经时频掩码的欠定混叠信号的盲提取

针对欠定非完全稀疏信号的盲源估计问题,提出了一个新颖的盲提取算法。算法融合非完全稀疏信号的盲提取算法和DUET方法,先利用已估计的混叠矩阵计算源信号的提取矢量和源方向的法矢量,再经线性变换更新混叠信号和混叠矩阵,后采用时频掩码方法恢复源信号。几个语音信号的实验显示算法的性能和实用性。     

一种电磁频谱管理盲监测技术

复杂电磁环境下对无线电信号进行监测时,基于时频分析的传统监测方式对频谱混叠信号难以进行识别.针对这一问题,提出了一种电磁频谱管理盲监测技术.在分析研究了盲源分离的理论基础上建立了基于最大信噪比算法的盲监测模型,基于该模型仿真实现了6路频谱混叠无线电信号的分离提取.仿真结果表明:应用所建立的模型能够实现频谱混叠无线电信号的监测分析,判明所监测无线电设备的工作频率、信号形式和带宽等主要特征.     

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。      

语音信号盲分离方法研究

本文采用WVA分布与联合对角化的盲分离算法,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离。通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效果好,能有效的将混叠的盲语音信号分离。     

稀疏分量分析在欠定语音信号盲分离中的应用

研究了基于两步法的欠定语音信号盲分离。针对混合信号散点图在原点中心混叠程度过高的缺点,提出了弭灭圆K均值聚类算法,提高了混叠矩阵的估计精度。结合时频分析算法实现了欠定瞬时线性混叠语音信号的盲分离,取得了较好的分离效果。     

面向高混响环境的欠定卷积盲源分离算法

为了解决高混响环境下欠定卷积混叠信号的分离问题,提出一种新的欠定卷积盲源分离算法。针对高混响环境的影响,设计全局脉冲响应网络削弱混响回声,提高信号质量。基于全局脉冲响应网络建立新的时频域混叠信号数学模型,采用全局脉冲响应矩阵缩短了传统脉冲响应的长度,降低了高混响带来的模型变换近似误差。基于非负矩阵分解理论设计模型参数的实时更新学习规则,将源信号分离问题转换为模型参数优化问题,实现混叠信号的盲源分离。实验结果表明,所提算法可以有效地实现中英文语音、音乐混叠信号的盲源分离,与现有比较流行的盲源分离算法的对比验证了所提算法的优越性。     

带源个数估计的BPSK信号盲分离算法

目前盲分离研究已有算法众多,但有关数字信号或有限字符集的盲分离研究尚不多见,而带源个数估计的此类盲分离算法更鲜有涉及。针对这类问题,该文提出了一种新颖的BPSK数字信号的盲分离算法,首先由接收到的观测信号的特征,在无噪和有噪情况下分别给出了估计源信号的数目算法;然后再利用观测信号之间的关系估计出混叠矩阵,并在算法中给出了证明。通过估计的混叠矩阵即可恢复得到分离信号,此时得到的分离信号与源信号或者顺序发生了交换,或者产生了符号之间的差别,但并不影响盲分离。最后的仿真结果显示了该文提出的算法在估计混叠矩阵以及最后恢复源信号上都是非常成功,也表明了此算法的可行性和优异性能。     

一种有效的语音信号盲分离方法

利用语音信号的短时平稳特性,本文提出了一种WVA分布与联合对角化的盲分离方法,该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色噪声影响,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离.通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效果好,能有效的将混叠的盲语音信号分离.     

基于循环频率特征的单信道混合通信信号的调制识别

单信道多个时频重叠的混合通信信号盲分离具有广泛的应用价值,是近年来通信信号处理研究领域的一个热点和难点,而单信道多个混叠通信信号的调制识别和信号个数的估计是实现单信道多个混叠通信信号盲分离的基础。该文通过分析数字调制信号的二阶和四阶循环累积量的循环频率特性和结构特征,提出一种基于循环频率特征的单信道混合通信信号调制识别的方法和实现算法,其主要特点是不需要已知混合信号的个数、功率、载频、符号率及定时等先验信息,对一些典型的数字调制信号(如BPSK, QPSK, OQPSK, MSK等)的随机混合,能够有效地辨识接收信号中所包含的信号个数以及每个调制信号的调制方式。利用计算机仿真实验,考察了不同条件下算法的性能,表明了其可行性和有效性。     

混叠通信信号的盲分离处理

同频混叠信号的处理一直是通信信号处理中的难点,常规的信号处理方法难以对其进行有效分析。本文运用最新的盲源分离理论,实现了混叠通信信号的盲分离。仿真结果表明,本文采用的算法分离效果好,运算速度快,可移植性强,基本实现了对混叠通信信号的实时盲分离。     

基于稀疏分量分析的振动信号源识别方法

振动传感器接收的信号往往包含不同部件的振动信号和环境噪声,为了从少量振动传感器的接收信号中识别信号源数和各频率分量,提出了一种基于稀疏分量分析的欠定盲源分离方法。该方法首先对混合信号进行时频变换,通过主成分分析提取各个时频点邻域的局部主成分,筛选出单源域特征数据。然后利用余弦距离改进聚类验证技术与模糊聚类算法,对振动源个数进行识别、对聚类参数进行更新,获得信号源数和混合矩阵估计。最后用一系列最小二乘法从混合信号对应的时频点中抽取出源信号。通过仿真实验和实测数据实验验证了本文方法的有效性和稳健性,相比经典时频比方法得到了更稳健、更精确的分离结果,这有助于对机械振动源进行识别和定量评估,以方便后续进行机械状态监测和减振降噪处理。      

