非平稳色噪声背景下非相关与相干信源数估计算法

在空间色噪声背景下传统基于信息论准则的信源数估计算法性能将下降,且无法实现非相关信源与相干信源并存时信源数估计。针对该问题,提出了非平稳色噪声背景下非相关与相干信源数估计算法。该算法利用特征值总体最小二乘线性拟合,估计得到非相关信源和相干信源组数的联合估计,然后通过空间差分平滑剔除非相关信源,最后利用线性拟合技术实现相干信源数估计。仿真结果表明,与基于信息论准则的信源数估计算法相比,所提算法能实现非相关与相干信源数的联合估计,检测信源数可以超过阵元数,尤其对于角度相近的信源,信源数估计性能更优。     

基于改进式特征值二次对角加载的信源数估计方法

针对应用阵列天线进行信号接收时的信源数估计问题,提出一种基于改进式特征值二次对角加载的信源 数估计方法。对天线阵列观测信号协方差矩阵进行特征值分解;对特征值进行一次对角加载,对角加载量取所有特 征值的几何平均值,将原始特征值与对角加载值相加,取代原始特征值;重新计算特征值对角加载量,并进行二次 对角加载,使加载后的特征值满足噪声特征值的最大最小值之比不超过2 的条件,在此基础上,使用信息论准则类 方法和随机矩阵理论类方法实现信源数的估计。仿真实验结果表明,该信源数估计方法具有可行性。     

基于互协方差的L型嵌套阵列二维波达方向估计

为了解决L型均匀阵列波达方向（DOA）估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。     

基于四阶累积量的信源数估计新方法

针对在基于四阶累积量的空间谱估计方法中,基于信息论准则的信源数估计方法完全失效的问题。提出了一种新的信源数估计方法,该方法利用与特征值互补的集合的数值的特点,降低了噪声对应特征值的发散度,然后再利用信息论准则估计信源数。该方法具有计算复杂度低的优点,适用于空间色噪声,仿真分析证明了该算法的有效性。     

基于正则相关矩阵的信源数快速估计方法

针对阵列雷达的信源数快速估计问题,提出了一种基于正则相关矩阵的信源数快速估计方法。该方法将阵列雷达的接收通道划分为两个分离的二级子阵,利用此二级子阵的接收信号构造正则相关矩阵,并得到该矩阵的正则相关因子,根据虚警概率选定相关因子门限,超过门限的相关因子个数即为信源数。仿真结果表明:该方法在降低运算量、提高实时性的同时,避免了噪声统计特性假设失配带来的判决失效问题,具有较强的环境适应性。     

基于混合范数的来波方位估计

针对传统MUSIC算法以及CS-MUSIC算法在相干和非相干信源的条件下DOA估计效果不理想问题,提出基于混合范数的来波方位估计方法。该方法利用MUSIC和压缩感知稀疏恢复的特性得到信号的支持域,然后由信号的支持域得到噪声子空间和信号子空间,把得到的信号子空间和噪声子空间与经典MUSIC算法相结合,得到高分辨率的来波方位估计方法。仿真结果表明,在非相干信源的条件下,该算法性能优于MUSIC和CS-MUSIC算法;同时,该算法相关信源的角度分辨率也优于CS-MUSIC算法。     

基于盖尔圆准则的信源数目估计改进算法

针对最小信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)存在的非渐进一致性估计的缺陷,以及盖尔圆准则(Gerschgorin Disk Estimator,GDE)可能出现无序特征值导致检测错误的问题,提出了一种基于盖尔圆准则和最小信息准则的GDE-AIC信源数目估计算法。该算法利用盖尔圆半径与噪声模型无关的特性构造似然函数,将其引入AIC准则模型中,克服了AIC准则非渐进一致性估计的缺点,且适用于空间色噪声的环境。在仿真实验中,将该算法与AIC算法及GDE算法等进行对比,结果表明,该方法稳定性好,适用于白噪声与色噪声,且在低信噪比时仍具有良好的估计性能。     

