一种基于奇异值分解的改进信噪比盲估计算法

针对空间分解类信噪比(SNR)估计算法中子空间维数估计复杂度较高,低信噪比下估计偏差较大的问题,提出了一种改进的子空间维数估计算法。该算法首先利用样本自相关矩阵的奇异值序列进行后向差分得到梯度序列,对梯度序列每一项与后5项之和的比值进行搜索,最大比值所对应的奇异值序号作为信号子空间维数,最后计算信噪比。合适数据长度下的仿真结果表明：在信噪比-5 dB~20 dB范围内,常规通信信号的信噪比估计平均偏差小于0.5 dB,标准差小于1 dB;该算法提升了低信噪比下的估计性能,运算量较小,无需知道调制方式、载波频率、符号率等先验信息,在低信噪比时对信噪比时变的跟踪估计更为准确,且对复杂高阶调制信号同样适用。     

一种改进的MVDR相干信源DOA估计算法

最小方差无失真响应(MVDR)算法是一种经典的波束形成算法,同时也能实现DOA估计,但是其分辨力往往比较低.针对这一不足,提出了一种改进的MVDR相干信源DOA估计算法.该算法首先对阵列接收数据阵进行共轭重排构造出增广数据矩阵,然后利用奇异值分解(SVD)求出增广矩阵的伪逆,再用传统的MVDR算法进行DOA估计.仿真结果表明,与传统的MVDR算法和前后向空间平滑算法相比,在阵元数较少和快拍数较低的情况下,该算法具有更高的DOA估计精度和分辨力,因而是一种很好的相干信号DOA估计算法.     

基于声矢量阵的信源数目检测和方位估计算法

大多数高分辨方位估计算法往往需要估计信源数目或假设已知,本文提出一种基于声矢量阵的信源数目检测和方位估计算法。该算法在解析振速模型的基础上,将基于二阶统计量的盲源分离技术应用于矢量阵数据通道的盲源分离,利用信号与噪声的声压和解析振速之间相关性的差异,依据相关系数评价准则实现信源数目的准确检测和方位估计。计算机仿真试验结果验证了算法的有效性。     

一种信源数目估计的改进算法

在空间色噪声环境下,实际信源数接近于阵元数时,现有源数估计算法结果会产生误差过大,文章提出了一种基于四阶累积量的盖尔圆改进算法。首先对阵列接收的数据构造四阶累积量矩阵,并去除了矩阵的数据冗余,虚拟地增加阵元数,然后利用数据协方差矩阵的特征值梯度大小趋势对盖尔圆半径进行修改,最后完成源数目的个数估计。理论仿真实验表明本文算法较好地解决了实际信源数接近阵列阵元数时,信源数估计误差过大的问题。     

一种修正的矢量奇异值分解DOA估计算法

在均匀线性阵列模型下,特征矢量奇异值分解算法能够对相干信号进行DOA估计,但相干和不相关信号同时存在时,算法的估计会出现错误。针对这一问题,提出了一种修正算法(MESVD),该算法选取经过加权处理的特征向量来构造矩阵,并利用该矩阵进行子空间估计。理论分析和数值仿真证明:修正后的算法能够正确估计相干、相关和不相关信号,估计性能与空间平滑算法(FBSS)相当。     

一种改进的信源数估计算法

均匀线阵的信号源个数的估计是阵列信号处理中一个重要研究课题,也是雷达、通信等领域基本任务之一。文章依据阵列信号协方差的特征值,对信号所对应的特征值进行了适当的放大,增加了信号与噪声之间的差距,更准确地估计信源个数。实验表明,改进的信源数估计方法在小快拍数和低信噪比的情况下,检测性能优于现有的算法。     

一种改进的基于奇异值分解的星图识别算法

星敏感器是高精度的姿态测量部件,在各种航天、航空飞行器的姿态测量或控制系统中发挥着关键作用。作为星敏感器的核心技术,可靠、快速和高精度的星图识别算法一直是重要的研究课题。论文对星图识别算法进行研究。针对基于奇异值分解的星图识别算法可能出现的由于视轴不连续所造成的全天区覆盖率较低问题,提出了一种改进的基于奇异值分解的星图识别算法,详细阐述了各部分算法的设计思想。论文最后在JDK5.0开发环境中用JAVA语言实现了改进算法,并与传统的三角形算法的性能进行了比较详尽的对比。     

