基于NSP的微弱频率确知信号的提取

为实现确知频率信号在强噪声环境下的有效提取,本文在零空间追踪(Null Space Pursuit,NSP)方法的基础上,通过增加已知频率的先验信息约束,提出了一种基于频率确知信号约束的微弱信号提取方法.该方法继承了零空间追踪方法的优良属性,通过将确定的频率作为先验信息约束,可以实现其微弱信号相位和幅度的有效提取,仿真实验证明最多可实现高达30dB信噪比的提升;特别适合相对低信噪比环境下(信噪比小于-5dB)的微弱信号提取.该方法提供了常规的微弱确知信号的检测/提取方法之外的一种新的选择.     

一种基于TS201的微弱信号检测平台设计

微弱信号的提取在信号检测中占据十分重要的地位,文中研究了一种基于TS201芯片的微弱信号的检测平台设计,利用正弦信号的特性,进行多重自相关运算,有效的提高信噪比,提取淹没于噪声背景下的微弱信号。文中给出了具体的硬件结构设计和算法实验。实验结果表明,检测平台能有效的提取微弱信号。     

微弱正弦信号检测新方法

本文研究了一种新的检测微弱正弦信号的新方法。利用正弦信号的特殊特性．引人参考信号．与被测信号进行多重互相关运算,成功检测淹没于噪声中的正弦信号。分别讨论了白噪声、谐波、直流电平干扰情况下的检测效果,绘出了具体的仿真结果。实验结果表明．本文算法能提取出极低信噪比的微弱信号,对谐波和直流电平不敏感,同时本文的算法不会破坏微弱正弦信号的初相位信息．因此。工程适用范围更广。     

基于稀疏域元素位置信息积累的微弱信号检测算法

该文提出一种利用信号稀疏特征实现基于压缩感知的微弱信号检测算法。稀疏信号在某一特定字典基上投影展开,其稀疏向量非0元素位置固定。而高斯白噪声在字典基上投影展开,其权向量中非0元素的位置呈现出是均匀分布的特点。该文所提方法实现了微弱信号在稀疏域中的积累。通过计算当只存在高斯白噪声时,接收信号的稀疏向量的非0元素位置向量与信号的稀疏向量非0元素位置向量的相关性,得到判决门限,完成微弱信号的检测。仿真结果表明本文所提方法在信噪比低至-15dB时仍能对信号正确检测。      

基于Duffing混沌振子的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测方法在检测信噪比很低的信号时效果很差,而Duffing振子混沌系统由于具备对初值敏感、对噪声具有较好的抵抗力等优点,因此在检测微弱信号能够表现出良好的检测效果。分析了Duffing方程的基本形式和动力学演化过程,阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理。提出了一种准确确定相变阈值的方法,讨论了高斯白噪声对阈值的影响。按照提出的检测步骤,应用MATLAB软件进行仿真,仿真结果表明可以检测出的微弱信号的信噪比能达到-130 dB。     

基于稀疏分解和混沌理论的微弱信号检测

针对数字锁定放大器中稀疏分解算法检测精度受限的缺点,结合非线性方法进行补偿,采用混沌检测联合稀疏分解的算法设计了数字锁定放大器。数字锁定放大器借助稀疏分解算法估计信号参数,根据估计得到的参数设计对应混沌系统;利用混沌系统检测信号的过程中产生间歇性混沌状态,并通过测量间歇性混沌状态的周期,精确检测信号。最终,在信号的信噪比低至-20 dB时可以成功检测信号,频率精度达到0.05 Hz,提供了一种非线性微弱信号检测方法。     

基于ARM的微弱信号采集系统的设计

为提取噪声背景下的微弱信号,提出了一种硬件与软件相结合的实现方案。采用仪表放大技术和单片机控制技术相结合对数据进行检测和处理。该系统优化硬件调理电路设计,保证采集数据的精度要求。利用ARM实现基于数字相关的算法,改善信噪比,有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。最后通过对模拟低频微弱电流信号的检测实验,充分显示了该系统在微弱信号检测方面的实用性和有效性。     