基于平行因子分析的欠定混合矩阵估计算法

针对现有算法在解决非稀疏信号的欠定混合矩阵估计中,存在的计算时间长、初值敏感且容易陷入局部收敛的问题,提出了基于平行因子分析的欠定混合矩阵估计算法。该算法利用信号的协方差矩阵构造三阶张量,采用直接三线性分解确定交替最小二乘(ALS)算法的初始迭代矩阵,然后在迭代过程中采用标准线搜索加速收敛,最终实现张量分解得到混合矩阵。仿真实验表明,该方法不要求信源的稀疏性,较ALS算法估计精度可以提高约3 dB,迭代次数减少约41.4%～84.3%,是一种有效的欠定混合矩阵估计算法。     

基于自适应MMSE-LSA与NMF的语音增强算法

针对目前已有的语音增强算法在低信噪比的非平稳噪声环境下存在语音增强性能欠佳、计算复杂度高、语音失真与音乐噪声的问题,提出基于自适应对数谱幅度的最小均方误差(MMSE-LSA)与非负矩阵分解(NMF)的语音增强算法。首先利用自适应MMSE-LSA估计器对含噪语音信号进行增强,以提高输入信号的信噪比,接着对增强后产生的语音失真和残留噪声利用NMF算法进行补偿,既保证语音质量,又尽可能地消除噪声干扰。仿真实验结果表明,语音增强算法与经典的谱减算法、维纳滤波算法相比,不仅提高了输出信噪比,而且降低了音乐噪声,在可懂度和清晰度方面均具有较明显的优势。     

时变环境对信源数估计及盲源分离的影响分析

针对信号来波方向突变、源信号个数及信号样式发生变化,对辐射源个数估计及盲源分离(blind source separation,BSS)结果的影响进行分析。源信号个数的估计采用基于信息论准则的估计方法,采用自适应盲分离算法 进行信号盲分离。实验结果表明：混合矩阵发生突变时,使用接收数据进行信源数估计,无法正确估计信源数;当 混合矩阵未发生突变,而信号样式发生突变时,源数估计算法能准确估计来波方向数;若混合矩阵不变,在某一来 波方向信号样式的改变,对信号的盲分离不会产生不利影响,可将该来波方向不同的信号样式分开;若混合矩阵不 变,阵列接收信号中信号个数的改变,对信号分离结果没有明显的不利影响。分析结果表明：该研究对评估信源数 估计算法和盲源分离算法在实际环境中的应用效果具有一定参考价值。     

基于空间虚拟延迟抽头的信源数检测方法

基于空间虚拟延迟抽头技术,给出一种空时协方差矩阵,论述了阵列协方差矩阵的特征向量与空时协方差矩阵的正交原理,引入一种特征向量空时投影的概念。给出了两种利用这种特征向量空时投影的信源数检测方法。一种是基于启发式算法的,与GDE方法类似,称为类GDE方法;另一种是基于Bootstrap算法的,称为BBE方法。理论分析显示,两种新的检测方法,不再依赖于阵列协方差矩阵的特征值,无需对信号和噪声的分布作出假设,具有很好的抗空间非均匀噪声能力。同时,类GDE在低信噪比条件下性能更好,而BBE则无需人为设置检测门限,具有较好的工程实用价值。基于仿真数据和湖试数据的浏试结果证明了所提方法的有效性。     

基于改进的K-均值聚类信源数目估计算法

针对盖尔圆盘法在低信噪比和少快拍数背景下进行信源数目估计时会出现错误判断的问题,提出了色噪声背景下改进的K-均值聚类信源数目估计方法.求出数据相关矩阵后按照信号和噪声的类均值对信号特征值和噪声特征值进行K-均值聚类,然后不断更新类均值直到信号特征值收敛.计算机仿真实验证明了该方法在低信噪比和少快拍数时的估计成功概率高于盖尔圆盘法.     

