首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10-6.  相似文献   

2.
基于一种两步稀疏表示的方法,利用随机框架讨论欠定盲源分离的恢复能力.盲稀疏源信号分离算法一般假设源信号是充分稀疏的,讨论了在源信号不充分稀疏的情况下欠定盲源分离的恢复能力的概率估计,进一步刻画了源的稀疏性与恢复能力的关系,揭示了利用两步法处理盲源分离问题的有效性.  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
针对语音信号的卷积混迭模型,通过对接收信号进行滑窗处理并重新排列,使得重构后的接收信号可表示为块独立的源信号与扩展的混迭矩阵的瞬时混迭模型。利用不同语音信号之间的近似独立和短时平稳特性,分析接收信号二阶相关矩阵的非正交联合块对角化结构。改进基于Givens和Hyperbolic旋转的瞬时混叠盲分离算法,提出Givens-Hyperbolic双旋转的联合块对角化算法(GH-JBD)。所提出的GH-JBD算法可以直接在时域估计传输信道的块本质相等矩阵,实现非正交联合块对角化,进而完成卷积混叠信号盲分离。该方法不需要进行预白化处理,避免了由于白化不彻底而引入的额外误差。仿真实验验证了该算法的有效性并就参数变化对分离信号的影响进行了分析。  相似文献   

5.
本文针对衰减-时延混合模型,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,提出的新势函数具有很好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离,放宽了对稀疏性的限制。仿真实验证明了此分离方法的可行性和有效性,弱混响条件下的分离信号输出信噪比平均达到了16dB。  相似文献   

6.
提出了一种改进的两步法实现欠定模型下信源及信道动态变化时的盲分离。首先通过实时的观测信号,基于稀疏域二维最小偏差角判断混合矩阵的变化时刻,进而估计动态变化的混合矩阵并获得实时的源数目;再采用基于伪提取矢量的方法恢复动态的源信号。在源信号的恢复中,使用常规的基于线性规划的欠定盲分离方法,以进行对比。结果表明,该方法能处理信源及信道动态变化时的欠定盲分离,并且分离速度比基于线性规划的方法快数十倍。仿真结果表明了该算法的良好性能。  相似文献   

7.
针对基于相合束广义特征分解时域盲源分离方法受滤波器或时延影响大、性能不稳定的问题,提出了一种基于相合束广义特征分解的小波域盲源分离算法.该算法通过信号小波变换的正交性,增强信号的非高斯性,减小信号的分离难度;利用双正交小波具有线性相位特性且对信号有良好逼近能力的优点,对小波系数进行相合束广义特征分解,得到稳定的分离矩阵.该算法不仅保留了时域算法的优点,而且可以随机选取滤波器,当源信号多于3个时仍可以完全分离出源信号.4个语音信号的盲源分离仿真结果表明了算法的有效性.  相似文献   

8.
提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.  相似文献   

9.
为消除乘法性观测噪声,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种基于同态变换盲源分离(BSS)的消噪新方法.通过对原始观测信号的同态变换--对数变换,将乘法性噪声转变为加法性噪声.引入经过相同对数变换的虚拟噪声分量,将变换后的一维观测信号扩展为多维观测.依据最大化估计分量间独立性的准则(由高阶累积量构成)对多维观测实施盲源分离.最后,联合指数逆变换及输出信号校正处理,实现真实信号的估计,从而消除原始观测中的乘法性噪声.仿真消噪实验结果表明,该方法可有效地消除观测信号中的乘法性噪声.与同态滤波等传统的乘性噪声消除技术相比,新方法不仅实现简单,运算效率高,而且可以方便地扩展应用于多维观测信号的噪声消除.  相似文献   

10.
选择两个函数的线性组合作为代价函数,基于组合的任意性,保证了加性噪声盲源信号分离的有效性,提高了信号处理的通用性.根据分离矩阵的Frobenius范数的收敛理论,在上述改进措施基础上,得出了改进的迭代规则,对混合源信号进行估计.经过仿真实验,结果显示信号分离效果较好.  相似文献   

11.
针对欠定情况下的快速跳频信号的参数估计问题,在基于自回归滑动平均(ARMA)模型的跳变点检测方法的基础上,提出了一种改进的快速跳频信号参数盲估计算法. 通过跳周期修正ARMA模型预测点和傅里叶变换分别得到准确的跳变时刻和载频估计,从而实现快速跳频信号的参数估计. 实验结果表明,该算法在欠定条件下,当信噪比大于10 dB时,相对现有算法跳变点检测准确率增加了5倍左右,检测准确的概率可以达到90%以上.  相似文献   