基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法

由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利用该方法对信噪比为-27 dB条件下的微弱单频信号检测进行了仿真,结果进一步验证了所提微弱信号检测方案的正确性。所提方法大大降低了信号的采样速率,为将随机共振应用于科斯塔斯(Costas)环的改进奠定了基础。     

语义分割网络下的混合信号频谱分离

单通道接收机下,多个时频混合信号的分离属于非稀疏欠定信号分离问题,难以求解。针对这类非稀疏欠定信号分离问题,提出了一种基于语义分割网络、从频域实现多个指定类别信号分离的新方法。利用语义分割网络提取信号的频域分布特征,克服了单通道接收机下信号先验信息过少的问题。仿真表明,该方法具有较高的分离精度,且响应时间短,可用于单通道接收机中时频混叠信号的分离。     

改进高阶Vanderpol振子在微弱信号检测中的应用

在高精度的微弱光电信号检测系统中,存在信号被强噪声湮没的情况.针对这一问题,提出了一种基于改进高阶Vanderpol振子的微弱正弦信号定量检测方法.该方法利用改进高阶广义Vanderpol系统的高灵敏度与强抗噪性的特点提高了微弱信号检测的可靠性,再结合Lyapunov指数定量检测和90.移相补偿来实现混沌系统状态的量化判断和待测信号参数的高精度提取.仿真结果表明改进的Vanderpol振子比传统Vanderpol振子运算速度更快.与传统Duffing振子相比,在5％幅值检测误差范围内,改进的高阶广义Vanderpol系统可多获得37 dB的信噪比增益和60 dB的检测门限增益;与基于相轨迹突变定性检测待测信号幅相法相比,90°移相补偿幅相定量检测法在信噪比降低时其检测相对误差仍可控制在2％以内.改进算法实现了微弱正弦信号的高灵敏度和高精度的幅相检测.     

Bootstrap方法在水声信号检测中的应用

提出Bootstrap方法的水声信号检测技术,将Bootstrap方法的数字仿真与经典统计学有机结合起来,利用小子样数据进行统计计算。对信号处理中的统计指标准确度进行评估并对小样本情况下参数值进行估计。采用高斯白噪声背景下的单频信号检测,对所研究的方法进行仿真验证。结果表明,该方法在进行水声信号的检测时是可行的、有效的。     

基于带宽比特征的雷达辐射源信号识别

提出了用信号带宽比特征识别雷达辐射源的新方法。通过两次对雷达辐射源信号进行平方处理,提取两次处理前后信号带宽的比值组成二维特征向量。利用四种常见的雷达辐射源信号进行的仿真实验结果表明,带宽比特征类内聚集性强,类间分离度大,能达到非常满意的正确识别率,证实了所提方法的有效性。     

基于IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.     

干涉SAR模拟器通道幅相特性实时校正方法

干涉SAR模拟器是构建单航过InSAR系统地面半实物仿真系统的重要地检设备,模拟器通道幅相非理想特性会影响对干涉性能的准确评估.研究了基于实时滤波校正模拟器通道幅相特性的方法:采用相关加窗处理从闭环数据中提取通道幅相特性,提出了复Remez算法和遗传算法相结合的方法设计复FIR滤波器系数,采用FPGA实现高数据率数据的实时滤波.通过实时校正将模拟器通道间幅相一致性误差峰峰值从1 dB/10度量级提高至0.1 dB/1度水平,半实物试验验证了本文实时校正方法的有效性.     

