短波信号检测中的形态学预处理算法

针对信号检测中色噪声干扰和多谱峰信号的判断问题,通过研究实际短波信道特性和信号频谱特征,提出一种将频谱作为一维灰度图像进行形态学滤波的预处理算法,应用顶帽变换进行白化滤波,通过闭运算进行信号增强。仿真实验结果表明,该算法能在复杂的短波信道环境下较好地抑制色噪声干扰,实现对弱信号和多谱峰信号的有效检测。     

基于遗传算法的无线信道矩阵优化技术

在多用户无线通信系统,如何在消除信道间干扰的同时抑制噪声的增强,降低接收端信号检测的误码率是影响整个通信系统性能的重要问题.将各子信道的时状态信息联合构成信道状态矩阵H,然后结合遗传算法和格基约减算法提出了对信道矩阵H的优化方案,将矩阵H的各列向量看作给定格的一组基,在格中搜索到长度更短、正交性更强的一组格基构成改良矩阵(H),进而在消除子信道间干扰的同时抑制噪声的增强.仿真结果表明,将矩阵优化算法应用到发射信号的预处理中可以有效地降低接收端信号检测的误码率,提高信号传输的可靠性.     

长波通信中的噪声处理方法研究

长波通信信号受信道中的大气噪声干扰严重,该噪声属于典型的非高斯非平稳信号,传统的非线性处理方法对大气噪声的抑制效果并不理想,严重制约了长波通信效能的发挥。针对这一问题,论文提出了中值滤波—小波降噪的噪声处理方法,以信噪比提高值作为降噪效果的评价指标,在Matlab编程环境下实现了算法对长波信道噪声抑制能力的仿真。结果表明,中值滤波—小波降噪的噪声处理方法能够有效地实现对长波信道噪声的抑制。     

色噪声环境下基于子空间的白化滤波器参数估计方法

在各种信号处理的过程中会经常面临色噪声的影响,由于色噪声的存在,将导致系统参数的估计准确性大大下降,因而通过白化的过程来抑制色噪声的影响非常关键.传统的白化方法是将色噪声转化为白噪声,信噪比(SNR)保持不变.提出一种基于子空间的白化方法去除相关性来提高信号的SNR.在噪声相关性较强时,利用该基于子空间的白化方法在对系统参数进行估计时准确度有明显改进.同时提出估计相关系数的方法.     

基于人工噪声的多用途MIMO系统安全算法

针对传统多用户MIMO系统存在大量噪声导致信道接收不准确,安全性能下降的问题。通过构建MIMO系统安全传输模型,选择一种联合信道状态矩阵的MIMO系统算法来满足信号传输的安全需求。通过预编码抑制人工噪声的影响,建立联合信道状态矩阵进行奇异值分解,由最小奇异值执行预编码计算。通过仿真结果分析表明:对于不存在零空间的MIMO系统,采用人工噪声进行信号加密,尽管占用了系统部分容量,但有效提高了系统的保密容量,当合法信道质量降低时,通过提高分配人工噪声系数来提高保密容量。     

数字电路远程网络中高频信号噪声抑制仿真

针对传统高频信号噪声抑制方法存在效果差、信号完整度低的问题,提出新的数字电路远程网络中高频信号噪声抑制方法。根据独立分量分析,利用源信号与噪声信号分离的原理,实现噪声抑制,主要分为信号采集、去均值化、白化处理以及提取独立分量等步骤。最后在实例中被运用和验证。结果表明:独立分量分析噪声抑制方法应用下,数字电路远程网络中高频信号信噪比和完整性得到提高,远远高于传统噪声抑制方法应用效果,达到了研究预期目标。     

复杂环境背景下光纤通信信道中噪声去除方法研究

研究复杂环境背景下光纤通信信道中噪声去除方法,提高光纤通信信道数据传输质量。应用TPS-2024数字信号示波器采集多种复杂环境下信道中光纤通信信号数据,并利用K-means聚类算法聚类处理采集到的光纤通信信号数据,利用改进平移不变量小波阈值信道噪声去除方法,通过对光纤通信信号执行离散小波变换、平移、小波重构以及反平移等操作,去除光纤通信信号中的噪声,获得光纤通信信道同相位最终去噪信号。实验结果表明：该方法三条故障频率曲线非常接近,且即使数据量为80 000,传输速度为1 000 bit时,节点故障频率也仅为400次/时。能够实现复杂环境背景下光纤通信信道中噪声的有效去除,提高光纤通信信道数据传输质量、传输安全性与可靠性。     

