基于混叠谱估计的多源突发衰落信号镜像恢复

对突发衰落信号的镜像恢复是实现北斗卫星无线电远场伪码载波跟踪的关键。当前采用基于BMP的粒子群欠定盲分离方法实现对突发衰落信号的分离和恢复,当信号由多源信源产生时,无法知道源信号的数目,导致信号恢复效果不好。提出一种混叠矩阵谱估计的多源突发衰落信号镜像恢复算法,采用K-means聚类估计混叠矩阵,设计多源突发衰落信号在时间或频率轴上的紧凑模型,定义整段信号的宽带混叠模糊函数,求解混叠矩阵的特征向量得到信号的谱估计,以此为遍历参数得到扩频码跟踪的最佳聚类数,实现对源信号的准确镜像恢复。仿真实验表明,该算法在卫星无线电远场伪码多源突发衰落信号镜像恢复中精度较高,计算开销较少,稳定性好,在探测导航控制等邻域具有较好应用性。     

基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离算法

针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类型源信号同时混合的盲源分离.仿真结果表明,本算法能够有效实现源信号为多类型和含有2路高斯信号的盲源分离.与其他算法相比,本算法收敛速度更快,分离精度更高.     

盲分离技术在语音信号处理中的研究与应用

盲分离技术是信号处理领域研究的热点问题,在源信号和混合过程未知的情况下,从混合信号中分离出源信号.重点研究了混合语音信号的盲分离方法,对语音信号进行加窗傅立叶变换,采用定点ICA算法对混合语音信号进行分离.最后使用Matlab软件对算法进行了仿真.     

自适应滤波技术在雷达式生命探测仪中的应用研究

文章将自适应滤波技术应用到雷达式生命探测仪中,分析了救生领域混叠信号的特点,提出了与单通道线性滤波器与LMS算法组合的过滤、分离混叠信号的方案,并通过仿真验证了该方案的可行性。     

基于变分模态分解的单通道信号盲源分离方法

针对单通道情况下传统盲源分离方法难以恢复源信号的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)的单通道信号盲源分离方法。首先对单通道信号进行变分模态分解(VMD)获得一系列本征模态函数(IMF)分量,将单通道信号和其IMF分量构成多维信号,然后采用主成分分析法估计源数,依据估计的源信号数目重组多通道观测信号,最后利用改进的变步长等变自适应分离(VSEASI)算法实现信号的盲分离。将所提出方法应用于齿轮和轴承的单通道信号仿真研究,仿真结果表明,该方法能够有效地分离出齿轮和轴承信号,解决了单通道信号盲源分离问题。     

最小增益的语音盲分离算法中的迭代运算优化

针对目前盲分离算法还无法满足对语音信号盲分离的精度需求,本文提出一种新型语音信号盲分离算法。该算法在最小增益的语音盲分离算法的基础上,针对其缺陷,引入了广义高斯分布模型,对最小增益的语音盲分离算法的迭代运算进行了优化处理,通过计算每次迭代后恢复出来的每个源的峰度值来增加原算法的分离精度。通过仿真试验进行验证,得到的结果是:改进的算法不仅仅没有失去本真效果,经过分离语音信号,对原始语音信号的波形基本保持在一定的范围内,而且表现出较好的性能。     

基于随机近场谱混叠的网络攻击慢变衰落仿真

网络攻击源在混合Rayleigh-Rician信道下,具有慢变衰落特性,描述这种慢变衰落特性,对攻击源的多普勒频移进行离散化处理,可以实现对网络攻击源的准确定位和信道拦截。提出一种基于随机近场谱混叠的网络攻击源慢变衰落仿真模型,首先进行系统和信号模型构建,在相干点积功率累积尺度坐标中,得到空间采样的不确定性增量,提取网络攻击源随机近场谱特征。采用混叠谱估计方法构建多源近场攻击源的慢变衰落状态模型。仿真表明,算法能有效描述网络攻击源的慢变衰落特性,层析结构特征明显,定位均方根误差较传统方法减小。     

网络安全的多目标无限方差模拟仿真算法

多目标无限方差网络攻击作为一种新的病毒攻击方式,对网络安全造成严重威胁,通过对多目标攻击源的时频盲源分离,准确检测和发掘攻击信号源和特征,提高检测性能。传统方法中对攻击源的分离算法采用随机场谱峰搜索算法,存在计算量大的问题。提出一种基于近场源DOA估计的多目标无限方差网络攻击下时频盲源分离算法。为了提高多目标无限方差网络攻击近场源的识别概率,对提取得到的波束域约束指向性特征输出结果进行频分复用分解,通过时频特征提取,得到相关的攻击信号源参数,在多目标无限方差网络攻击近场源模型中,设计匹配滤波器,把近场源的参数估计问题变成了一个三维参数联合DOA估计问题,实现对网络攻击源时频盲源分离。仿真结果表明,具有较好的网络攻击时频盲分离性能,对攻击源估计的均方根误差较传统算法明显减小,实现了对攻击信源的准确识别和检测。     

