突发信号宽带检测概率分析

针对突发频段超出瞬时接收带宽的突发信号宽带检测概率计算问题,建立信号宽带检测问题模型,结合信号特征检测算法参数,分析扫描及守候接收策略下未知参数突发信号的检测概率计算方法,推导两种接收策略下检测概率理论计算公式,采用计算机仿真验证推导结果的可靠性。理论分析表明在信号特征持续时间较长时采用扫描策略进行信号检测要优于采用守候策略,理论仿真结果可指导突发信号最优检测策略的选择。     

突发信号存在性自适应盲检测算法

提出了一种突发信号存在性自适应盲检测算法,采用谱方差作为检测函数,通过设置噪声函数集来跟踪背景噪声的变化,实时自适应调整门限值,然后采用长度控制与状态转换的判决机制改善检测函数的抖动对判决结果的影响,提高了突发信号的正确检测概率。仿真结果表明,所提算法与短时能量法和谱熵法相比,具有较好的稳健性,尤其在低信噪比条件下具有更好的检测性能。     

微弱通信信号盲检测技术

在研究背景噪声和目标信号不同特性的基础上提出一种实用的非合作微弱信号盲检测技术。对新的检测技术进行理论分析和算法流程的阐述。并针对复杂电磁环境下多信号检测的性能和低信噪比环境下单信号检测性能进行仿真与分析。表明新的检测方法在高斯白噪声信道下对不同的无线信号都有较好的检测和估计精度,而且具有运算量小、精度高、易于硬件实现的特点。     

基于CUDA的多路突发信号检测

针对突发通信中多路信号的精确定位和实时检测问题,对现有的双滑动窗口法和差分相关检测算法进行了整合,并利用GPU的并行计算能力,设计了一套基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构的双重检测方案。对于多路信号,采用基于数据的CUDA并行处理模式;具体到每路信号的检测,采用基于任务的CUDA并行处理模式。实验结果表明,通过CPU+GPU的异构模型大大提高了检测系统的处理速度,相比于用CPU进行处理,在GTX 1050Ti平台上其加速比接近于24,解决了多路突发信号检测速度慢的问题。     

一种宽带内直扩信号的非合作快速检测方法

电子战系统通常使用宽瞬时带宽,在其中可能存在直扩信号,频谱监测方不知道是否存在直扩信号、信号数目、所处频带位置等信息。针对这种情况提出了一种宽带内多直扩信号的快速检测方法,该方法应用波动相关法,检测策略上利用分段滤波分离各个直扩信号并且提高信噪比,然后分析了该方法的检测性能。通过仿真验证了该方法的有效性和实用性。     

一种基于拟合优度检验的突发信号检测算法

在突发信号处理环境中,传统的检验方法检验统计量计算复杂,不利于实时检测。为此,提出一种基于拟合优度检验的突发信号检测算法。采用Kolmogorov检验代替传统的参数统计检验,通过计算接收到样本的经验分布函数与标准的噪声分布函数,并将其垂直方向上的最大距离(Kolmogorov统计量)与特定虚警率下的门限作对比,实现对突发信号的检测。仿真结果表明,该算法的检测性能较好。     

非合作目标宽带信号跟踪接收机设计

在介绍单脉冲跟踪接收机原理的基础上，分析了非合作目标宽带信号跟踪接收机的组成、工作原理和关键技术，并详细描述了跟踪处理器的设计和实现方法，介绍了具体实施中的关键技术。采用此方法设计的跟踪接收机在低信噪比条件下较好地完成了时宽带信号的跟踪，验证了采用方法的正确性。     

基于阵列扩展的宽带DOA估计算法

导向矢量的频率不一致性不利于宽带信号的DOA估计。为此,首先提出宽带直接空间谱估计算法,但是其限制条件过于苛刻;然后利用宽带信号的时延性质对阵列进行扩展,提出一种新的宽带DOA估计算法,新算法不需要DOA预估计;最后分析了梳妆谱和连续谱两种情形下如何使用新算法的问题。仿真实验结果表明,在信噪比较高的条件下,与传统算法相比,新算法的估计成功率更高,估计误差更小。     

