高动态北斗B1I信号的快速捕获算法研究

高动态环境下,用户接收机接收到的卫星信号存在较大的多普勒频移,而实现定位导航和授时等功能对捕获算法提出了更高的要求.由于传统的时域串行捕获算法与基于FFT的并行码相位捕获算法存在时间复杂度高而造成捕获较慢的问题,本文采用改进的PMF-FFT捕获算法.捕获信号时,取2 ms输入信号与本地载波信号进行模二加后通过64个部分...     

一种低信噪比下的宽带扩频信号捕获跟踪方法

为了解决低信噪比下宽带扩频信号的捕获算法复杂、实现成本高和受多普勒频率影响性能下降的问题,该文提出了一种易于实现的并行捕获及跟踪方法。采用分段并行频域捕获方法进行初始捕获,并复用相同的算法模块对信号进行定时跟踪,同时估算出多普勒频偏补偿捕获的信号,达到在极低信噪比和存在一定的多普勒频偏条件下对连续扩频信号稳定捕获跟踪的效果,且该方法实现简单、硬件资源占用较少,已应用于工程建设中。     

基于FPGA IP核的卫星扩频信号捕获的实现

扩频通信是一种有着优异性能的通信方式.文章针对卫星扩频通信,设计了一种信号捕获方案,主要研究了接收机中的数字下变频、伪码捕获等内容.利用编写VHDL程序和调用部分IP核相结合的方法在FFGA上实现了该方案.相应的测试结果证明了方案的正确性.     

基于FPGA IP核的卫星扩频信号捕获的实现

扩频通信是一种有着优异性能的通信方式．文章针对卫星扩频通信,设计了一种信号捕获方案,主要研究了接收机中的数字下变频、伪码捕获等内容．利用编写VHDL程序和调用部分IP核相结合的方法在FPGA上实现了该方案,相应的测试结果证明了方案的正确性．     

基于逐级干扰对消的微弱GPS信号捕获算法

为实现微弱GPS信号处理中接收到的信号存在强卫星信号干扰的情况下对微弱GPS信号的捕获,提出了一种基于逐级干扰对消的捕获算法,即依照卫星信号载噪比,由大到小逐级进行捕获,前一级的输入信号对消掉该级捕获的最强信号作为下一级的输入,再进行下一级信号的捕获,且捕获时由卫星信号载噪比自适应调整所需的累加时间,以期在最短时间内实现信号的成功捕获.采用逐级干扰对消捕获算法,可最大限度地减小强信号对微弱信号捕获的影响.理论分析及仿真结果表明,该方法具有更强的信号捕获能力.     

一种新的相位编码信号多普勒补偿算法研究

相位编码信号是一种多普勒频率敏感信号,而且码长越大,对多普勒频率越敏感,严重影响了雷达对高径向速度目标和远距离目标探测的能力。该文在分析伪码序列与多普勒容限关系的基础上,提出一种新的伪码调相准连续波雷达的多普勒补偿算法。该算法将回波信号取平方后送到动目标检测(MTD)滤波器中,通过提取回波信号中的多普勒频率信息,进行多普勒补偿。从仿真结果可以看出,该算法能够有效地降低多普勒频率对脉冲压缩结果的影响,验证了方法的可行性。     

基于自相关算法的自回归多普勒信号预测

超声多普勒系统中,脉冲多普勒采用分时设计将B模式成像和血流速度检测同时进行,导致了多普勒信号在成像阶段不可避免的缺失。为弥补由信号缺失所带来的信号不连续问题,降低对血流图像的干扰,一种基于自相关算法的多普勒信号预测方法在本文中被采用。     

信号失真度数字化测试算法研究

目前失真测试所采用的传统测试方法已不能适应数字技术发展的要求.本文介绍了基于LabVIEW平台和PXI总线所研究的失真度数字化测试算法,给出了失真度数字化测试的的一种解决方案.     

