基于频移修正的奎因频率估计算法

分析了奎因(Quinn)算法的性能,针对Quinn算法在信号频率接近离散傅里叶变换(DFT)量化频率时估计误差较大的问题,提出了一种改进的算法。改进算法在Quinn算法基础上通过对信号进行频移以使信号频率位于DFT量化频率中心区域,然后再用Quinn算法估计频率。仿真结果表明:改进算法估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差接近克拉美-罗限,而且具有较低信噪比门限,整体性能优于Quinn算法。在信噪比为6dB时,改进算法估计性能优于基于FFT滑动平均极大似然法。     

一种无线电频段占用质量评估算法

为更全面、合理地描述频段占用情况,在分析现有频段占用参数应用局限性的基础上,提出一种无线电 频段占用质量评估算法。提出频段占用散度概念,构建频段占用散度计算模型,并利用仿真方法及工作实践对其进 行验证。仿真结果表明：该评估算法能较好地反映出监测频段频谱占用情况以及信号分布状况,可用于寻找频段空 闲窗口,辅助用频筹划及频率分配。     

基于頻段能量归ー化处理的自适应波束形成方法

给出了一种基于频段能量归一化处理的宽带最小方差无失真响应算法。该算法首先将宽带信号的各窄带快拍向量进行能量归一化处理,然后计算窄带输出功率,最后通过对各窄带输出结果进行平均或求和得到最终空间能量谱。它不需要阵列噪声和目标信号的任何先验信息,只要阵列噪声的频谱幅度在频段间的起伏较为剧烈,而目标信号的频谱幅度起伏较为平缓,该方法就能取得较常规处理方法更优的信号检测性能。利用最优信号检测理论证明了该算法的有效性,利用仿真和实际数据进一步验证了算法的性能。仿真结果表明：文中算法较常规处理方法的处理增益提高约4 dB.     

基于基频提取的舰船目标识别系统设计

随着高性能扫雷具等干扰目标的不断涌现,为了区分舰船目标和扫雷具目标,研究了一种舰船基频提取方法。该方法利用舰船基频在信号的低频段存在多次谐波的特点,通过计算信号低频段的功率谱,提取低频段存在的线谱,并利用差频估计算法提取信号存在的基频信息。通过对大量实测数据的分析,总结了扫雷具与舰船目标在低频段功率谱中存在的不同特征,利用这些特征改进了差频估计算法,并在数字信号处理上实现了相关的线谱提取方法和改进的差频估计算法,设计了一个舰船基频提取系统。经过试验验证,该系统能够有效区分舰船目标与干扰（扫雷具）目标,且功耗很低,识别算法全速运行时仍小于100 mW。     

宽带恒定束宽波束形成的主瓣干扰抑制算法

在宽带波束形成技术中,当系统存在主瓣干扰时,通常会导致主瓣畸变、副瓣电平抬高,波束性能严重下降。传统的宽带恒定束宽波束形成算法只能做到主瓣保形,不能有效抑制干扰。因此,提出一种有效抑制主瓣干扰的宽带恒定束宽波束形成算法。该算法构造分频段阻塞矩阵,在数据域实施干扰相消预处理;补偿预处理带来的信号包络误差,在各频段频率中心采用二阶锥规划方法实现宽带波束的恒定束宽设计。该算法在实现期望信号无失真接收的同时,能有效抑制主瓣干扰。应用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

小波分形技术在齿轮故障诊断中的应用

分析小波包变换理论和盒维数的改进算法,利用LabVIEW和MATLAB软件编写小波分形处理程序。采用该程序计算特定频率范围内齿轮振动信号的盒维数,在不同状态下,振动信号的盒维数不同。该技术的软件通过读取振动信号、信号分解和重构、计算给定频段信号的盒维数实现。诊断实例表明小波分形技术具有较好的实效性。     

多层复合装药爆炸冲击波信号能量谱

为研究多层复合装药爆炸冲击波在不同频段内的能量谱特性,进行了不同长径比多层复合装药的爆炸试验。利用小波包分析原理分析爆炸试验测得的冲击波压力信号,获得不同长径比复合装药的冲击波压力信号能量谱,得到了不同频段内冲击波压力信号的能量谱特征规律。结果表明：复合装药的冲击波能量谱值随装药长径比的增加而增加,冲击波能量主要集中在低频段,不同长径比复合装药爆炸冲击波具有不同的能量分布且各频段的能量差异明显;近距离及大长径比复合装药爆炸冲击波的低频段能量具有较大的能量增长百分比,内外同时起爆时多层复合装药的冲击波压力信号总能量是中心起爆的1.55倍。研究结果可为复合装药结构下毁伤威力可控战斗部的设计及毁伤效能评估提供参考。     

基于FFT并二次修正的Rife频率估计算法

针对修正Rife(M-Rife)算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的问题,提出一种改进的频率估计算法。首先利用最佳修正因子对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)最大谱线进行修正,然后用校正的Rife法公式估计频率。若被估计信号频率接近于FFT量化频率,则对信号进行频移以使信号频率位于两相邻量化频率中心,再用校正的Rife法公式估计频率。频移过程中采用Quinn法来确定频移方向。仿真结果表明:改进算法不仅在整个被估计的频段内具有较高估计精度,均方根误差接近于CRLB,而且具有低信噪比门限,整体性能要优于M-Rife法。改进算法能够满足反潜鱼雷主动声引信提取目标回波多普勒频率的应用要求。     