基于矢量奇异值分解的DOA估计方法及其改进

对相干信号的波达方向（DOA）估计是空间超分辨谱估计的热点。在均匀线性阵列模型下,特征矢量奇异值分解法（ESVD）能够很好的对相干信号进行DOA估计,但是当相干信号和非相关信号同时存在时,ESVD并不能对全部信号进行DOA的估计。本文通过对ESVD算法的理论分析后,选取经过加权处理的特征向量来构造新矩阵,再利用奇异值分解得到信号的噪声和信号子空间,从而进行DOA估计。理论分析和计算机仿真表明该改进算法(MESVD)解决了ESVD算法在相干信号和不相关信号同时存在不能正确进行DOA估计的问题,估计精度与空间平滑算法（FBSS）相当。     

一种基于奇异值分解的SAW传感器频率估计算法

在声表面波(SAW)谐振式无线传感器的频率估计中,该文提出了一种奇异值分解(SVD)与快速傅里叶变换(FFT)相结合的频率估计算法。首先采用重复采样的方法对无线SAW谐振器回波信号进行提取,然后在FFT之前利用SVD法去除回波信号中的白噪声,最后通过高斯曲线拟合法对FFT算出的频率进行校正。运用该算法得到的频率均方误差为1.53×103,而直接用FFT算法均方误差为2.38×10~3,均方误差减小了55%。可见,利用该SVD与FFT相结合的频率估计算法在准确度、稳定性方面都有很大改善,且该算法操作简单,易于实现。     

高阶累积量在欠定盲源分离中信源数目估计的应用

源数目估计在盲处理技术中具有重要意义,欠定条件下信号源数目的估计是已有盲分离算法中一个未解决的难题.通过利用高阶累积量的扩展特性提高估计的分辨性能,研究并分析了在通信侦查中基于高阶累积量的源教估计方法的优化过程,并将此过程应用在通信侦查中欠定条件下的信号源个数估计问题中.最后给出了详细的计算方法,通过仿真实验证明了该过程的正确性和有效性,同时还研究了噪声和样本对不同信号模型的影响.     

利用盲源分离算法实现DOA估计

提出一种基于快速盲源分离算法实现波达方向（DOA）估计的方法。构造了具有对角化结构的相关矩阵组,引入解盲源分离问题的联合对角化代价函数,采用一种快速的复数域乘性迭代算法求解代价函数,得到混迭矩阵逆的估计,进而实现DOA估计。与同类算法相比,该算法具有更广的适用性和更精确的DOA估计性能。仿真实验结果验证了算法的快速收敛性和优越的估计性能。     

一种基于经验模态分解的信噪比盲估计新算法

为了增强未知样式信号的信噪比估计性能,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的信号信噪比估计新算法,通过固有模态函数(IMF)分量平均周期判断信号与噪声界限.给出了经验模态分解估计法的工作原理和流程图,分析了经验模态分解估计法的性能.仿真结果表明,与信号空间分解法一样,经验模态分解估计法能够实现盲信号信噪比估计,后者估计均方误差比前者要小,在0dB信噪比下均方误差不超过0.3 dB.     

基于改进EASI算法的DS-CDMA信息码与伪码盲估计

针对直扩序列码分多址(DS-CDMA)系统多用户检测的问题,提出了一种基于性能指标(PI)变步长EASI算法信息码与伪码盲估计的算法.该算法在比较盲源分离(BSS)和DS-CDMA系统模型的基础上,用自适应的方法估计混合矩阵进而估计出伪码,并利用分离矩阵分离观测信号从而估计出信息码.另外,该算法利用PI值来调整步长,使算法收敛速度和稳定性能达到一个理想平衡点.实验结果显示,该算法具有很好的抗多址干扰(MAI)的能力,伪码和信息码的误码率分别在-10 dB和0 dB时达到10-2以下;对不同用户数,5dB时所有扩频码被完全正确检测的概率几乎都在80％以上.     