基于频谱校正的多频信号检测技术研究

针对运用频谱校正技术检测多频信号的精度受传统窗函数的特性限制不能继续提高这一技术瓶颈。提出运用卷积运算构造具有更加优良性能新窗函数的方法,对生成新窗函数的特性进行理论分析,从理论上证明了新窗函数的存在性以及特性优良的原因。立足于现有频谱校正方法论证了新窗函数应用在频谱校正理论中的可行性。仿真结果表明这种新方法构造的窗函数性能优越,用其进行频谱校正可大幅度提高频谱校正技术对多频信号分析的精度。     

心音信号特征提取小波包算法研究

为了准确地提取心音信号的病理特征信息,在研究小波包分析的基础上,提出一种心音信号分频带能量特征提取的算法.基于心音信号频谱分析,采用能量集中度高、局部特性好的db6小波函数作为小波包母函数并选取适合心音信号分析的最优基,对不同的心音信号进行4层小波包分解,得到最优基的小波包系数.根据小波包系数与信号能量在时域上的等价关系,提取最优基频带的归一化能量作为心音信号的特征向量.采用类别可分离性判据,计算出该算法对正常和心脏疾病患者的心音特征的可分性测度均值为3.934 9,表明该算法能有效地识别不同的心音信号.     

振动源信号的快速二阶统计量算法研究

快速而有效地分离振动源混合信号,是故障监测系统进一步诊断的基础.提出了一种改进的基于二阶统计量的盲源分离算法.算法采用平均时滞相关矩阵,以获取混合矩阵的平均特征结构,实现信号的有效分离.仿真和实验结果表明,该方法具有计算简单,运算速度快的特点,为振动信号在线监测与故障诊断提供了一种新的方法.     

核磁共振测井微弱信号DPSD提取算法研究

针对核磁共振测井中采集到的核磁回波信号十分微弱的特点,提出一种微弱信号的提取处理算法(DPSD,相敏检波算法),详细分析了DPSD算法的特点以及数字DPSD算法的实现方法,并对DPSD算法的频谱进行详细分析,提出一种通过FPGA并行执行DPSD算法提高运算速度、增强数据运算时实型的设计。目前已经成功实现该数字DPSD并行回波数据处理算法,并在实际测井过程中得到了很好的应用效果。     

圈养环境下瓶鼻海豚、白鲸、伪虎鲸click脉冲信号特征分析

通过实地采样采集到的瓶鼻海豚、白鲸、伪虎鲸的click脉冲信号数据,对所采集信号分别从时域、频域、时频特性以及距离分辨力等方面分别进行了分析对比。结果表明,三种海洋哺乳类动物均通过不断发射click脉冲串实现对目标的探测,在这过程中可以调节脉冲间隔或信号波形,其中伪虎鲸一部分click脉冲信号的频谱具有双峰的特殊性质。通过对这三种海洋哺乳动物click脉冲信号模糊函数的分析,发现瓶鼻海豚与白鲸的距离分辨力可以达到毫米量级,伪虎鲸相对较差,但也可以达到厘米量级。而随着频谱双峰信号的出现,伪虎鲸click脉冲信号的距离分辨力有明显提高,也达到了毫米量级。     

基于动态信号分析仪的便携式振动校准器测量方法的研究

振动校准器是一种便于携带并能用于测振仪和振动传感器(压电加速度探头)的校准激励器。它的主要参数是:激励频率为159.15Hz(1000rad/s),加速度为10.0m/s~2(RMS),速度为10.0mm/s(RMS),位移为10μm(RMS)。因其具有频率单一、数据稳定、简便快捷的特点,经常被用作现场快速校准和检查的工具。目前的测量依据是JJG1062-2010《便携式振动校     

参考信号频率自调整的数字相敏检波器算法的研究

本文提出了一种不需要外接同频参考信号的数字相敏检波器算法。该算法首先提取计算机产生的参考信号与被测信号频率的差值，然后根据该差值调整参考信号的频率直到满足要求。本文还讨论了数字相敏检波器的幅频特性，仿真试验表明理论分析与实际结果是一致的。该算法可以用于同频参考信号不能获得时正弦信号的幅度和相位测量。     