斜视聚束模式下的DCS算法

聚束SAR回波的多普勒带宽通常大于方位向采样率. 为避免方位频谱混叠,首先进行方位deramp消除频谱混叠,然后利用CS算法进行精确聚焦.在距离压缩前增加了距离频率3次和4次相位补偿,通过分析仿真结果发现该算法不仅能在大斜视下取得良好的聚焦图像,而且还能消除原DCS算法存在的距离压缩信号左右旁瓣不对称现象.基于斜视聚束模型,给出了一种改进的DCS算法的详细推导过程. 仿真结果表明,该算法可用于大斜视聚束SAR成像处理.     

引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法

对网络攻击信号进行盲分离,实现对攻击信号的准确有效检测。传统的网络攻击信号检测算法使用时频分析方法,提取非平稳群攻击信号的时频特征,实现信号检测,但算法把网络入侵检测正确率作为约束目标函数进行同步最优特征子集求解,复杂度较高,提出一种引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法。采用时频分析Viterbi算法,得到信号谱的平均频率等于瞬时频率的时间平均,根据合同变换矩阵,对攻击信号进行离散数据解析化处理,构建网络攻击信号的解析模型,得到网络统计信号在多复变边界条件下的时频特征,实现盲分离算法改进。仿真实验表明,该算法能有效实现对网络攻击信号的盲分离,盲分离结果能准确反映网络攻击信号的内部特征,提高了对网络攻击信号的检测能力,对攻击信号的检测性能有所提高,保证了网络安全。     

多路信号的抗混叠滤波器设计

为解决多路带通信号混叠问题,利用一种延时可调的二阶带通采样结构,通过设计数字抗混叠滤波器,可实现对多路带通信号的无混叠接收。给出了仿真实现结果,分析其抗混叠性能,多路带通信号经过抗混叠滤波器后,输出信号的混叠抑制可达到30dB以上。该方法解决了带通采样中多信号混叠问题,增加了采样频率选择范围,可以减少硬件负担,提高了软件无线电的灵活性。     

衰落噪声干扰下网络攻击数据散布特征挖掘算法

提出一种基于随机近场混叠谱分析的网络攻击数据散布特征挖掘算法,实现对衰落噪声干扰下的网络攻击信号的准确检测。采用自适应陷波器对衰落干扰噪声进行滤波降噪预处理,提高了待检测信号的纯度,进行随机近场混叠谱分析,采用时频分析方法进行攻击信号的时延估计,提取随机近场混叠谱特征,实现网络攻击数据散布特征挖掘优化。仿真实验表明,采用该算法能有效提取在强衰落噪声干扰下的网络攻击数据时频散布特征点,特征聚焦性能明显,提高了对网络攻击数据的检测性能。     

基于径向基函数的非线性混合信号的盲分离

通过径向基函数(RBF)神经网络近似非线性混合映射的方法,研究了一种从非线性混合信号中盲源分离的算法。该方法采用RBF神经网络分离系统输出分量的互信息作为目标函数,目标函数的最小化导致输出量之间的独立性,以便使源信号尽可能的分离出来。采用无监督的模糊C均值聚类方法训练RBF神经网络的权值,可以大大节省计算量。仿真结果讨论了RBF神经网络隐含层不同的神经元个数对盲源分离效果的影响,并且证明了本算法是有效性的和可行的,并且有较强的鲁棒性。     

f-SOBI算法在fMRI脑区定位中的应用

fMR(Ifunctional magnetic resonance imaging)脑区分离算法的研究对于人类了解大脑工作机制,辅助脑疾病的诊断具有十分重要的意义。然而,现有的脑区定位算法由于算法的复杂性过高而影响了定位的效率。针对这一问题,本文提出将盲源分离算法f-SOB(Ifrequency SOBI)应用于fMRI脑区定位。该算法通过数据的相关矩阵来获取用于fMRI数据分离的矩阵。仿真实验证明,f-SOBI算法可用于fMRI数据的分离,并能以降低分离的复杂性。     

基于时域卷积盲信号分离的雷达干扰抑制算法

把卷积盲分离算法应用于雷达系统抗干扰中,提出一种新的雷达系统干扰抑制算法.该算法在时域中对四阶累积量进行联合块对角化,以实现雷达信号和干扰信号的盲分离.计算机仿真结果表明,在无噪及含噪情况下,该算法均可把卷积混合的雷达回波信号及干扰信号分离开来,且有很好的分离性能.     

