基于频率恒定变换的宽带信号分离算法

针对已有信号分离算法对电子侦察中的宽带信号阵列接收混合模型不适用的问题,提出了基于频率恒定变换(FIT)的宽带信号分离算法。该算法通过构造频率恒定波束网络对信号进行预处理,将卷积混合问题转换为瞬时混合问题,避免了卷积混合盲源分离和频域盲源分离算法中的计算复杂度;然后针对电子侦察面临的宽带信号相关性强的特点,采用分数阶傅里叶变换,按照信号分量强度依次对混合信号进行参数估计和信号恢复,保证了弱信号分离的可靠性。仿真实验表明,对于时域、频域存在重合的信号,该算法能够实现盲分离,具有良好的鲁棒性。     

基于改进鲸鱼优化算法的盲源分离方法

针对盲源分离方法中粒子群算法设置参数多、收敛速度慢的问题,提出了基于改进鲸鱼优化算法的盲源分离方法。该方法利用独立性准则,以混合信号的峰度作为目标函数,用鲸鱼优化算法代替常规的粒子群算法,并引入自适应权重,加快收敛速度,实现了对瞬时混叠信号的盲分离,有效解决了粒子群算法参数复杂、收敛速度慢的问题。仿真对比结果表明,基于改进鲸鱼优化算法的盲分离方法性能优于基于粒子群优化算法的盲分离方法,在低信噪比下也有良好的分离效果,应用于盲信号分离问题中是有效的。     

基于阵列模型的窄带信号盲解卷积方法

在水声技术中,鱼雷对多目标进行被动检测时,需要对多目标源信号进行分离、定位,而雷体传感器阵列接收的信号通常为纯时延卷积混合信号.本文针对这种卷积混合只考虑窄带信号情况,把盲分离与阵列信号处理结合起来,将实数的卷积混合转化为复数的瞬时混合,从而在盲分离阵列模型的基础上,通过复数盲分离的手段完成盲解卷积.解卷积恢复的多目标源信号十分有利于多目标特征识别与定位.文中所构建的正弦信号盲解卷积仿真试验取得了令人满意的结果,表明方法是正确有效的.     

一种基于时频分析的多跳频信号盲源分离算法

针对多个无人机遥控信号的分离问题,提出一种基于时频分析进行数据处理的多跳频(frequency hopping, FH)信号盲源分离(blind source separation,BSS)算法。利用不同跳周期的跳频信号驻留时间的差异性,改进时频脊 线的提取;利用小波变换检测改进后时频脊线的突变点,求脊线最大驻留时间即为跳频信号中的最小跳周期;分离 出不同跳周期的跳频信号,并基于时频能量值的不同,对不同信号幅度的跳频信号进行盲源分离。结果表明：与同 类算法相比,该算法在不依赖多通道数据的采集及混合矩阵估计等情况下,可实现单通道情况下多跳频信号的盲源 分离,具有一定的工程应用价值。     

基于循环平稳特性的时频分析法欠定盲源分离

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。     

基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法

目前欠定条件下盲分离算法的研究集中在稀疏性强的语音信号,适应性较差。且存在分离不完全、残余成分较大的问题。针对该问题提出了一种基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法。该算法在信号频谱混叠的情况下,利用通信信号的载波相频信息来构建差异矩阵,实现单路到多路的变换。在多通道框架下以基于核密度估计的遗传算法实现多通道盲分离。实验结果表明:该方法对信号稀疏性无严格要求,适应性强,并能较彻底地分离出常规同频通信信号。     

基于蝙蝠算法的成对载波多址信号盲分离算法

针对现有PCMA信号盲分离算法存在应用范围受限、复杂度高等问题,提出了基于蝙蝠算法的成对载波多址信号盲分离算法。该算法首先对接收PCMA信号进行载波频率估计并对信号进行正交分解,然后处理得到两路基带混合信号,最后利用独立性判据"峭度"作为适应度函数,使用蝙蝠算法实现了源基带信号分离。该算法在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,能够实现对PCMA信号的盲分离。仿真实验表明,该算法具有良好的分离性能且复杂度低并对频率偏移不敏感的特点。     

时变环境对信源数估计及盲源分离的影响分析

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。     

基于三阶循环平稳度准则的盲源分离算法

通过研究循环平稳信号的特性和分析传统的基于二阶统计量的盲源分离算法,在二阶循环平稳度的基础上提出了三阶循环平稳度的概念,并推导出了利用三阶循环累积量平稳度作为分离准则的新盲源分离算法。本算法可以在复杂噪声的情况下有效的分离平稳信号和循环平稳信号。仿真结果表明该算法能够抑制混合信号中的强噪声,算法简单,实时性好。     

改进的欠定变速跳频信号盲分离算法

针对传统欠定盲源分离算法恢复精度低的问题,提出了改进的欠定变速跳频信号盲分离算法。该算法通过对混合矩阵估计与源信号恢复进行改进,在一定程度上提高了对变速跳频信号盲分离的精确程度。仿真实验表明,恢复信号与源信号相似度在良好信道环境下可以达到90%;在相同条件下,算法的估计误差可以达到约-60 dB。     

基于循环平稳度准则的多路雷达信号识别算法

在日益复杂的电磁环境中分选识别出雷达信号,是电子对抗发挥功用的先决因素。关于雷达信号调制样式与信号参数的先验信息有限,难以为信号分选提供充足的情报支撑,且信号交叠严重制约着信号分选的效能。将上述需求转换为盲源分离问题,通过Givens变换构造高阶分离矩阵,将适用于两路信号的基于3阶循环量的循环平稳度（DCS）盲源分离算法拓展到适用于具有不同循环平稳频率的多路信号。通过理论推导证明了该方法的可行性,并推导出构造Givens矩阵参数确定的方法。利用循环平稳理论提取雷达信号在循环平稳域的特征,结合DCS分离准则进行仿真验证。仿真结果表明,该算法能够实现对多路雷达信号的有效分选。     