12.
提出了一种盲分离联合时频谱分析的多分量线性调频信号检测方法,该方法采用先时域分离后时频分析的思想,有效抑制了传统的基于WVD类方法检测多分量线性调频信号时受交叉项困扰的问题,并且有效抑制了强噪声干扰源对传统的时频分析检测方法的影响.仿真结果表明,提出的方法与传统时频分析方法相比,对多分量线性调频信号的分离及特征提取效果...  相似文献   

13.
在复杂的背景噪声中检测直扩信号并估计参数是信号处理研究的难点课题之一,在接收端如何降低高斯噪声等背景噪声的影响成为急需解决的问题.这里提出了一种基于盲源分离的直扩信号载频检测算法,采用独立分量分析的高阶累计量算法将直扩信号从包含高斯噪声的背景中分离出来,然后采用边带相关算法估计载波频率.该方法不需要知道混合矩阵,不需要做预白化处理.计算机仿真结果证明了算法的有效性.  相似文献   

14.
针对桥梁挠度各成分的分离问题,提出一种基于EEMD-JADE的单通道盲源分离算法。首先,利用传统的集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);然后,采用基于能量熵增量的判别法识别并剔除虚假的IMF分量,将能量熵增量较大的IMF分量组成盲源分离模型的输入信号;最后,采用矩阵联合近似对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,JADE)算法对输入信号进行盲源分离。JADE算法在源信号频率差异较小且频率有所混叠的状况下也能较好地分离出源信号,但要求观测信号数必须大于等于源信号数目;EEMD具有良好的自适应性,能够将单通道的混合信号进行多尺度分解,形成多通道信号,但分解结果存在端点效应与模态混叠。JADE算法能够解决EEMD分解结果存在的端点效应与模态混叠问题,且EEMD也解决了JADE分离算法的先决条件。两种算法优势互补,能够较好地分离出各挠度组分。通过有限元软件Midas/civil建立了背景桥梁模型,经仿真分析得到了各单项因素作用下的桥梁结构响应,并将其叠加在一起作为待分离的混合挠度信号。仿真信号分离的结果与源信号的相关系数均在0.98以上,说明分离效果较好。最后,采集实测挠度信号进行分离,处于对称位置测点分离出的各挠度组分的相关系数均在0.9以上,证明了该算法的适用性。  相似文献   

15.
对OFDM系统的盲信道估计问题进行了研究,提出基于接收信号重构的子空间算法.该算法利用OFDM循环前缀(CP)重构接收信号,将传输方程中的信道矩阵变换为块Toeplitz高矩阵,然后利用重构接收信号噪声子空间与信号子空间的正交性,获取信道估计特征方程.为消除虚拟子载波对算法的影响,引入等效发射信号的SVD分解.通过将重构前的信号进行虚拟子载波归零处理进一步提升了算法的性能.仿真结果表明,所提算法相比于已有算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度.  相似文献   

16.
为有效控制工程机械驾驶室内噪声,利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)后的本征模函数作为稳定独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法中的多个虚拟通道,提出了基于EEMD和ICA相结合的驾驶室内噪声盲源分离方法。通过分析仿真信号验证了EEMD-ICA方法研究复杂非平稳信号可行。结合相干分析、时频分析方法研究推土机驾驶室内噪声特性。结果表明,柴油机的1/2阶、1阶转动频率是驾驶室内相关零部件的振动辐射噪声的主要激励来源,柴油机的燃烧噪声也是室内噪声的来源。通过相干分析与时频分析相结合的技术可较准确实现噪声源定位,结合测试对象的相关常识可实现对噪声类型判别、噪声传入途径等复杂的问题进行研究,为进一步实现驾驶室内噪声治理、故障诊断,提供经济实用的分析手段。  相似文献   

17.
针对源数未知条件下欠定盲源分离混合矩阵估计问题,提出了最大密度检测混合矩阵估计算法。在观测信号稀疏表示的基础上,首先对观测信号进行预处理;然后寻找观测信号的最大密度点;接着在此基础上确定有效样本点集合,再聚类得到辐射源数和混合矩阵。为验证算法的有效性,在时频单源点检测法和小波变换法下开展了仿真实验。结果表明,所提出算法的源数和混合矩阵估计效果优于参考算法,计算复杂度远低于参考算法。进一步实验表明,所提出算法对于正定、超定和欠定盲源分离混合矩阵的估计都具有较好的适用性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号