最小二乘恒模波束形成算法的研究与仿真实现

恒模波束形成算法是利用期望信号本身的特性实现波束形成的,而不需要参考信号,这种盲波束形成算法主要用于移动通信系统中,最小二乘恒模算法(LSCMA)是一种能够快速收敛的恒模算法。本文首先介绍了最小二乘恒模算法基本原理和权值迭代公式,然后通过计算机仿真实现了该算法,给出了仿真结果,并研究比较了算法取不同参数时的仿真结果,对静态LSCMA和动态LSCMA算法的收敛特性也进行了比较。     

基于Hession矩阵稳定性统计点的通信抗干扰算法

为确保无线通信的可靠性,提出一种有效的基于盲源分离算法的无线通信系统抗干扰算法。针对扩频通信系统进行建模设计,算法使用Hessian矩阵判定得到的有用解是否为最值点,作为信噪分离过程稳定性的判定统计点,作权系数的修订,对扩频通信系统中的盲源分离算法进行了建模,改善扩频通信系统受到复杂电磁环境干扰性能。仿真实验表明通过新的盲源分离抗干扰算法,整个扩频通信系统的信噪比以及抗干扰性能得到了很大的提高,与传统小波处理以及统计信噪分离算法相比,整体信噪比平均提高了4 dB,展示了算法在扩频通信中具有较好的抗干扰性能,在无线通信抗干扰系统设计中具有较好的实际应用价值。     

网络密集信道中间歇性混叠频段功耗测试

在多媒体无线传感器网络中,网络信道密集,路由表转发和链路估计过程中会在网络密集信道中产生间歇性混叠谱。混叠谱频段消耗大量能量,需要对间歇性混叠谱频段的功耗进行负载均衡设计,提高网络的生存能力。提出一种基于路由引擎链路转发机制的网络密集信道间歇性混叠谱频段功耗测试方法,实现网络的负载与功耗的均衡。构建WMSN路由节点数据传输模型与网络模型,分析网络密集信道中的间歇性混叠谱的产生激励及能量消耗计算方法,得到无线传感器网络中各个节点发射信号能量脉冲偏移,计算路由引擎链路转发机制下的间歇性混叠频段联合特征均方误差,实现网络的负载与功耗的均衡,达到网络密集信道中间歇性混叠频段功耗测试的目的。仿真实验表明,该算法具有较好的功耗负载均衡性能,传输相同多媒体视频信息数据,功耗测试表明算法能节省能量开销45%,从而提高了网络的生存能力。     

改进的同频干扰抑制算法及组网信道优化设计

移动通信WiFi网络与无线传感网络交叉组网时,容易产生同频干扰,影响通信质量和信道传输性能。在交叉组网过程中需要对同频干扰进行有效抑制,提高通信可靠性。传统的交叉组网同频干扰抑制算法采用盲源分离抗干扰算法,在交叉组网被动相干定位时时延较大,通信出现延迟。针对上述问题,提出一种改进的交叉组网同频干扰抑制算法,采用传统的盲源分离技术进行信道同频带内干扰噪声分离,对WiFi信道进行信息编码,采用OQPSK调制方法让整个网络都切换到选定的无干扰信道上,引入干扰避免机制,实现交叉组网信道优化设计。仿真实验表明,采用该算法进行同频干扰抑制和优化组网设计,有能效抑制重度的同频干扰,提高组网节点的吞吐量,保证了通信的可靠性。     

非线性移动通信系统的PSK控制盲信道调制算法

非线性移动通信系统的准确调制可以提高信道盲均衡性能,改善通信质量。传统的信道调制算法采用非线性滚动预测方法,对非线性移动通信系统的谐波平衡效果不好。提出一种基于PSK控制盲分离技术的非线性移动通信系统的信道调制算法。构建非线性移动通信系统的信道模型,设计键控移相PSK控制盲分离算法,计算PSK控制盲调制解析信号的包络和相位,消除多径干扰,实现信道均衡。仿真结果表明,采用该算法进行信道调制,信道模型多径时延差小于一个码元宽度的情况下,移动通信信号的信道均衡起伏较为平稳,有效降低了通信系统的误码率,提高通信质量。