基于数据重构的宽带相干源MVDR算法

研究了基于数据重构的宽带相干源最小方差无畸变响应（MVDR）算法, 以采样定理为基础, 将同一时刻不同阵元的输出看做是连续线列阵的采样, 将时域的数据重构方法引入空间的阵元域数据, 从而实现宽带相干源的方位估计, 并提出了一种聚焦误差求取方法, 用于分析宽带相干源MVDR算法的性能。计算机仿真了FFT插值法和数据重构法的方位估计结果, 表明对于宽带MVDR算法, 数据重构方法比起FFT插值法具有更好的分辨概率和更低的均方根误差。     

一种新的宽带DOA估计自聚焦算法

具有较高精度的宽带信号波达方向（DOA）快速估计算法是其实用化所要解决的重要问题。提出了一种新的相干子空间（CSM）类宽带DOA估计自聚焦算法。算法利用子空间投影变换将信号分离后分别处理,通过不断更新聚焦方向实现自聚焦。与已有算法相比,不受DOA初始值的影响,有更小的聚焦误差;不同目标在聚焦矩阵更新过程中无需再做奇异值分解,有较低的实时计算量。仿真实验表明,算法以较小的计算代价实现了近乎最优的聚焦性能,有较高的DOA估计精度。     

基于高阶统计量的压缩宽带频谱盲检测方法

针对认知无线网络中宽带频谱感知受到高速模数转换器(ADC)器件的技术限制,利用压缩感知理论(CS),采用压缩信号处理技术,直接对压缩观测数据进行分析,推导出宽带频谱检测的高阶判决统计量的概率分布特性,并在此基础上提出了一种基于高阶统计量的压缩宽带频谱盲检测算法(HOS-CWSBD).该算法无需任何有关主用户(PU)信号的先验知识、也无需事先重构出原信号就能实现宽带频谱检测.理论分析和仿真结果均表明,与传统的基于压缩感知理论且需要信号重构的压缩频谱感知算法以及基于Nyquist采样数据的非压缩宽带频谱感知算法相比,该算法具有计算复杂度低、感知性能稳定等优点.     

基于物联网的焊机监测系统中突发检测算法研究

针对基于物联网的焊机监测系统中异常情况检测和预警的需要,提出一种基于多种群萤火虫的突发检测算法;通过不同种群萤火虫的协同工作实现滑动窗口大小的优化选择与配置,提高突发检测模型的处理速度与检测性能。仿真实验结果表明,基于多种群萤火虫的突发检测算法在突发概率或者最大滑动窗口大小相同的情况下,处理时间少于传统的突发检测算法,并具有更高的准确率和召回率。     

宽带跳频信号的后验压缩采样技术研究

在对宽频段的非合作跳频信号进行无源定位场合,超高速数模转换（ADC）采样和各种定频信号的分离已经成为瓶颈。根据压缩采样理论,对于在某些表达基上为稀疏的宽频段信号,可以用远低于Nyquist门限的采样率来进行模拟信息转换（AIC）,但是对于有多个定频信号存在的情况,信号重建需要的信息样点数陡然增加,这给分布式传感器系统中的AIC部分的实现带来极大的复杂度。基于子空间投影技术,提出了一种能抑制目标频带内定频干扰信号的跳频信号模拟压缩采样方法,仿真结果表明该方法是可行的。     

低信噪比下基于功率谱熵的语音端点检测算法

为了解决短波通信中语音检测的问题,针对短波语音信噪比低,噪声复杂的特点,对幅度谱熵算法进行了修正,选取功率谱熵作为VAD特征,加入谱熵平滑和hangover设计,研究了基于功率谱熵的语音端点检测算法。实验证明,算法对几种典型的短波语音均有比较理想的性能。