未知源信号数目投影自然梯度盲信号分离算法

分析了已有源信号数目未知的盲信号分离算法中分离矩阵的动态变化,找到了分离矩阵范数趋于无穷大而导致算法发散的原因:分离矩阵在某一等价类中的冗余移动.利用正交投影方法消去了自然梯度中引起冗余移动的冗余分量,推导出源信号数目未知的投影自然梯度算法.新算法具有与自然梯度算法相同的收敛速度,而且克服了已有算法不能稳定收敛的缺点.仿真验证了新算法的分离性能和收敛稳定性.     

非高斯相关噪声中高斯信号的时延估计

高阶统计量在信号处理中成功的应用例子之一是估计高斯相关噪声中非高斯信号的时延参数.本文则研究非高斯相关噪声中高斯信号的时延估计问题,提出了一种解决该问题的混合方法.该方法先计算观测值的三阶累积量,然后利用累积投影公式计算观测噪声的二阶统计量,最后利用互相关方法确定信号时延参数.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种新的近场源三维参数联合估计算法

本文研究近场源距离、频率和到达角(DOA)三维参数的联合估计问题，并提出一种计算有效的新算法。该算法利用特征值及相应的特征矢量估计信号参数，不需要谱峰搜索且各参数自动配对。此外，新算法使用四阶累积量，因此适用于任意的加性高斯噪声环境。计算机仿真证实了所提算法的有效性。     

二维谐波恢复及其时域分析

本文从一种不同于二维谱分析的新观点出发,研究二维谐波恢复问题,证明了白噪声中的二维正弦波的线性模型是一个特殊的二维ARMA过程,并提出了一种时域分析法,借助它可以高分辨检测出白噪声中的二维正弦波。     

求非完全描述状态表最小闭覆盖的图解法

目前,在综合一个时序数字系统时,尚无求非完全描述状态表最小闭覆盖的系统方法.本 文提出的正是这样一种方法. 本文首先介绍如何画最大相容类隐含图,尔后给出了两种简化隐含图的方法.最后对化 简的隐含图运用阱点的递归选择及回路分解,能够由最大相容类集合求出最小闭覆盖. 对于比较复杂的非完全描述状态表,本图解法较之目前被广泛采用的试验法具有更为明显的 优点.     

非最小相位ARMA模型的一种自适应辨识算法

本文提出了一种加性有以高斯噪声中因果非最小相位ＡＲＭＡ模型的自适应辨识算法。模型输入假定为非高斯独立同分布随机过程。算法只利用了观测信号的高阶统计量。     

复AR双谱及在常规雷达目标分类中的应用

根据飞机喷气发动机调制(JEM)特征产生机理和参数模型及常规雷达回波特点,本文采用复AR双谱技术分析了常规雷达回波中的JEM特征,揭示了回波中JEM频率和径向Doppler频率之间的耦合关系,并从双谱切片中提取了相对不变的JEM周期特征。提出了基于JEM周期特征的目标分类方法。实测数据分类实验表明:JEM周期特征用于常规雷达飞机目标分类是有效的。     

盲信号处理几个关键问题的研究

盲信号处理包括盲信号分离、盲均衡与盲多用户检测和盲系统辨识等领域,是近年信号处理和神经网络研究的热点.介绍了清华大学在这些关键问题上取得的重要研究成果与进展.     

一种针对复值信号的独立分量分析方法

利用独立分量分析方法对相互独立的复值信号进行盲提取,即从统计特性出发,通过变换观测信号,能够获得尽可能相互独立的信号．并在广义EHA准则基础上进行了变化,通过直接挑选非线性函数的方法,实现盲复值信号的提取．利用梯度下降法实现算法学习,仿真实验验证了算法的有效性．     

常规雷达JEM特征分析与目标分类的研究

该文研究了常规雷达回波中喷气发动机调制(JEM)特征产生机理、提取方法及用于目标分类的效能,先从理论上分析了常规雷达飞机回波中JEM特征的产生机理,并比较了直升机、螺旋桨飞机和涡扇喷气机回波中JEM周期特征的差别。再讨论了实际回波中时域、频域、时频域方法分析和提取JEM周期特征的优劣,最后用AR双谱切片技术提取的JEM周期特征进行了目标分类和辨识实验,结果表明:JEM周期特征用于常规防空雷达飞机的分类是有效的,但又是有限的。