单传感器声纳浮标场的盲分离算法

声纳浮标作为海上反潜力量的重要组成部分之一,具有隐蔽性能好,探测范围广等优点。单传感器声纳浮标作为声纳浮标的一种,因其结构简单而具有广泛的应用。文章以被动接收为背景,尝试用盲分离技术综合多个单传感器声纳浮标的输出对目标辐射信号进行恢复,仿真实验验证了盲分离技术的可行性。     

盲源分离用于DOA估计研究

方位估计是水下目标定位、跟踪的前提。提出了一种复数域奇异值分解盲源分离方法,估计出了阵列流形,并利用阵列流形表现出的相位关系完成了目标方位估计。通过仿真实验与MUSIC高分辨方位估计方法和相关文献的方法进行了对比,结果表明该方法能很好地实现目标方位的实时估计,且性能更佳。     

宽带盲波束形成与卷积混合盲源分离

盲波束形成是在不知道阵形，目标方位以及阵元响应等信息的情况下，只根据阵元输出恢复源信号。现有盲波束形成对窄带信号研究比较多。而对宽带信号盲波束形成论述较少。本文从信号模型，系统框图。处理的三方面说明盲波束形成与盲源分离近似，并指出卷积混合模型盲源分离完全可以作为解决宽带信号盲波束形成问题的一种通用方法。     

基于相空间重构的浮标搜潜信号盲源分离算法研究

航空反潜是目前最主要的反潜手段之一,相比水面和水下探测手段具有无可比拟的优势.反潜机搭载的被动全向声纳浮标是在大面积海域实现对潜被动探测最主要的搜潜装备.针对单枚被动声纳浮标接收到多个水声目标信号的情况,提出了基于相空间重构的浮标搜潜信号盲源分离算法,该算法首先通过相空间重构和奇异值分解,构造了源信号不同线性叠加的虚拟观测信号,然后与原混合信号作为两路观测信号进行盲源分离.在分离出一个源信号后,重复上述步骤进行盲源分离运算直至分离出全部源信号,最后利用该方法进行盲源分离仿真试验,结果表明该方法对于浮标搜潜信息的盲源分离性能较好.     

应用JADE盲分离算法分离统计相关源

在一些如故障诊断等复杂的应用系统中，不相关源与相关源往往以相互混合方式同时存在于传感观测中。由于相关源不满足盲源离理论有关源的统计独立性前提假设，因此现有的盲源分离算法如基于矩阵联合对角化的算法等，无法从混有相关源的传感观测中准确分离源信号(不相关源信号和相关源信号)。本文在基于矩阵联合对角化的盲分离算法的基础上，提出通过对其源估计进行修正的相关源分离算法。理论分析和仿真结果表明：修正后的基于矩阵联合对角化的盲分离算法，能有效地分离包含相关源的混合观测信号。     

一种新的被动水声探测盲自适应波束形成器

提出了一种适合拖曳线列阵鱼雷自导系统的新的被动水声探测盲自适应波束形成器。介绍了该方法的设计思路和推导原理,然后通过计算机仿真验证了该方法的收敛性,并在不同信噪比、快拍数条件下与单独使用自适应MVDR波束形成器在角度估计方面做了对比。与单独使用盲源分离算法在源信号估计方面作了比较。最后证明该方法是一种稳健的、对信噪比变化不敏感的适合被动水声探测的新方法。     

基于变分贝叶斯算法和MLP网络的后非线性混合盲源分离方法研究

传统的后非线性模型往往要求其后非线性函数是可逆的,否则无法进行源信号的分离。然而在实际中,这一要求并不完全满足。针对此不足,结合变分贝叶斯推论和多层感知器网络,提出一种改进的多层感知器后非线性模型,它通过多层感知器来模拟后非线性函数,实现对不可逆后非线性函数混合的盲分离。仿真和实验结果表明该方法是有效的。     

基于变分贝叶斯理论的机械故障源 盲分离方法研究

摘要：未知噪声环境下机械源信号盲分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果。针对此问题,本文提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障源分离方法,该方法与传统的机械源分离方法相比,具有以下独特特点,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理,可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离。仿真研究表明,提出的方法优于传统的机械源分离方法,分离误差大幅度降低。实验结果也验证了本文提出的方法的有效性。     

多途环境下的单通道水声信号盲源分离

提出了一种适用于多途环境下的单观测通道水声信号盲源分离方法。该方法首先利用自相关估计多途时延,使经各途径到达的多途信号同相叠加,信号能量得到增强,而噪声由于随机性能量不会增加,进而提高信噪比。然后采用间隔重采样的方法,虚拟多接收通道,解决单通道的欠定问题。仿真分析表明该方法可以有效解决多途环境下的舰船辐射噪声与环境噪声分离,而且在不同信噪比下有较稳定的分离性能。     

