复杂噪声背景下正弦频率估计新方法

提出一种基于系统参数摄动的单变量滤波驱动混沌同步的强混沌背景下正弦频率估计方法。该方法利用采样的混合信号通过低通滤波器并驱动构建的混沌响应系统,由于同步误差序列中混沌噪声影响大大减小且含有正弦信号,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法同样适用于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦频率估计。     

混沌干扰背景下的正弦频率估计新方法

提出一种基于单变量驱动误差滤波反馈混沌同步的强混沌背景下正弦参数估计的方法。该方法利用采样的混合信号(混沌加白噪声和正弦)通过某一类型滤波器,用滤波后信号驱动一新构建的同类响应混沌系统,若混沌同步发生,则驱动响应信号的误差序列中应含有正弦成分,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法适于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦参数估计。仿真实验表明,该方法简单有效。     

基于驱动响应同步的混沌背景下谐波信号频率估计方法

提出一种基于混沌驱动响应同步的强混沌背景下谐波频率估计的方法.该方法利用采样的混合信号(混沌加谐波)驱动一新构建的同类响应混沌系统,若响应混沌系统同步于驱动混沌信号,则驱动响应信号的误差序列中应含有谐波成分,对误差序列互谱的分析,估计谐波频率.该方法同时也适于其它噪声加混沌干扰的复合背景下的谐波频率估计.理论分析给出了该方法的适用条件,仿真实验证明该方法简单有效.     

提取混沌中谐波信号的时频方法

首先采用谐波小波变换将观测信号分解成窄带信号,然后使用经验模态分解方法将每一个窄带信号分解为有限个内禀模态函数(IMFs),根据功率谱密度选取内禀模态函数,提取谐波信号。该方法的性能可由噪声缩减因子和相关系数两个指标度量。理论分析和仿真实验表明,在信噪比不太低的情况下,该方法对提取淹没在混沌和噪声背景下的谐波信号非常有效。     

相干/同向信号波达方向与多普勒频率的联合估计

针对相干/同向信号波达方向(DOA)与多普勒频率的联合估计问题,提出了一种基于特征空间的修正二维MUSIC联合估计算法。首先,建立包含DOA和多普勒频率信息的广义阵列信号模型,通过共轭重构对阵列接收信号的协方差矩阵进行修正,使其有效适用于相干/同向信号下DOA与多普勒频率的联合估计。同时,在二维MUSIC算法的基础上,提出了一种基于特征空间的DOA与多普勒频率联合估计算法,该算法充分利用了信号子空间和噪声子空间的信息,并且可以对源信号功率进行估计。对该算法加以修正后同样可以应用于相干/同向信号的DOA与多普勒频率联合估计,且可以得到比修正二维MUSIC算法更好的估计效果。最后,通过仿真试验验证了本文算法的有效性。     

四元数和超复数在加性高斯噪声背景下二维谐波频率估计中的应用

针对二维谐波频率估计中的分维配对问题,首先对一般二维谐波信号模型进行变换,构造了符合四元数结构的新的信号模型.并根据该模型利用特殊的四阶累积量切片分析了加性高斯有色噪声中二维谐波频率估计及联合Hamilton四元数和超复数在二维谐波频率估计中的应用前景.此方法避免了在复数模型的二维谐波频率估计中构造复杂的增广矩阵问题,并从根本上解决了通过分维求取频率之后,频率配对中所有可能产生的错误频率对以及有可能产生的两维频率估计精度的不平衡性这两大难题.仿真实验验证了该算法的有效性.     

四元数和超复数在加性高斯噪声背景下二维谐波频率估计中的应用

针对二维谐波频率估计中的分维配对问题,首先对一般二维谐波信号模型进行变换, 构造了符合四元数结构的新的信号模型。并根据该模型利用特殊的四阶累积量切片分析了加性高斯有色噪声中二维谐波频率估计及联合Hamilton四元数和超复数在二维谐波频率估计中的应用前景。此方法避免了在复数模型的二维谐波频率估计中构造复杂的增广矩阵问题, 并从根本上解决了通过分维求取频率之后,频率配对中所有可能产生的错误频率对以及有可能产生的两维频率估计精度的不平衡性这两大难题。仿真实验验证了该算法的有效性。     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的。计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性。     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的.计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性.     

基于互高阶谱SVD算法的电力系统低频振荡频率估计

介绍了互高阶谱理论在互联电力系统低频振荡频率估计中的应用，详细讨论了其数学模型和处理过程。在相关高斯噪声与非相关噪声背景下，首先用互高阶谱SVD方法，将信号分解成信号矢量空间和噪声空间，通过求解噪声信号的特征方程则可知频率信号。该方法不需要任何关于有色噪声的先验信息就可以估计低频振荡频率。仿真分析的结果表明该方法具有良好的谱估计分辨率及谱估计稳定性，是低频振荡频率估计的有效工具。     

窄带信号频率和角度估计新方法

针对宽带接收机对窄带信号进行频率和到达角估计问题,提出了一种新的快速频率和角度估计方法．首先利用参考频率进行到达角预估计,然后利用空域滤波有效地将频率和预估计到达角进行匹配,并根据天线阵列的结构特点利用信号的相应频率进行预估计到达角校准,获得了信号的准确频率和到达角估计值．仿真分析验证了所提出方法可实现宽带接收机的窄带信号到达角和频率的快速估计．     

一种有效的二维频率估计新方法

针对高斯白噪声环境,提出一种三迭代算法估计二维频率．利用二维数据的旋转不变性,构造4个具有对角结构的数据矩阵,在时域进一步扩展,形成一组对角结构的数据矩阵．通过数据矩阵组的联合对角化,实现二维频率的估计,所得二维频率能自动配对．该方法每步迭代具有精确的最小二乘闭式解,消除了多阶段分解算法的误差积累,提高了估计精度．通过和克拉美罗界(CRB)的比较验证了该算法的有效性．     

一种未知脉冲信号检测与瞬时频率高精度估计方法

针对未知脉冲信号检测与瞬时频率估计问题,提出了一种基于瞬时频率高精度估计的联合检测方法.在瞬时频率高精度估计中,采用快速傅里叶变换分析与陷波滤波器相结合,实现对未知信号瞬时频率高精度估计.在未知脉冲信号检测中,采用能量累积法和瞬时频率方差法相结合方式,综合瞬时频率方差检测器和能量累积检测器的优势,可对未知脉冲信号实现有效检测.结果表明,在一定信噪比条件下,本文方法可以实现对未知脉冲信号瞬时频率的高精度估计,瞬时频率估计方差接近克拉美罗下界,估计精度提高了0. 1%,同时实现了对窄带和宽带未知脉冲的有效检测.     

基于时频分析的混沌谐波线性混合信号提取算法

混沌信号与谐波信号的分离问题是混沌信号处理中的重点问题,时频分析理论的日趋成熟为该问题带来了新的解决方案。针对不同噪声情况下混沌背景下谐波信号的提取进行分析,将小波变换与EMD方法进行比较,经仿真实验总结出一种新的谐波信号提取的融合算法,仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于新型DFrFT的LFM信号参数估计算法

针对传统算法对高调频率线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号进行参数估计时误差较大的问题,提出了一种基于新型离散分数阶傅里叶变换(discrete fractional Fourier transform,DFrFT)的LFM信号参数估计算法.新型DFrFT在传统离散算法的基础上...