Multi-Variable Flocking Control for Multi-Agent Systems via a Received Signal Strength Indicator

A novel flocking control approach is proposed for multi-agent systems by integrating the variables of velocities,motion directions,and positions of agents.A received signal strength indicator (RSSI) is applied as a variable to estimate the inter-distance between agents.A key parameter that contains the local information of agents is defined,and a multi-variable controller is proposed based on the parameter.For the position control of agents,the RSSI is introduced to substitute the distance as a control variable in the systems.The advantages of RSSI include that the relative distance between every two agents can be adjusted through the communication quality under different environments,and it can shun the shortage of the limit of sensors.Simulation studies demonstrate the effectiveness of the proposed control approach.     

基于相像系数的雷达辐射源信号特征选择

提出一种基于相像系数(RC)的特征选择新方法,给出了RC的定义和基于RC的类别可分离性判据,描述了 基于RC和量子遗传算法的雷达辐射源信号特征选择算法,设计了神经网络分类器,并将该方法与基于距离准则的顺序前 进法(SFSDC)和吕铁军的方法(GADC)作了特征选择和分类识别的对比实验。结果表明,本文方法无需事先指定最优特征 子集的维数,能可靠有效地选择出最佳特征子集,不仅大大降低了特征向量的维数,简化了分类器的设计,而且获得了比 原始特征集、SFSDC和GADC更高的正确识别率和识别效率。     

Data-driven design of robust fault detection system for wind turbines

In this paper, a robust data-driven fault detection approach is proposed with application to a wind turbine benchmark. The main challenges of the wind turbine fault detection lie in its nonlinearity, unknown disturbances as well as significant measurement noise. To overcome these difficulties, a data-driven fault detection scheme is proposed with robust residual generators directly constructed from available process data. A performance index and an optimization criterion are proposed to achieve the robustness of the residual signals related to the disturbances. For the residual evaluation, a proper evaluation approach as well as a suitable decision logic is given to make a correct final decision. The effectiveness of the proposed approach is finally illustrated by simulations on the wind turbine benchmark model.     

RLC传输线的精确矩模型及其在互连线网时延估计中的应用

快速估计互连线网的信号传输特性是VLSI设计中的重要问题,矩匹配是目前的主要方法.本文给出了获得RLC传输线精确矩模型的一个简单方法,避免了以往方法复杂的推导.文中还提出了互连线时延估计的一个新方法,这一方法不仅可用于目前通常的二阶模型,还可对高阶模型进行估计.     

Early Merge mode decision algorithm for 3D-HEVC based on learning model

3D-high efficiency video coding (3D-HEVC) standard is an extension of HEVC.Though 3D-HEVC effectively improves the compression efficiency of 3D video,it also brings huge computational complexity.To greatly reduce the 3D-HEVC coding complexity,an early Merge mode decision approach was proposed.The residual signal that encoded by the Merge mode was firstly extracted as feature information.A learning model was established in terms of the residual signals of the coding unit (CU) in current frame that used early Merge mode as the optimal mode.Finally,the residual signal was extracted for the Merge mode of current CU,and the learning model was used to predict whether the Merge mode was the optimal mode or not.Experimental results show that the proposed early Merge mode decision approach reduces the coding times of 3D-HEVC texture views and depth maps about 41.9% and 24.3%,respectively,and the coding performance degradation is almost negligible.Compared with existing early Merge mode decision approaches,the proposed approach further reduces the coding time,and can be easily integrated into the 3D-HEVC test model due to its design simplicity.     

雷达辐射源信号脉内特征分析

脉内特征提取是新型雷达辐射源信号识别的关键问题。本文提出一种新的雷达辐射源信号脉内特征提取和识别方法．将雷达辐射源脉冲信号的分形维数作为识别脉内调制方式的分类特征,这些特征包含了雷达辐射源信号幅度、频率和相位等的变化和分布信息,反映了雷达辐射源信号脉内调制规律,理论分析和仿真实验结果都证明了这些特征具有对噪声不敏感的良好特性．通过10种典型雷达辐射源信号的特征提取和分类识别的实验结果表明,本文所提取的脉内特征类间距离大、类内距离小、正确识别率高．证实了本文方法的有效性。