基于自适应VMD-MPE算法的矿山爆破地震波信号降噪方法研究

实测矿山爆破地震波信号含有大量高频噪声,一定程度上掩盖了真实信号特征,不利于爆破有害效应分析。为了有效降低实测信号的噪声成分,提出了基于自适应VMD-MPE算法的矿山爆破地震波信号降噪方法。将原信号进行变分模态分解(intrinsic mode function, VMD)获得本征模态函数(variational mode decomposition, IMF),利用能量差参数ξ自适应确定模态数K,对IMF分量进行多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)的随机性检测,准确区分出真实IMF和噪声IMF,去除原信号中的噪声IMF以达到降噪目的。对3组实测矿山爆破地震波信号进行降噪处理,结果表明该模型能够较好地去除高频噪声,保留了信号真实成分;其降噪效果均优于EEMD-MPE、CEEMDAN-MPE算法,验证了自适应VMD-MPE降噪方法的有效性。     

基于奇异谱分析的心音信号小波包去噪算法研究

针对传统心音去噪算法对强噪声下心音信号去噪时,易将部分心音信号视为噪声成分去除,导致有用心音信号能量损失。利用奇异谱分析方法的主成分分析特性,提出多级奇异值分解(Multi-stage Singular Value Decomposition,MS-SVD)算法用于提取心音信号的主分量(Principal Components,PC)信息;采用小波包(Wavelet Packet,WP)分析算法对提取的心音信号进行分解,并对分解所得低频系数进行自适应阈值处理,去除低频噪声;利用小波包多分辨率特性提取高频心音。实验结果表明,该算法能明显改善心音去噪性能指标信噪比(SNR)、信噪比增益(SNRG)及根均方误差(RMSE),且在不同噪声水平下的去噪性能优于传统心音去噪算法。此改进算法既能有效去除心音中噪声成分,亦能保留心音信号细节特征。     

一种强干扰下超弱水声信号自适应盲分离的快速算法

许多盲源分离算法对超弱信号收敛速度变慢甚至失效。文章提出一种算法 ,用FASTICA算法所得的分离矩阵作为一种基于输出去相关自适应盲分离算法的初始值 ,算法的收敛速度得到明显改善。算法的学习速率通过一种自适应算法选取 ,从而降低了算法收敛速度对学习步长的依赖。仿真结果表明 ,文中提出的算法对超弱信号特别有效 ,算法收敛速度大大增强。该算法可以用于分离强干扰下的弱水声信号     

边坡安全监测GPS-RTK信号的降噪算法研究

全球定位系统实时动态差分技术(global positioning system-real time kinematic, GPS-RTK)是解决路基边坡安全监测问题的重要手段,但GPS-RTK信号易受到多路径误差和共模误差的影响。基于小波变换(wavelet transform, WT)和主成分分析(principal component analysis, PCA)分别可以有效去除多路径误差和共模误差,提出WT-PCA算法去除信号误差。首先设置仿真信号,通过参数调优进一步提高单一算法的降噪效果。其次提出组合算法WT-PCA改进单一算法的缺陷,并与其他组合算法进行对比分析。最后,对十天高速路基边坡的GPS-RTK监测数据进行实例分析。结果表明,WT-PCA算法的信噪比和均方根误差较于WT-VMD优于66%和50%左右,算法可以有效地消除GPS-RTK信号的多路径误差和共模误差影响。提高边坡位移监测信号处理精度,进一步评估边坡结构形变及安全状态。     

噪声环境下水声信号瞬时盲源分离方法研究

噪声环境下大多数盲源分离算法性能大大降低。提出了一种适用于噪声环境的基于子带分解的瞬时盲源分离算法。通过修正白化矩阵和选取合理子带降低盲源分离过程中由噪声产生的不利影响。仿真实验表明,采用基于子带分解的瞬时盲源分离算法能够较好地实现噪声环境下水声混合信号的分离;进一步研究表明,该算法在噪声环境下表现出良好的稳健性。