相干激光引信大带宽信号处理系统设计

为了实现相干激光引信对空中高速目标产生的高频大带宽多普勒信号的高精度处理,设计了一套基于PPGA+DDS的信号处理系统,采用扫频定位配合精准变频的信号处理算法,先扫频定位信号频率,再将信号移频到易处理频段进行高精度解算。对信号处理系统的大带宽信号处理性能进行试验,结果表明系统可对速度600 m/s以内目标产生的多普勒信号进行高精度处理。文章设计的信号处理系统对相干激光引信具有较高的实用价值。     

基于改进经验模式分解算法的实时滤波新方法

由于电液伺服系统本身的特点使某些干扰信号频段与正常信号的频段很靠近,普通数字滤波器很难起到较好的作用。为了能够精确过滤这些干扰信号,改进了Hilbert-Huang变换中所提出的经验模式分解(EMD)算法,扩展了极值点的定义,给出了插值判断条件,新增了分解结束判断条件。改进后的EMD算法对电液伺服系统信号有更好的包络效果、更佳的分解效果和更快的分解速度,可以满足实时滤波要求。将基于改进EMD算法的实时滤波器应用于实际的电液伺服控制系统后,同普通数字滤波器和原EMD算法进行对比,其结果验证了该滤波器的滤波效果优于普通数字滤波器,计算效率得到提高。     

基于构建虚拟多通道的欠定盲源分离方法研究

针对欠定盲源分离(underdetermined blind source separation,UBSS)的信源数估计和信号分离问题,探索基于小波分解的虚拟多通道构建及其在欠定盲源分离中的应用。通过小波分解构造虚拟观测信号,在欠定盲源分离模型的信源数估计和信号分离方面,结果较不理想,分析发现是由于采用小波变换构建虚拟的观测信号,只用到原观测信号的部分信息产生虚拟的观测信号,并没有增加接收信号中蕴含的信息,即并非像真实的天线阵列一样,针对信号的到达角,产生对应的阵列流型。结果表明：解决欠定盲源分离问题,必须依靠非负矩阵分解、张量分解或稀疏分量分析等思路。     

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。     

直扩信号PN码盲估计方法研究综述

对直接序列扩频信号的PN码盲估计方法进行了深入分析,重点介绍了基于信号特征分析估计方法、基于特征多项式估计方法和基于相关运算估计方法,介绍了各种方法的来源、理论基础和发展历程,分析了各自的优缺点,提出了直扩信号PN码盲估计研究领域的进一步发展方向.     

误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法

针对旋转机械设备受到测量误差及系统误差等因素影响,导致滚动轴承多故障模态信号难以分离的缺陷,提出一种误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法。对故障信号进行白化预处理得到白化矩阵,进而计算白化矩阵的4阶累积量,并构建4阶累积量矩阵;将累积量矩阵对角化,并取前K个较大特征值对应的特征向量作为新累积量矩阵;利用总体最小二乘方法估计最小化新累积量矩阵与目标正交矩阵的误差函数,最大程度地联合近似对角化新累积量矩阵,实现多故障信号的分离估计;为进一步评估该方法的有效性,选用时域相关系数及时频域双谱估计两种评价方法对分离结果进行验证。结果表明,该方法分离出来的信号与源信号相关系数高,并且时频域双谱估计相似,是一种有效分离多重故障的方法。     

空间非平稳噪声下的信源数估计算法

针对空间非平稳噪声环境下信源数估计问题,分析了利用特征向量正交性估计信源数方法存在的不足,并讨论了常见对角矩阵在消除非平稳噪声时存在的问题,提出了一种新的信源数估计算法。该算法先利用特殊构造的对角矩阵进行变换消除非平稳噪声影响,然后将Bootstrap和假设检验理论相结合估计信源数。该算法无需噪声分布模型假设,在低信噪比下有较好的估计性能,有一定实用价值。     

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。     

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.     

战场坦克目标被动宽带MUSIC法定向研究

声目标被动定向算法是声被动探测系统中的关键技术之一，国内外对此技术进行了广泛研究。基于时延估计目标定向分辨率较低，而采用高分辨率空间谱估计定向能获得较高的定向分辨率。极大似然估计，最大熵谱估计和自相关矩阵的特征分解法空间谱估计计算量较大。MUSIC法以其空间谱分辨率高和运算量小而在空间谱估计中得到运用。战场坦克目标声信号的频谱范围在20～200Hz之间属宽带信号，利用整个频谱范围内信号来估计DOA虽然可以提高估计精度，但计算量大。在实际应运中受到限制。实验证明，用几个信噪比高的频谱点采用宽带MUSIC算法来估计DOA，不但能够在较大距离范围内获得较高DOA估计精度，而且能够减少计算量，其估计精度能够满足智能雷弹作战需求。