差变小,JADE分离度会变好,从而有效地抑制干扰信号。     

基于峰度自然对数最大化的信号盲分拣算法和盲波束形成

该文基于峰度自然对数最大化准则,提出了一种自适应一元信号盲分拣算法,提出的算法可以用于一元信号盲分离和进行盲波束形成,与基于峰度值最大化准则的KMA算法相比,收敛速度快,有较强的稳健性,将非线性函数引入学习速率的调节,算法自动选取学习步长,避免了人工选取学习速率不当而导致算法发散。同时,提出了两种复数抽气算法,配合一元信号盲分拣算法可以依次分离多个信号源,仿真试验验证了算法的有效性。用提出的算法在四元线阵上盲分离两个水声信号,结果发现,一元信号盲分离实现的盲波束形成波束图与最优波束接近。     

盲源分离算法应用于抗雷达多假目标干扰

多假目标干扰是与目标信号强相关的欺骗干扰信号,其对准雷达天线主瓣方向,会严重影响雷达的性能,通常的旁瓣抗干扰技术和一些主瓣抗压制干扰技术难以奏效.针对目标和干扰信号的相对独立性以及在空域上的差异性,提出利用盲源分离(Blind Source Separation,BSS)算法抗脉冲压缩雷达多假目标干扰的方法.首先给出了假目标干扰原理和主瓣干扰信号模型;其次利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,并脉压找出目标信号达到抗干扰的目的;最后分析了目标与多假目标干扰混合信号的可分离性.仿真实验表明,该方法对多假目标干扰有良好的抗干扰性能.     

盲解卷积与窄带阵列模型结合的信号分离算法

在水声制导技术中,提出了一种高效分离算法,实现了对多目标源信号的分离,为系统后端对多目标定位提供了技术支持。窄带信号条件下,把盲分离与阵列信号处理结合起来．借助阵列模型把接收的混合信号变成解析信号,然后利用瞬时复值盲分离算法进行分离获得源信号的解析信号,取实部后便是实源信号。从而将实数的卷积混合转化为复数的瞬时混合,在盲分离阵列模型的基础上,通过复数盲分离的手段完成盲解卷积。解卷积恢复的多目标源信号十分有利于多目标特征识别与定位。通过构建正弦信号盲解卷积仿真实验,对文中提出的盲解卷积方法进行了验证。结果表明了该方法的正确性。     

基于JADE和平行因子分解的欠定混合盲辨识算法

针对源信号个数未知的欠定混合盲源分离问题,本文提出了一种基于特征矩阵联合近似对角化（Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices, JADE）和平行因子分解的欠定混合盲辨识算法,该算法不需要源信号满足稀疏性要求,仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下,通过将JADE算法中的样本四阶协方差矩阵叠加成三阶张量,再对此三阶张量进行平行因子分解来完成源信号数和混合矩阵的估计,由于平行因子分解的唯一辨识性在欠定条件下仍然满足,该算法能够解决欠定盲源分离问题。并对该欠定混合盲辨识算法进行了深入的分析。通过仿真实验,计算估计矩阵与混合矩阵的平均相关误差,结果表明本文提出的算法在适定和欠定混合时均具有很好的辨识效果,而且实现简单,可满足实际应用的要求。      

基于JADE算法的盲DOA估计

研究了复杂多径环境下DOA估计问题,提出了基于JADE盲源分离算法的一种新方法.该方法在信号方向矢量没有任何先验知识的情况下,通过JADE盲辨识技术对阵列流型矩阵进行估计,并将多径环境下的方向矢量看成是由多个复正弦信号线性混合而成,进而利用频谱分析的方法实现信号的DOA估计.经过仿真验证,新方法可以对来波方位相同的2个信号进行分辨,且在多径环境下的稳定性要优于Toplitz近似算法,在信源数(含相干多径信号)大于阵元数时仍然可以使用.     