相干分布源的方位估计

在水下声纳工作的环境中,若目标体沿中心角方向的扩展角度不能忽略,则基于点源假设的众多高分辨方位估计算法会导致错误的估计结果,而基于分布式目标模型的方位估计算法则可以适应这种目标环境。目前,随着空间分布源受到越来越多的关注,有人相继提出了一些算法例如DSPE和ESPRIT等等,但是这些算法需要很高的输入信噪比和要求不同目标源之间不相干,为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法低信噪比下的估计性能,给出一种处理方法。仿真实验证明,该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能及有效的区分相干源。     

局域波分解在被动测向声纳中的应用

局域波分解可以把复杂信号分解为有限个内蕴模式函数和一个趋势项,这个过程相当于在时间域上对不同的频率信号进行分类。不同的内蕴模式函数分量代表了不同频率分量的信号成分,利用海洋环境噪声与目标信号频域特征或相关函数的不同,滤除被动测向声纳接收信号中的海洋环境噪声,提高输入信号的信噪比,进而提高被动测向声纳的检测性能。提出了基于局域波分解的被动测向声纳信号检测模型。计算机仿真结果表明,相对于传统的二元被动测向声纳检测模型,基于局域波分解的信号检测模型可以有效提高被动测向声纳的检测性能。     

一种用于语音增强的频域盲信号分离算法

研究了在未知声源信息和传声器空间位置的情况下,利用盲信号分离的方法实现语音增强。通过把基于信息论的信息最大化算法推广到频域,使得时域的卷积混合问题转变为频域的瞬时混合问题,进而就可以在每个频段分别进行独立分量分析,分离效果有明显改进,算法收敛性也得到提高。为了克服在频域中实现盲分离时所固有的位序不确定性和比例缩放问题对分离性能的严重影响,采用聚类的方法对每个频率段的分离结果进行排序。对真实环境中录制的语音、音乐混合信号和语音、语音混合信号进行了计算机仿真,分离之后使语音的信噪比提高了10-15dB,很好地实现了语音增强的目的。     

合成孔径声呐时延估计误差校正改进算法

由相位解缠错误造成的时延估计误差会严重降低合成孔径声呐时延估计的精度。现有的时延估计误差校正算法采用二次函数作为时延的拟合模型,该模型在距离向近端和远端处不符合时延空变规律,拟合误差较大且无法估计载体的横荡和升沉运动。针对该问题,文章提出一种改进的时延估计误差校正算法,利用时延的距离空变函数代替二次函数作为拟合模型。数值仿真和实验结果表明,相较于参考算法,改进算法校正时延估计误差的效果更好、速度更快,同时还能准确地估计载体的横荡和升沉运动。运动补偿结果显示了改进算法能较好地提升成像质量。     

基于盲源分离技术的一种信号处理方法研究

文章利用盲源分离技术试图从给定的一组混合观察数据中恢复未知的独立信源。然后使用Matlab中的时频工具箱,根据分离出的信号进行时频分析,提取信号中所包含的特征信息,达到能够识别出期望信号,并能提取其余干扰信号的特征。     

一种改进的波达方向盲估计算法

文章在一种基于盲分离技术的波达方向估计算法的基础上,提出了一种改进算法。通过对改进算法和原算法在角度估计性能的一系列比较,证明这种改进的算法在角度估计性能的很多方面都要优于原算法,仿真实验和水池实验验证了这一点。     

主动声纳直达波干扰抑制的盲分离算法

针对舰艇编队作战中主动声纳之间存在的强直达波干扰,提出了一种基于信号统计二阶矩的直达波干扰抑制算法,实现了强干扰背景下的微弱目标回波检测。这种方法将盲分离理论和匹配相关技术相结合,首先对接收数据进行直达波干扰抑制,再利用已知发射信号副本进行匹配相关,最后提取目标回波信号。相比其它强干扰抑制算法,特别是高阶累计量法,该算法具有计算复杂度低的优点。通过数值仿真实验表明：该算法能够对直达波干扰进行有效抑制,对目标回波的检测性能优于直接匹配相关方法。     

自适应非线性BSS及其在齿轮故障诊断中的应用

基于核函数的非线性盲信号处理（BSS）在信号处理中有着广泛的应用,但传统的非线性盲信号处理的学习速率是固定的,如果学习速率选择的不合适,则算法难以收敛或者不能收敛。针对这一不足,结合模拟退火的思想,提出了一种基于核函数的自适应非线性盲信号处理算法。仿真和实验结果表明,该方法改善了原有算法的收敛性能,分离效果良好,算法具有更好的消噪和信号特征提取能力。     

未知数量稀疏源盲分离的一种新方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度，该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点，然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此，原来的聚类变为致密聚类，各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后，先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵，再根据混合矩阵估计源，其中最佳不相似阚值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时，重构信噪比大约是300dB。因此，该方法精确、便利。