基于MELMD-ICA的光纤振动信号降噪方法

针对分布式光纤传感系统所采集含噪信号,提出一种改进集成局部均值分解(MELMD)联合独立成分分析(ICA)的降噪方法,引入排列熵判决机制提高抑制模态混叠与虚假分量能力。首先使用MELMD方法分解含噪信号得到乘积函数(PF)并进行信号重构;将含噪信号和重构信号求差得到虚拟噪声,构造虚拟通道;然后使用ICA对含噪信号和虚拟通道进行信噪分离,得到最终结果。通过实验验证,该方法与EMD-ICA,EEMD-ICA,MELMD相比,能更好地消除信号中的噪声,保留信号的特征信息。     

NB-IoT网络与业务协同优化

现阶段NB-IoT网络已完成初步建设,整体覆盖较好,但局部覆盖空洞较多,室内疑难场景深度覆盖不足,干扰问题突出,重叠覆盖严重。目前NB-IoT行业应用成熟度低,行业应用属于起步阶段,各厂商终端规范不一,导致网络部署调通过程中存在较大问题。针对当前物联网的主要业务类型,依据不同业务特征来分析NB-IoT网络关联指标,根据测试数据与统计数据分析该类业务的覆盖性能,对井盖与灯杆类业务分别展开深度覆盖分析与重叠覆盖分析,对业务接入相对集中的业务模型给出优化解决方案。     

基于相关系数的盲源分离排序和相位调整法

针对盲源分离后信号存在排序和相位不确定性的情况,提出一种基于相关系数的盲源分离排序和相位调整法,通过对盲源分离后信号运用该方法进行排序和相位调整,从而消除盲源分离后信号存在的相位和排序不确定性。仿真结果表明,在混合矩阵主对角线元素占优的情况下,此法可以有效地消除盲源分离后信号存在的排序和相位不确定性。     

一种语音与背景乐音信号盲分离优化算法

在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单形进化优化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution,SSSE),克服算法参数对优化算法性能的影响,提高盲分离算法的应用有效性,并将该改进盲分离算法应用于语音与背景乐音信号的盲分离。实验中,以四阶累积量作为独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)中的准则函数。实验结果表明,该改进算法有效分离出语音成分与背景乐音成分,而且在稳定性和分离效果方面具有较好的性能。     

基于网络编码的无线网络多流问题研究

多流问题研究多对源、宿节点之间所能达到的最大吞吐。在无线网络中,解决该问题的关键在于量化无线干扰。由于网络编码能够在一定程度上克服无线干扰的影响,因此通过使用超边来描述编码发送,并构造关于超边的冲突图,可以实现对网络编码条件下无线干扰（以协议干扰模型为例）的量化,进而解决网络编码条件下的多流问题。此外,针对在超边冲突图中搜集所有极大独立集的NP难问题,提出了一种实用的搜集算法,并给出了相关的数字结果。     

高角度分辨率的信源分离算法

传统的波束形成算法在期望信号和干扰信号来向相近的情况下性能下降,不能很好地完成信源分离,针对此问题提出了一种高角度分辨率的信源分离算法。首先选取一种适合任意阵型的AR模型预测方法进行阵列扩展,然后利用基于独立分量分析的鲁棒性分离算法完成信号分离,通过结合阵列扩展和盲源分离的优点,本文提出的分离算法在不增加实际阵元数目的前提下具备比原阵列更高的角度分辨率。实际数据测试表明提出的算法能够在9元均匀圆阵上分离方位角来向间隔为0.5度的信号。     

基于Fast-ICA的周期长码直扩信号盲扩频码估计

在分析周期长码（Periodic Long-Code,PLC）直扩信号（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）虚拟多用户模型的基础上,提出了一种新的周期长码直扩信号模型.该模型不仅适用于已经进行了同步的周期长码直扩信号,也适用于尚未进行同步的周期长码直扩信号.在新模型的基础上,提出了一种基于Fast-lCA的盲同步和扩频码估计方法.理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于小波变换和盲信号分离的多通道肌电信号处理方法

 为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采用Infomax算法对输入信号实施盲分离,并引入相关系数验证ICA分量与源信号的一致性.实验结果表明,该方法用于多通道SEMG的盲分离是很有效的.     

异步多址正交频分复用信号解码算法研究

提出了异步情况下基于独立分量分析的正交频分复用多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA)接入信号解码算法.该算法可以在传输延迟及载波频偏未知情况下, 对多用户OFDMA信号进行盲分离和解码, 不需要去除循环前缀, 增加了接收信号能量, 提高了解码性能.理论分析和仿真表明:在平稳信道环境下, 相比于传统的基于快速傅里叶变换的OFDMA信号解码算法, 该算法具有更好的性能.     

改进型ICA和SVM相结合的火山灰云遥感检测

针对独立分量分析(ICA)模型在火山灰云遥感检测中的不足,提出了一种改进型ICA即变分贝叶斯ICA (VBICA)和支持向量机(SVM)相结合的火山灰云遥感检测算法,实现了火山灰云信息的近似分离.实验结果表明,所提算法能够从中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感图像中检测出火山灰云目标信息,且总检测精度和Kappa系数分别达到了88.4％和0.801 1,取得了较好的检测效果.