A Spurious Equilibria-free Learning Algorithm for the Blind Separation of Non-zoer Skewness Signals

We present a new learning algorithm for the blind separation of independent source signals having non-zero skewness (the 3rd-order cumulant) (the source signals have non-symmetric probability distribution.), from their linear mixtures. It is shown that for a class of source signals whose probability distribution functions is not symmetric, a simple adaptive learning algorithm using quadratic function (f(x)=x²) is very efficient for blind source separation task. It is proved that all stable equilibria of the proposed learning algorithm are desirable solutions. Extensive computer simulation experiments confirmed the validity of the proposed algorithm.     

光电雷达电子部件故障的盲诊断方法研究

针对光电雷达电子部件故障定位问题，提出一种故障元件搜寻的盲诊断方法．通过测试电路中被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量，得出D—S证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配，并利用D—S联合规则得到融合后的信度函数分配，从而确定故障元件．通过单传感器诊断结果与融合诊断结果的比较，说明了多传感器融合盲诊断方法的优越性．     

基于两个频点的水声信号盲源分离

实际水声环境中声纳接收到的信号是卷积混合信号。文章中将两个频点盲源分离原理应用到水声信号的盲源分离中，从而有效克服信号频域解卷积过程中的排序和幅度不确定性。仿真实验结果表明该方法对水声卷积混合信号具有良好的分离效果?文章中进一步研究了水声信号在不同信噪比条件下，基于两个频点盲源分离方法的分离性能。     

一种抗几何变换的图像盲水印算法

为解决在几何变换时水印无法检测的问题,提出了一种抗几何变换的图像盲水印算法.该算法基于傅立叶变换和对数极坐标变换,实现了可以提取有意义字符的抗几何变换的盲水印算法.在嵌入水印过程中,通过对原始图像进行傅立叶变换,并选择中频部分进行对数极坐标转换变换,然后进行傅立叶变换,将水印嵌入幅度谱矩阵中.在提取水印过程中,结合模板矫正来降低各种积累误差,进行相应的反变换,并用局部最大检测法来提取水印.实验表明,该算法具有较强的鲁棒性,对几何变换、裁剪、压缩、锐化和涂改等抵抗性较强.     

基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法

针对图像信号不满足稀疏性条件,不能直接用稀疏成分分析模型进行盲分离的现象,提出一种基于小波变换和稀疏成分分析的盲图像分离法. 利用小波分解将混合图像从空域转化到频域,获取混合图像高频对角分量,在频域空间利用线性聚类稀疏成分分析法估计混合矩阵,进而最终重构源图像. 实验结果表明,该方法能准确有效地提取源图像. 目视结果及相关系数分析结果均表明,与经典独立成分分析法(FASTICA)相比,该方法分离精度高,分离效果好.      

地质雷达信号分析的双正交小波预测反褶积法

为了降低电磁波衰减、噪声干扰等因素对地质雷达检测效果的影响,提出一种双正交小波预测反褶积法（PDBW法）。在PDBW法中,针对地质雷达检测信号选取具有最小重构误差的双正交小波基,运用该小波基将地质雷达检测信号分解成不同频段的时域子信号,对各频段的时域子信号进行预测反褶积等滤波处理,再对处理后的子信号进行重构变换,得到PDBW法的处理结果。将PDBW法用于实验检测信号处理,并将处理结果与预测反褶积法的处理结果进行比较,结果表明：PDBW法能有效压制多次回波干扰,准确识别深部信号,显著提高深部信号信噪比,从而进一步改善地质雷达探测分辨率和图像分析的准确性。     

基于独立分量分析的噪声消除技术研究

为了消除观测信号中的噪声,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的信号消噪方法.引入虚拟噪声分量对观测信号进行扩展,将一维带噪观测信号变换为多维虚拟观测信号.利用高阶累积量,对扩展的多维加噪观测信号进行盲源分离,得到源观测信号,从而实现噪声的有效消除.进行仿真研究以及转子实验台的松动故障振动信号的实验研究,结果证明了这种消噪方法在消除各类加性噪声的有效性.该方法不需要大量的观测样本,无需观测信号为确定性信号的前提假设,实现了对单个观测样本的实时消噪处理.     

混响背景下水底目标回波盲分离

针对水下掩埋目标探测中目标回波信混比较低的问题,提出将混响视为一类信源的与目标回波盲分离方法,研究了目标回波与混响在时域统计特性、时频域以及时域波形上的可分离性与分离原则问题,解决了传统时频方法不适用于当混响与目标回波在时频域内混叠时的抑制混响问题。海上掩埋目标探测实验数据处理结果表明,经过时域二阶统计盲分离与时频域盲分离处理后,目标回波的信混比提高了约5 d B,在时频分布上可以更清楚的观察到目标几何亮点,从而提高对目标回波识别的准确性。     

采用独立分量分析的共道干扰消除

为了消除共道干扰,在接收端利用多天线提供空间复用是一种有效手段. 传统的接收算法必须预先获得准确的信道状态信息(CSI),在很多实际情况下很难满足. 为此提出一种基于独立分量分析(ICA)的干扰消除新算法,该算法不需要估计CSI,仅利用接收信号和通信协议固有的已知信息即可提取出期望信号. 实验结果表明,所提算法的期望信号信干噪比（SINR）性能与最优线性接收算法非常接近,差距小于01dB.     

探地雷达资料的确定性反褶积处理研究

分辨率是利用探地雷达资料识别浅层地质特征的关键要素。然而,由于子波带宽的限制及子波鸣振而引起子波之间的相互干涉、因而会导致所采集到的雷达记录变得模糊,限制了雷达记录的分辨率。利用反褶积方法可以压制子波的干扰,改善分辨率,本文讨论的是确定性反褶积的方法,在野外空旷地带,将探地雷达的发射天线和接收天线正对,采集两天线间的空气直达波作为雷达的确定性子波。对一个实测探地雷达剖面进行了处理,初步结果表明,该处理方法对雷达剖面资料的分辨率有较好的改善。