Alpha稳定分布噪声下时频重叠信号的载波频率估计方法

针对Alpha稳定噪声下时频重叠信号载波频率估计困难的问题,该文提出一种Alpha稳定噪声下时频重叠信号的载波频率估计方法。该方法首先提出时频重叠信号的广义四阶循环累积量的定义,然后检测离散谱线所对应的广义四阶循环累积量幅度谱的循环频率,进而估计出各个信号分量的载波频率,最后进行渐近性的理论分析,证明了该估计方法是渐近无偏和一致的。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声下,该方法具有良好的估计性能和稳健性。     

一种基于循环谱的共信道多信号调制参数估计方法

共信道多信号的调制参数估计问题已成为通信信号处理领域的一个新兴课题,在非合作通信中是调制识别、信号解调等后续处理的基础。信号经过调制、成形及采样等处理后具有循环平稳性,本文提出了一种基于循环谱和离散谱线提取的调制参数估计方法。该算法利用信号调制参数和循环频率之间的关系,通过提取信号循环谱的谱频率截面上与循环频率相对应的离散谱线,实现对时频重叠的共信道多信号中每个信号分量调制参数的精确估计,主要包括载波频率和码元速率。Matlab仿真BPSK、8QAM两种类型的混合信号结果表明该方法切实有效,可以实现载波频率相差不大时共信道多信号的调制参数估计问题,并且算法计算复杂度小、精确度高、抗噪声性能好,不受频谱重叠度的影响。      

A SCBSS methodology for time-frequency overlapped signals using non-negative matrix factorisation

This article presents a new methodology for single-channel blind signal separation (SCBSS) of time-frequency overlapped signals in electromagnetic surveillance domain. The proposed algorithm is based on non-negative matrix factorisation (NMF) through a dynamical embedding framework. This method is deterministic requiring no priori information of the original signals. Firstly, a series of delay vectors of the single-channel recording are selected to construct an appropriate dynamical embedding matrix. NMF algorithm is used to decompose the dynamical embedding matrix. Then, a convenient expansion basis of original sources can be obtained, which will be projected back to the original measurement space according to the dynamical embedding framework. The power density spectrum of the projected components and the independent nature of original signals are employed to extract the interested signals from measurement space. The feasibility and effectiveness of proposed algorithm are proved by computer simulation.     

Carrier frequency estimation method of time-frequency overlapped signals based on cyclic correntropy spectrum

According to the performance degradation problem of the carrier frequency estimation method of time-frequency overlapped BPSK signals in Alpha-stable distribution noise,a novel carrier frequency estimation algorithm of the time-frequency overlapped BPSK signals based on the cyclic correntropy spectrum was proposed.The relationship between cyclic frequency and carrier frequency on the zero frequency section of the cyclic correntropy spectrum was deduced,which could be utilized for carrier frequency estimation.The proposed method can suppress the impulse noise and has better estimation performance than that of the contrastive methods.Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.     

基于时频矩阵局部对比度的跳频信号参数估计

为了提高低信噪比下跳频信号参数估计性能,提出了一种基于时频矩阵局部对比度的跳频信号参数估计算法。根据跳频信号和噪声的时频分布不同特点,利用时频矩阵在不同尺度滑窗下的局部能量对比值均值,得到多尺度局部能量对比特征矩阵,通过此特征矩阵和自适应阈值分离得到仅保留了跳频信号时频信息的时频矩阵P。然后从P中提取时频跳变信息,精确估计跳频信号的跳频周期、起跳时间和跳变频率。仿真结果表明,与传统局部对比度（local contrast measure,LCM）法及形态学滤波法相比,本文算法具有更好的跳频信号提取效果和更高的参数估计精度,其有效性与实用性在DSP+FPGA的硬件系统上得到了测试验证。     

Bilinear signal synthesis in array processing

Multiple source signals impinging on an antenna array can be separated by time-frequency synthesis techniques. Averaging of the time-frequency distributions (TFDs) of the data across the array permits the spatial signatures of sources to play a fundamental role in improving the synthesis performance. Array averaging introduces a weighting function in the time-frequency domain that decreases the noise levels, reduces the interactions of the source signals, and mitigates the crossterms. This is achieved independent of the temporal characteristics of the source signals and without causing any smearing of the signal terms. The weighting function may take noninteger values, which are determined by the communication channel, the source positions, and their angular separations. Unlike the recently devised blind source separation methods using spatial TFDs, the proposed method does not require whitening or retrieval of the source directional matrix. The paper evaluates the proposed method in terms of performance and computations relative to the existing source separation techniques based on quadratic TFDs.     

基于时频特征的跳频信号调制识别

跳频信号在抗干扰方面具有良好的性能。准确识别跳频信号的调制方式,能够为判断敌我目标属性、干扰敌方信号等军事信息战提供有力支撑,但国内外对于跳频信号的调制识别仍存在很大空缺。本文提出一种基于时频特征的跳频信号调制识别方法,通过平滑伪魏格纳-维利分布(SPWVD)时频变换获取不同调制类型的跳频信号时频图像,将时频图像送入卷积神经网络(CNN)中进行特征提取及分类识别。仿真实验证明,本文CNN在低信噪比下取得了较好的识别效果。     

卫星数字调制混合信号的自动识别

针对卫星数字混合信号的特征,提出了在载波速率和符号速率初判基础上的自动识别方案.该方案利用数字混合信号与常用数字调制信号在信号频谱以及星座点的差异提取特征参数进行自动识别.仿真结果表明,该方案具备实用性和可行性.