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提出了一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法,可有效对抗主瓣灵巧干扰(Mainlobe Smart Jamming,MSJ)并提取目标回波的距离-角度联合参数信息.新方法首先利用阵元级数据进行盲源分离(Blind Source Separation,BSS),分离目标回波和干扰,同时可得到信源混合矩阵的估计.然后根据主瓣灵巧干扰在某一角度上表现为多个回波信号,而目标只有一个回波这一先验信息来鉴别目标和主瓣灵巧干扰,由此可以估计目标的距离参数.最后,由上述的鉴别结果得到对应目标的混合矩阵的列矢量,其包含了目标导向矢量信息,据此可估计目标的空间角度参数.仿真结果表明,新方法可以至少有效对抗2个主瓣灵巧干扰,且可同时得到较高的目标距离-角度估计精度.另外,分析了目标输入信噪比、输入干噪比、目标与干扰的夹角、干扰空域个数对所提方法性能的影响,并给出了本文方法能够有效盲距离-角度联合估计的边界条件. 相似文献
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基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法 总被引:8,自引:2,他引:8
提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。 相似文献
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联合对角化方法是求解盲源分离问题的有力工具.但是现存的联合对角化算法大都只能求解实数域盲源分离问题,且对目标矩阵有诸多限制.为了求解更具一般性的复数域盲源分离问题,提出了一种基于结构特点的联合对角化(Structural Traits Based Joint Diagonalization,STBJD)算法,既取消了预白化操作解除了对目标矩阵的正定性限制,又允许目标矩阵组为复值,具有极广的适用性.首先,引入矩阵变换,将待联合对角化的复数域目标矩阵组转化为新的具有鲜明结构特点的实对称目标矩阵组.随后,构建联合对角化最小二乘代价函数,引入交替最小二乘迭代算法求解代价函数,并在优化过程中充分挖掘所涉参量的结构特点加以利用.最终,求得混迭矩阵的估计并据此恢复源信号.仿真实验证明与现存的有代表性的对目标矩阵无特殊限制的复数域联合对角化算法FAJD算法及CVFFDIAG算法相比,STBJD算法具有更高的收敛精度,能有效地解决盲源分离问题. 相似文献
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基于RobustICA的数字调制混合信号盲源分离算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对含噪环境下数字调制混合信号盲源分离(BSS)误码率(BER)过高的问题,提出了一种基于RobustICA的二阶段盲源分离算法R-TSBS。该算法采用RobustICA算法对阵列响应向量构成的混合矩阵进行估计,然后利用数字调制信号的有限符号集特征,在第二阶段用最大似然估计(MLE)方法估计各个数字调制源信号发送的符号序列,达到盲源分离的目的。实验仿真表明,传统的独立成分分析(ICA)算法如RobustICA算法和FastICA算法误码率很高,在信噪比(SNR)为10 dB时,其误码率达到了3.5×10-2左右,而基于FastICA的二阶段盲源分离算法F-TSBS和基于RobustICA的二阶段盲源分离算法R-TSBS的误码率则下降到了10-3,分离性能得到了明显改善;在较低的信噪比(0~4 dB)下,R-TSBS算法较F-TSBS算法约有2 dB性能提升。 相似文献
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目前的欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对于不稀疏的信号分离效果不理想。经典独立分量分析算法中的扩展Infomax算法既能分离超高斯信号,也能分离亚高斯信号,但却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离,结合扩展Infomax算法,本文提出了一种欠定ICA算法,通过生成隐藏数据将欠定盲分离问题转化为超定盲分离问题,然后再应用经典的扩展Infomax算法进行分析,该方法可以分离欠定情形下超高斯和亚高斯混合信号。并用该算法对实测的齿轮箱混合故障信号进行分离,再用包络阶次方法对分离出的信号进行分析,成功识别出了齿轮箱的不同故障特征,验证了该算法在齿轮箱故障诊断中的有效性。 相似文献
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在各大运营商纷纷提出流量经营概念的背景下,探讨了如何做好流量经营的产品设计运营和业务支撑系统(BSS)的规划,并对具备纳入产品设计中的经营要素进行了分析,提出了智能管道PCC架构体系下的BSS规划定位和改造建议。 相似文献