通信信道信号畸变的一种参数辩识方法

本文提出了一种信道在传输信号时使信号发生畸变的参数辩识方法,即ＭＡ模型方法。对于信道的畸变特征只需少量的几个参数就能描述,针对一般信号的非高斯分布特点,提出了用三阶累积量来估计模型参数的方法,即使在高斯色噪声的情况下,它也能有效地估计模型参数。计算简单,有效。     

OFDM系统中利用整体最小二乘法的信道估计

基于导频的最小二乘(LS)估计方法的优点是结构简单、容易实现,但对噪声和干扰敏感.为了抑制噪声和干扰,引入了整体最小二乘法(TLS)进行信道估计,并给出了整体最小二乘法的公式.该方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性.理论分析和仿真结果表明,该算法能有效消除噪声和干扰,较好地恢复传输信号.     

基于DFT寻径的压缩感知信道估计改进算法

正交频分复用系统中的信号在传输过程中受到无线信道环境衰落和延时的影响,容易产生符号间干扰（ISI）,对信道状态信息进行准确估计是降低ISI、提高信号传输准确率的有效方法。针对贪婪迭代类压缩感知信道估计算法存在的估计径错误及漏选问题,提出一种基于离散傅里叶变换（DFT）寻径的压缩感知信道估计算法DFT-OMP。通过DFT寻径的方式抑制由噪声引起的不理想原子,从而对OMP算法重构过程中的原子进行筛选,解决传统方法选取相关因子最大的原子作为重构原子而导致的依赖信号稀疏度问题。在原子预选后的贪婪迭代类压缩感知算法信道估计中引入残差精度控制,以提高信道估计的自适应性与鲁棒性。仿真结果表明,相对OMP算法,该算法能取得4 dB的信道估计性能增益,其适用于较大导频下的无线通信系统。     

二次调频-伪码调相复合信号的伪码盲估计

针对二次调频-伪码调相复合信号的伪码盲估计难题,提出一种基于三次相位函数和频谱搬移的伪码盲估计算法。首先利用平方法消去伪码和信息码的相位突变,针对平方法带来的噪声恶化问题,采用对三次相位函数累加平均的方法估计二、三阶系数,利用估计的高精度系数重构指数项,对原复合信号进行降阶,再对降阶后的信号取实部可得正弦载波与伪码调相的复合信号,最后采用频谱搬移的方法可恢复出原伪码序列。仿真结果表明,该算法具有可行性,当信噪比大于等于1 dB时,伪码估计的正确率大于0.9,表现出较好的性能。     

Alpha稳定分布噪声下改进的频域预滤波方法

针对α琢稳定分布噪声和谐波信号在频域均表现为异常值这一特性,提出了一种新的频域预滤波估计方法。通过分数低阶共变将信号转换到频域,在频域利用自适应加权Myriad滤波器滤除尖锐脉冲,提取稳定分布噪声的共变谱,将稳定分布有色噪声转化为稳定白噪声,然后利用基于分数阶共变的Music方法估计信号的共变谱。仿真结果表明,在不需要知道稳定噪声任何统计特性的情况下,该方法在1<α<2的非线性度量空间,该算法取得了理想的效果。     

雷达侦察中数字荧光技术的应用研究

数字荧光(DPX)技术是近年来实时频谱分析中采用的一项创新性技术。它大大提高了对信号的捕获和观察能力,非常适合在雷达侦察中应用。本文介绍了DPX技术的基本工作原理,给出了其在宽带雷达信号侦察系统中的设计与实现;结合雷达侦察信号处理,讨论了通过对DPX频谱图采用信号态势分析、图像分割与信号提取、统计轨迹检测等方法,得到直观的特征信息;并将其应用于实际工程中。实践结果表明,DPX技术可以有效地应用于雷达侦察中。     

基于包络延拓和本征波匹配的时变DoS攻击频谱检测

DoS攻击信号具有非平稳时变特性,湮没在色噪声背景的复杂网络环境中,对之难以有效检测.传统方法中采用基于非平稳时变信号处理的Hough变换单谱脉冲响应检测算法,由于二次型时频分布的边缘效应会引起较大包络衰减,检测性能不好.因此提出一种基于包络延拓和本征波匹配的时变DoS攻击信号频谱检测算法来对DoS攻击检测信号进行双曲调频分解,构建信号数学演化模型,得到信号包络和本征波特征提取结果.采用双线性Hough变换法分析频谱特征畸变,进行瞬时频率估计,得到信号的单谱脉冲响幅频响应,在包络时频特征空间优化搜索路径实现包络延拓,基于最小均方误差准则设计本征波匹配滤波器,控制DoS频谱偏移,实现信号频谱检测.仿真结果表明,本算法能在强色噪声背景干扰下提高检测性能,检测概率高于传统算法,且能准确估计参量信息,提高对DoS攻击信号的主动防御能力.     