基于SVD和直方图的JPEG图像篡改盲检测算法

现有的大多数图像篡改检测算法不能够很好地检测多次篡改区域,针对此不足,提出了一种有效的基于SVD和直方图的JPEG图像篡改盲检测算法。该算法首先以设定的窗口块在待检测图像上依次滑动一个像素得到每个单独的滑窗分块,每个分块用奇异值分解(SVD)值表征;然后字典排序所有分块量化后的SVD值矩阵,并通过统计排序后的矩阵的偏移频率来得到直方图;最后通过直方图设定阈值以判断分块是否属于复制粘贴块。实验结果表明,该算法不仅能对单次篡改区域进行准确定位,还能较好地检测到多次篡改区域。     

AWGN信道中非恒包络信号SNR估计算法

本文提出一种利用信号自相关矩阵的奇异值分解(SVD)对加性高斯白噪声(AWGN)信道下非恒包络信号信噪比的盲估计算法,并作了详细理论分析.通过对该算法进行计算仿真,结果表明:该算法性能稳定,对MPSK、MQAM信号在实际信噪比为1~20dB时,估计误差小于0.5dB.     

块奇异值分解和量化实现的图像数字水印算法

讨论了当前将水印嵌入在块奇异值分解（SVD,singular value decomposition）后最大奇异值中的图像数字水印算法不足,进而提出了两种新的将水印嵌入在块SVD后最大奇异值除外的其余奇异值中的图像数字水印算法。两种新算法均采用了量化嵌入策略,从而使两种算法在提取水印时无需任何原始信息的帮助。实验结果表...     

改进的自然梯度盲源分离算法在非平稳环境中的应用

对于传统的自然梯度算法,在处理非平稳信号时,在步长更新迭代过程中,非平稳信号变化幅度过快而导致分离矩阵幅度变化的不稳定,从而影响分离效果。针对此问题,结合变步长的思想,本文提出了基于正交约束的自然梯度盲分离算法,该算法主要对恢复信号进行约束,通过使用瞬时误差有目的地控制变步长,从而加快算法收敛速度且提高了分离精度,同时保证了非平稳环境下分离过程的稳定性。结果表明,正交约束下的盲源分离算法可以高效地分离出非平稳环境下的源信号。     

一种改进的卫星MPSK通信信号盲载频估计算法

针对第三方侦察中卫星通信信号的载波频率高精度估计问题,提出了一种没有先验知识条件下的MPSK信号盲载频估计改进算法,推导了MPSK信号四阶循环累积量运算的简化形式,并采用循环重叠Welch功率谱粗载频估计和四阶循环累积量精估计的方法完成MPSK信号的载频估计,大幅降低了运算量。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

基于K-均值聚类的SVD杂波抑制算法

针对强地物静止杂波及慢速杂波严重环境下,慢速运动目标被淹没其中而无法有效检测的问题,本文设计了一种基于K-均值聚类的SVD杂波抑制方法。该方法对回波信号矩阵进行奇异值分解,依据回波信号特性,得到相应的奇异值谱分布,以及奇异向量的空间相关性和平均多普勒频率三个统计量特征,然后基于这些特征采用K-均值聚类算法对各奇异分量进行聚类,无需人为设定阈值参数估计杂波基,可以自适应确定杂波子空间所对应的奇异向量,最后通过正交子空间投影来抑制回波信号中的杂波成分。实验结果表明,该方法在低信杂比条件下相比于传统子空间方法,能够得到较好杂波抑制效果。     

基于二分递推SVD的信号奇异性位置精确检测

 提出利用信号构造行数为2的矩阵,在奇异值分解后保留小奇异值对应的分量,并取大奇异值所对应的分量信号重复构造相同矩阵进行奇异值分解,从而将原始信号分解为一组分量信号.这种分量信号具有二阶消失矩,可实现对原始信号中Lipschitz指数为0和1的奇异性的位置精确检测,其检测脉宽小,且在同一层分量中指示奇异点位置的模极大值和奇异点处的突变量、转折斜率具有正比线性关系.此法克服了小波变换检测结果的位置偏移和脉冲宽大的缺陷,在对铣削力信号的处理中,准确地检测出了其中的微弱冲击.