基于盲源信号分离的加工误差分离方法研究

针对当前加工误差分离方法无法分离相近尺度系统误差的缺点,提出了一种基于独立成分分析的加工误差分离方法。建立了各误差源所导致的系统误差和总的系统误差之间的传递模型;根据盲源信号分离相关理论,建立了基于负熵固定点算法的加工误差分离模型,实现了相近尺度的系统加工误差分离,并利用主成分分析法给出了误差源数量确定的方法。以某陀螺仪的某加工面加工误差分离为例对所提出的方法进行了验证,结果表明所提出的误差分离方法可有效实现相近尺度的加工误差分离。针对当前加工误差分离方法无法分离相近尺度系统误差的缺点,提出了一种基于独立成分分析的加工误差分离方法。建立了各误差源所导致的系统误差和总的系统误差之间的传递模型;根据盲源信号分离相关理论,建立了基于负熵固定点算法的加工误差分离模型,实现了相近尺度的系统加工误差分离,并利用主成分分析法给出了误差源数量确定的方法。以某陀螺仪的某加工面加工误差分离为例对所提出的方法进行了验证,结果表明所提出的误差分离方法可有效实现相近尺度的加工误差分离。     

一种基于盲源分离和Wigner-Hough变换的线性调频信号检测方法

Wigner-Hough变换可以检测线性调频信号,但是当线性调频信号受到噪声污染的时候,其检测的性能将下降。文中采用时频盲源分离的方法,将线性调频信号和噪声分离,然后将分离出的线性调频信号进行Wigner-Hough变换。仿真表明,这种方法对噪声不敏感,检测性能依赖于盲源分离的效果。     

基于短时傅立叶变换谱图的非平稳信号时延估计方法

目前的时延估计算法多数只能应用于平稳信号，针对非平稳信号时延估计，提出了一种基于短时傅立叶变换（STFT）谱图的瞬时频域相关法。通过仿真表明，基于短时傅立叶变换谱图的瞬时频域相关法的时延估计可以达到克拉美-罗界。对STFT谱图瞬时频域相关法与三种基于WVD时间延迟估计方法进行了比较，结果表明，提出的基于STFT谱图的瞬时频域相关法可获得最佳效果。     

基于单声矢量传感器的语音信号时频掩蔽盲分离改进算法

利用单声矢量传感器精确的测向能力,提出了一种基于波达方位估计(DOA)的语音信号盲分离改进算法。该算法在时频域进行,采用基于混合冯·米塞斯分布的期望最大化算法对混合信号中各个源信号在每个时频点的概率进行估计。基于此,针对高混响及信号方位较近时很难估计到均值的问题,提出了一种简单、有效的改进算法,并在不同混响强度、不同方位差及不同混合信号数目情况下对其进行了仿真验证。仿真结果表明,相较于二值时频掩蔽和泛值时频掩蔽,文中提出的改进算法在信号-失真率(SDR)和客观感知质量(PESQ)两方面均有较大提高。     

一种基于盲源分离的调幅通信系统抗干扰方法

在电子对抗中,当敌方对我方的通信系统实施干扰,并且电台信号和干扰信号的统计特性又不一致时,可以采用盲源分离的方法将2种信号分开。针对模拟调幅通信系统在受到同频调制信号干扰的情况,采用基于盲源分离理论的方法设计了一种具有抗干扰能力的调幅接收机。     

基于STFT和EMD的多普勒信号分离算法

针对近场区多普勒信号的识别问题,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)和经验模态分解(EMD)的多普勒信号分离算法。该算法利用STFT时频分布,通过极值滤波法并结合EMD算法将回波信号分解成若干个窄带子信号,实现了对多普勒信号的分离和多普勒信号瞬时频率的估计。实测验证表明,该算法能够将频率成分相近的多普勒回波信号分解成若干个窄带的子信号,有助于实现对近场区多普勒信号的提取和识别。     

基于构建虚拟多通道的欠定盲源分离方法研究

针对欠定盲源分离(underdetermined blind source separation,UBSS)的信源数估计和信号分离问题,探索基于小波分解的虚拟多通道构建及其在欠定盲源分离中的应用。通过小波分解构造虚拟观测信号,在欠定盲源分离模型的信源数估计和信号分离方面,结果较不理想,分析发现是由于采用小波变换构建虚拟的观测信号,只用到原观测信号的部分信息产生虚拟的观测信号,并没有增加接收信号中蕴含的信息,即并非像真实的天线阵列一样,针对信号的到达角,产生对应的阵列流型。结果表明：解决欠定盲源分离问题,必须依靠非负矩阵分解、张量分解或稀疏分量分析等思路。     

水声信号盲分离算法性能评价准则

在水声信号盲分离技术仿真研究中，需要评价算法的收敛速度，稳态误差等，文中分析了水声基阵接收信号的实数延时模型和复数混合模型，提出了水声信号盲分离算法性能评价准则。该准则分为基于混合基阵和信号估计两种，在三／四元均匀线列阵上，盲分离实测非高斯舰船辐射噪声，分别用CRLS，CACY，EASI，CMA，MKMA算法通信班下了提出的算法评价准则，同时还给出了这些算法分离水声信号的性能曲线。     

基于最小互信息算法的跳频信号接收方法

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。