基于独立分量分析的多源冲击定位方法

结构健康监测中常用声发射信号进行声发射源的定位及特征描述。多个冲击事件发生时,声发射信号是多个信号的混叠,而且混合方式未知,这使利用声发射信号对冲击源进行定位变得非常困难。而近年来兴起的基于独立分量分析的盲源分离技术为解决这一难题提供了可能。本文采用基于信息极大化原理的反馈网络结构对同时作用在铝梁上的两个冲击事件产生的声发射混合信号进行分离,估计出各个源信号到达传感器的时延后,运用两点直线定位公式对两个冲击源进行定位。混合仿真实验验证了基于信息极大化原理的独立分量分析方法估计时延的有效性,铝梁上的两源冲击实验,进一步表明运用独立分量分析方法能较好的解决多冲击源定位问题。     

基于舰船辐射噪声的舰船目标定位技术

通过声传感器阵列可实现对声源的自适应检测定位及跟踪,这使得它在目标探测、故障诊断等诸多领域有着广泛的应用。在复杂环境中,常规的相关方法对于声源的定位往往难以得到准确的定位结果。针对常规时差测向定位抗干扰性能差和易受噪声影响,特别是噪声存在显著的尖峰时更不能得到满意结果的问题,本文提出基于盲分离的定位算法改进其性能。通过仿真实验,可以看到本文提出的定位方法能够取得更稳定、准确的结果。     

ASTFA-BSS方法及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

自适应最稀疏时频分析（adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA）方法以分解得到的单分量个数最少为优化目标,以单分量的瞬时频率具有物理意义为约束条件,使得到的分量更加合理;结合盲源分离,提出了一种基于ASTFA的盲源分离方法并应用于齿轮箱复合故障诊断中。该方法首先利用ASTFA将单通道源信号进行分解,然后利用占优特征值法进行源数估计,根据源数重组观测信号,最后对观测信号进行盲源分离得到源信号的估计。实验结果表明,该方法可以有效地对齿轮箱复合故障信号进行分离进而实现齿轮箱的复合故障诊断。     

预付费及后付费融合的业务支撑系统探讨

针对预付费及后付费业务融合如何实现，提出并分析了融合支撑系统的组成、功能结构、流程，对融合支撑中涉及到的重要问题和对现有系统的影响进行了探讨、分析并提出了建议.     

NGOSS建设框架

介绍了NGOSS产生的背景,在分析BSS/OSS建设要求,总结NGOSS框架相关核心技术的基础上,从电信企业的角度,阐述了NGOSS建设框架。     

一种频率域的盲源分离算法

提出了一种频率域基于第二特征函数的窄带信号盲分离算法，理论上证明了本方法能够从有噪观察数据中得到无噪混合矩阵估计。仿真结果表明本方法信号分离性能优于时域方法。在高信噪比时，本方法的分离信号绝对误差和比时域方法低9．5dB。     

电信BSS业务监控系统的设计与应用

电信业务深入拓展使得和BSS对接的网元数量逐步增加,功能也是日趋复杂,传统性质的单一监控系统无法有效地满足整个系统的监控维护需求,带来的直接后果就是频繁出现运营故障问题,也会对企业自身的信誉及用户满意度产生极大的影响。在这种情况下,文章针对现有监控系统的不足,提出了一种全新的BSS业务监控系统的设计方式,以便为持续改进电信BSS业务监控系统提供一些参考。     

磨音信号检测与处理方法研究

针对传统磨音检测和处理方法无法有效去除噪声和提取磨音特征,导致球磨机料球比检测精度较低的问题,提出了一种基于盲源分离(BSS)的磨音检测方法和基于经验模态分解(EMD)的磨音处理方法。该方法首先利用BSS技术从多个音频传感器采集的混合噪声中分离出磨音信号,然后对其进行EMD分析,利用相关系数准则和本征模函数(IMF)能量的判别熵准则提取了磨音的有效的IMF,最终找到了不同料球比水平下磨音有效IMF能量的范围。实验结果表明提出的磨音检测方法可有效提取出磨音信号,提出的磨音分析方法大大提升料球比检测精度,为应用于实际的球磨机料球检测系统提供了理论基础。     

基于惯性跟踪的手臂运动及脑波一致性分析

考虑到脑卒中患者的传统偏瘫康复手段依赖于康复医生的指导和康复器械的协助,忽略了患者的主动参与性,缺少支配肢体运动的大脑神经系统的直接参与,以手臂运动为对象,研究了人体手臂运动时各姿态的变化及相应的脑电信号的变化,以探究人体上肢不同频率运动时大脑神经系统的参与情况与脑电信号变化情况,并提出了混合式Kalman滤波的数据融合算法和基于盲源分离的去除眼电伪迹的方法。在此基础上设计了快速手臂伸曲和慢速手臂伸曲运动实验和快速、慢速两种任务的手臂伸曲运动想象实验。实验表明,手臂运动与手臂运动想象脑波信号具有一致性,从而验证了所提方法的有效性。     

基于独立分量分析的工频干扰消除技术*

简要介绍了ICA的基本原理和快速算法,在分析地震信号和工频干扰特点的基础上,利用ICA技术来消除地震记录中的工频干扰,并与常规方法进行比较。研究结果表明ICA在有效消除工频干扰的同时,能够保护有效信号,并且在提高资料的信噪比方面更有优势,具有良好的应用前景。