基于DN值趋势面的成像光谱数据低信噪比波段修复研究

针对利用成像光谱数据进行反射光谱重建时，因连续多波段低信噪比图象的噪声造成的影响问题，提出了一种基于低信噪比波段DN值趋势面的图象修复方法．该方法在准确估计修复图象DN值均值趋势面的基础上，通过引入能量比约束条件，将高度相关的邻近波段方差信号引入修复图象，从而不仅较好地消除了噪声对反射光谱重建的影响，而且改善了低信噪比波段参与合成的图象质量．实验结果表明，该方法以一种新的低通滤波思想实现了修复病态波段、恢复光谱特征这一应用目标．     

基于非均匀采样的频谱分析和弱信号检测

由于采样设备和被采样信号的限制,完全的均匀采样很难实现,实际中很多情况也需要用到非均匀采样,而当采样信号是非均匀时采样定理不再适用。使用基于最小二乘法的非均匀频谱分析法,详细讨论了频谱噪声的产生原因和影响因素。由于频谱噪声会淹没一些弱信号的频率成分,使用基于最小二乘法的幅值衰减法,衰减强信号频率成分和频谱噪声,通过仿真实验成功检测出幅值为强信号幅值一亿分之一的弱信号,并对非均匀采样信号的频率成分进行高精度的参数估计。     

低信噪比下的直扩信号检测和多参数估计方法

直扩信号具有较低的功率谱密度,淹没在背景噪声中,信号侦察难度大.根据四阶矩一维切片可以有效地抑制高斯白噪声和充分包含直扩信号的载波、伪码信息这一特性,提出了一种基于四阶矩一维切片的直扩信号检测和多参数估计方法.该方法不需要任何先验信息,不仅能够检测直扩信号,还能同时估计载波频率、伪码周期和伪码速率等参数.仿真结果表明,这种方法可以在低信噪比下工作,具有一定的实用价值.     

基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法

在直接序列扩频信号的捕获中,针对低信噪（SNR）比以及大频偏对信号捕获产生影响的问题,提出了一种基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法。首先将输入信号通过部分匹配滤波器进行处理,当本地伪码和输入信号伪码相位对齐时,输出信号仅剩下了残余多普勒频偏;然后将该信号进行级联随机共振,从而提高信号的输入信噪比;最后通过快速傅里叶变换（FFT）谱分析,可以在频谱上得到清晰的谱峰,进而求出多普勒频偏值。通过理论分析和实验仿真可知,在输入信噪比为-26 dB的情况下,所提方法能够提高直接序列扩频信号的捕获灵敏度,并且通过两级级联随机共振系统后输出信噪比提高了15 dB左右;同时与传统捕获算法相比,该方法的正确检测概率提高了4 dB左右。所提方法不但能抑制噪声,而且能将部分噪声能量转换为信号能量,同时能够改善大多普勒频偏的影响,在捕获弱信号方面有着极大的优越性。     

基于非线性动力学系统噪声减缩盲解调负信噪比载频上的随机码流

盲解调技术是获取非协作数字通信信号上携带有用信息的最关键技术之一.首先对现有数字通信信号盲解调进行了综述,然后在我们已发表论文的基础上,进一步完善非线性动力学系统噪声减缩的理论和算法,对负信噪比BPSK调制载频上的随机码流进行盲解调.试测试结果表明,信噪比在Eb/N0>7dB区间,噪声减缩的盲解调的误码率为0,信噪比在0 < Eb/N0 < 7dB区间,噪声减缩的盲解调的误码曲线低于现有非相干解调方法的误码曲线.噪声减缩的盲解调的误码率接近或重合或低于现有相干解调的理论误码曲线.可见,采用非线性动力学系统的噪声减缩的盲解调与现有非相干解调的处理能力比较,至少提高了7dB的处理能力.测试结果表明研究成果为电子侦察信号处理的盲解调提供了一种有效的方法.     

基于IEWT-CCE的电动充电站主变流器开路故障检测

直流充电站变流器开关器件的开路故障严重影响电站安全运行.考虑充电站运行中不可避免存在着非高斯测量噪声,提出一种基于尺度空间理论的经验小波变换(EWT)和循环熵(CCE)的变流器IGBT开路故障检测方法.首先,分析非高斯噪声对变流器IGBT开路故障的影响;接着,利用改进EWT方法分解IGBT开路故障时交流侧电流信号,通过...