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基于二次时频分布的算法是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法。不同于传统算法,针对循环平稳信号,借助分段平均的周期图法求解谱相关密度函数,并利用其实现Wigner-Ville时频分布的重构。计算信号时频分布矩阵并找出自源时频点,利用自源时频点对应的时频分布矩阵构建新的3阶张量模型。利用平行因子分解,直接实现源信号的分离。该算法不需要假设任意时频点的源数目,不大于混合信号数目。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声,并且只需要一步即可实现源信号的恢复,避免“两步法”造成的误差叠加,提高了盲源分离的效率和性能。 相似文献
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基于最小互信息算法的跳频信号接收方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对增大发射功率和自适应天线对于跳频系统抑制调频噪声干扰的局限,采用盲源分离理论,提出了基于最小互信息算法的跳频信号接收方法。该方法首先在射频利用盲源分离算法——最小互信息算法将跳频信号与噪声调频干扰分离开,然后对分离得到的跳频信号进行解跳,从而得到发射的信号。由计算机仿真表明,在相同的干扰强度下,与传统的接收方法相比,提出的接收方法具有更低的误码率和更强的抗干扰能力。 相似文献
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针对大角度失配和采样协方差矩阵中包含有期望信号时,传统自适应波束形成器性能极剧下降的问题,提出了基于协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。该算法将全空域划分成若干互不重叠的区域,分别对应干扰区域和期望信号区域,先利用标准Capon波束形成器及采样协方差矩阵的最小特征值对干扰加噪声协方差矩阵进行重构,再利用MUSIC谱估计法重构出信号协方差矩阵,以其主特征向量估计出期望信号导引向量,最终得到自适应波束形成器的最优权值。仿真实验结果表明,在少快拍和大角度失配情况下算法具有良好的性能。 相似文献
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由于GPS信号的低能级特性,在有些应用场合GPS接收机需采取抗干扰措施。在均匀线性天线阵条件下,文中采用MUSIC算法对干扰进行了抵消,并进行GPS信号捕获的仿真。仿真实验表明,多重信号分类法(MUSIC)对于大干扰噪声比(J/N)的干扰具有较高的到达角度(DOA)估计精度和信号噪声分离度。当GPS信号和干扰信号的DOA相差一定角度时MUSIC算法能够提高GPS接收机的抗干扰性能。 相似文献
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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。 相似文献
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针对存在失配误差时多径信号接收中的信号相消问题,提出了一种新的多径接收鲁棒波束形成算法。算法对信号来波方向进行预估,进行区间划分,基于干扰加噪声协方差矩阵重构,去除了接收数据中的期望信号及其多径相干信号分量,得出了波束形成最优权矢量的显式解;仿真实验表明:当存在失配误差时,算法不仅能够有效地接收多径相干信号,而且可以抑制干扰和噪声,在输入信噪比较高的情况下依然保持较好的性能,得到较高的输出信干噪比;算法在期望信号和多径信号数量较少且分布相对连续的情况下,能有效解决多径信号接收问题,提高了波束形成算法对模型失配误差的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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梯度自适应格型滤波联合算法的性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在非平稳环境下,以最小均方(LMS)为代表的自适应梯度算法跟踪输入信号的能力不强和稳定性不够的问题,设计了一种以梯度自适应格型算法与线性组合器组成的联合处理器,并在白噪声、车载噪声、粉红噪声三种环境下的性能进行了仿真实验.结果显示该处理器在平稳和非平稳两种干扰环境下都只需要约20次迭代运算达到稳定,相对于横向自适应最小均方算法不仅减少了算法总的复杂度,而且对微弱信号的信噪比改善能力更强.研究表明该算法既满足收敛速度快、精度高、稳定性好等要求,又可以节省硬件资源. 相似文献
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加权分数阶傅里叶变换是一种新型物理层保密通信方式,可极大地提高通信系统的抗调制方式识别能力。针对单参数加权分数阶傅里叶变换易被破解的不足,提出一种基于时分数据调制的加权分数阶傅里叶变换通信方法。该方法采用奇偶位不同调制的策略,充分利用旋转因子动态加密,进行时分数据加权分数阶傅里叶变换调制,减弱信道中噪声对信号的影响,从而提高加权分数阶傅里叶变换调制信号的可靠性和安全性。仿真结果表明:基于时分数据调制的加权分数阶傅里叶变换调制信号,能够提高传统加权分数阶傅里叶变换信号的可靠性,显著降低窃听方的破译能力,可进一步增强信息传输的保密性能。 相似文献