基于互谱估计的非高斯有色噪声中的谐波恢复

讨论了一种基于正弦信号扩阶互相关矩阵的MUSIC算法及其在非高斯有色噪声下的性能。提出利用滤波器组先将输入信号分为若干频段，然后再在各频段上分别进行谐波恢复的方法。这种算法对信号源数目的多少具有较好的鲁棒性，且可以有效地区分真实谱峰与伪峰，并具有较高的精度和稳定性。仿真及实测数据实验证明了算法的有效性。     

相干分布式目标的方位估计

目标源之间的强相干性,引起接收数据的协方差矩阵的秩亏损,从而可能导致目标漏报。为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法在低信噪比下的估计性能,本文提出一种改进的Toeplitz化方位估计方法,即子空间重构法。其原理是根据处理点目标相干源时的方法,对采样矩阵进行Toeplitz化解相干处理,并在此基础上对接收数据的协方差矩阵特征分解后得到的子空间进行重构,从而有效解决相干分布源的方位估计问题。仿真结果表明,该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能,并能有效地对相干源进行估计。     

基于高阶谱的声压梯度声源定向

声压梯度法用于声源的定向是一种新方法.该法对声源定向既存在系统误差(确定性误差),又存在随机误差.本文研究了在高斯随机干扰噪声下,非高斯信号声源的基于高阶谱的随机误差消除方法,应用高阶谱对高斯噪声的不敏感性,由此可以消除高斯噪声的影响.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于盲源分离和自适应滤波的水下声信号降噪算法

在水下小孔径基阵测向应用中,阵元接收到的连续波（CW）信号质量直接关系到测向误差的大小,由于受到多径效应、信号起伏和水下背景噪声的影响,往往实际检测到的信号信噪比较低,相位估计结果离散性大。本文针对水下CW信号和水下背景噪声特点,提出了一种基于盲源分离和自适应滤波联合降噪的算法,该算法对接收的CW信号波形进行降噪以达到提高信噪比的目的。通过算法仿真和湖试试验证明,经本文算法输出的信号,估计器的输出结果比直接利用信号进行方位估计的结果精度高。     

双谱幂次水下检测空中高速运动声源方法

提出一种水下检测空中高速运动声源的方法。采用波数积分方法对空气中运动声源激发的水下声场进行建模,仿真分析了水下接收信号的时域波形。并利用信号的时频域临近连续性和高阶谱抑制高斯噪声的特点,以信号的双谱替换DFT得到双谱幂次检测器,利用该检测器在高斯背景下检测空中声源水下噪声。仿真和实测数据处理结果表明,所提出的方法切实可行。     

基于以太网的鱼雷声自导电信号半实物仿真系统

由于鱼雷作战水声环境的复杂性,鱼雷声自导半实物( HWIL)仿真成为实验室环境下声自导系统设计与性能评估的重要手段。提出了一种基于以太网的分布式半实物仿真系统,采用电信号注入法模拟目标／背景信号,介绍了其构成方法及工作原理;详细讨论了窄带点目标、窄带体目标、混响和海洋噪声等主要目标／背景信号的水声仿真模型;给出了使用流水线阵列处理的仿真信号源硬件系统设计,并提出了延时滤波算法实现了多路仿真信号源的实时同步输出。相应的信号仿真试验结果证明了采用电子注入法实现声自导半实物仿真系统的有效性。     

小波变换模极大去噪法在无线电引信信号处理中的应用

将小波变换模极大去噪理论和方法应用于无线电引信的信号处理研究,在小波变换模极大值特性分析的基础上,讨论了无线电引信信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的传播特性,提出了无线电引信小波变换模极大值去噪算法,并对算法进行了深入分析,仿真结果显示：利用小波变换模极大值去噪方法可有效去除低信噪比的无线电引信信号噪声。