单通道盲源分离在低轨星座系统间干扰减缓中的应用

针对低轨星座系统间同频干扰问题,从信号分割角度,提出了基于单通道盲源分离的干扰减缓方法。该方法应用了单通道盲源分离算法,先通过奇异谱分析算法对地球站观测信号进行处理,构造多维轨迹矩阵;再利用快速固定点算法将干扰信号和受扰信号分离。以OneWeb和Starlink系统为例,通过所提方法将OneWeb地球站接收到的OneWeb、Starlink以及噪声的混合信号进行分解,并利用相关系数和均方根误差评估了方法的有效性。结果表明,原始信号与分离信号之间的相关系数都在0.8以上,所提方法能有效提取有用信号,减缓低轨星座系统间干扰。     

基于非高斯性和广义复杂度寻踪的盲源分离算法

现有的盲源分离算法往往利用信号某一方面的统计特性来分离信号,例如:利用信号的非高斯特性,或者利用信号的时序特性.在实际应用中,信号往往是具有这两种特性信号的混合,采用信号某一方面的特性往往不能够成功的分离出信号.当源信号具有非高斯性和非线性预测特性时,提出了基于非高斯性和广义复杂度寻踪的目标函数,最小化该目标函数,提出了一个梯度下降的盲源分离算法.计算机仿真表明了提出算法的有效性,和现有的盲源分离算法相比,提出算法具有更好的信号分离性能.     

基于波束域预处理的阵列盲信号分离方法

相控阵雷达采用多个阵元进行信号的接收处理,其多通道信号处理可以采用盲信号处理的方法进行目标源信号分离.由于阵元间距导致信号在阵元间产生相位延迟,在进行盲分离的时候一般只能采用卷积混合模型,盲分离过程是较为复杂的多通道反卷积问题.文中对阵列接收信号进行波束域预处理,通过确定的空间波束相位补偿,将阵元域的多时延混合信号变换为瞬时混合信号,从而采用简单的实数分离算法即可完成信号分离,分离信号可用于后置处理.所提方法简单有效,相比常规阵列信号处理方法,可直接适用于宽带信号.仿真实验验证了其有效性.     

基于JADE算法的鲁棒性数字水印

 鲁棒性是数字水印的一个关键问题,本文提出一种新颖的基于JADE(联合对角化)算法的鲁棒性水印算法,该算法利用迭代混合的方法嵌入水印,保证了水印具有良好的不可视性和鲁棒性,然后以混合图像作为一路观测信号,将水印信息作为另一路观测信号,再利用盲源分离JADE算法检测水印,无需知道嵌入水印的确切位置.理论分析和仿真结果表明该算法具有较强的鲁棒性.     

基于最大信噪比盲源分离的脑电信号伪迹滤波算法

心电和眼电伪迹是脑电信号中最常见的干扰,本文提出一种基于最大信噪比盲源分离的伪迹滤波算法.该算法以分离矩阵为变元建立源信号的信噪比目标函数,寻找能使目标函数达到极大(或极小)值的分离矩阵,进而通过分离矩阵求得估计信号.算法的实施过程是,首先利用小波变换去除在原始脑电信号中的部分噪声,然后用基于最大信噪比盲源分离的伪迹滤...     

基于负熵最大化盲抽取的雷达信号分选研究

研究了盲源分离算法在雷达信号分选中的应用,用基于负熵最大化的盲抽取算法对实际环境下的雷达信号进行分选,仿真结果表明,该方法能够有效地应用于多路雷达信号的分选,能抗突发脉冲干扰及完成降噪处理,并且易于实现,收敛速度快.     

盲分离算法和FRFT联合抗雷达主瓣干扰技术研究

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。而基于盲源分离算法(BSS)的抗主瓣干扰技术在低信噪比条件下性能恶化,因此本文提出了BSS和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合抗主瓣干扰的技术。文章首先利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,然后对有线性调频(LFM)信号特征的分离信号进行FRFT变换处理,并在FRFT域滤波去除大部分噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新算法相比BSS的抗主瓣干扰算法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。