一种改进鲁棒性的CAB盲波束形成算法

基于边界误差性能最优准则的鲁棒性方法是波束形成算法领域内的最新研究热点,将该鲁棒性方法与CAB(周期自适应波束形成)算法相结合,提出了一种新的改进鲁棒性的CAB盲波束形成算法。该算法与采用传统对角线加载技术的R-CAB盲波束形成算法相比,进一步提高了稳健性和输出信干噪比。计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

针对任意非高斯信号的快速固定点盲波束形成方法

峭度最大化盲波束形成算法的性能受步长调节参数的选择影响很大,尤其是在信道和信号参数未知的条件下,很难选择合适的步长。针对以上问题,提出了两种新的不需要步长调节参数,而且同样适用于任意非高斯信号的快速固定点的盲波束形成算法。首先通过白化对数据进行预先处理,然后以峭度最大化和波束形成器的权值正交化来构造代价函数,采用复数近似牛顿方法对代价函数优化,得到新的盲波束形成算法。与峭度最大化盲波束形成算法相比,该算法误差小、收敛速度快,不需要任何步长调节参数,更适用于信道和信号未知的环境。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于JADE-斜投影的鲁棒波束形成算法

针对矩阵重构类波束形成算法对阵列幅相误差敏感的问题,提出一种基于盲源信号分离和斜投影的矩阵重构鲁棒波束形成算法。首先,依靠盲源分离技术得到接收信号和混合矩阵,结合期望信号先验信息完成混合矩阵中信号导向矢量的搜索。然后,利用盲源分离得到的信号协方差矩阵完成阵列幅相误差估计。最后,基于幅相误差校准的混合矩阵和斜投影思想,构建各干扰的斜投影算子,将接收数据分别向干扰斜投影空间进行投影,得到对应的干扰信号,完成干扰噪声协方差矩阵重构。仿真结果表明,所提方法对阵列幅相误差具有较好的鲁棒性,验证了算法的有效性。     

一种基于OBE的智能天线波束形成算法

根据OBE算法原理,提出一种智能天线自适应波束形成盲算法。首先建立自适应算法的信号模型,讨论了算法的结构,该算法是建立在解扩、重扩判决指导上,对均方误差准则下的最优权值进行迭代估计;然后分析了OBE算法的原理,在此基础上构建了自适应波束形成的迭代式。最后对算法的性能进行了仿真,仿真结果表明:该算法达到了自适应波束形成的要求,与LS-DRMTA算法相比具有更佳的收敛和输出性能。     

基于最大输出信噪比的L-DACS1接收机盲自适应波束形成算法

由于L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system1, L-DACS1)和民航测距机(distance measuring equipment,DME)系统的频谱有部分重叠,因此在L-DACS1接收机中需要考虑DME干扰的抑制问题。提出了基于最大输出信噪比的干扰抑制和盲波束形成算法。由于DME脉冲干扰的功率较大,首先采用子空间跟踪算法来得到干扰子空间,然后将接收数据向干扰子空间的正交补空间进行投影以抑制DME干扰。干扰抑制后,接收数据中只剩下正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号和噪声了。为了充分利用阵列天线的优势,采用了输出信噪比最大准则来进行波束形成,将天线方向图的主瓣对准OFDM信号来向,以提高接收机输出信号的信噪比。仿真表明,该方法不需要先验信息就能够在抑制干扰的同时进行盲波束形成,在OFDM信号来向上获得高增益的主瓣,进而提高输出信噪比;另外,所提的波束形成方法在输入信噪比较低的环境下依然能够形成稳定的波束,将主瓣对准信号来向。     

基于波束优化设计的宽带相干信号子空间算法

提高波束域宽带相干信号子空间算法(BCSSM)在低信噪比下的估计性能,并降低其运算量,是BC-SSM在实际系统中得到应用的关键。借助于优化方法,设计具有低旁瓣和恒定束宽特征的时域宽带波束形成器来实现预形成宽带波束,在保证宽带信号无失真接收的同时,能够有效抑制干扰,从而提高了BCSSM在低信噪比下的估计性能。宽带波束形成器采用数字延迟线和FIR滤波器相结合的结构,减少了设计所需FIR滤波器的阶数,显著降低了算法的运算量。设计实例和仿真结果证明了所提方法的有效性。     

基于无监督学习的源数估计及盲分离算法

针对目前欠定盲分离问题中源数未知,采取"两步法"进行分离源信号.在第一步聚类算法中,一般都假设源信号个数已知,即事先给定聚类数目,这类算法成功与否依赖于源信号个数的先验知识.为了有效解决这个问题,提出了一种新的基于模糊聚类分析的无监督学习算法,它利用观测信号之间的相似关系来确定模糊相似矩阵进行迭代算法,不但可以精确估计源信号个数,同时也能获得对混叠矩阵的精确估计.该方法进一步完善了"两步法",仿真结果表明了算法的有效性及优异性能.     

基于FDA-MIMO雷达的主瓣SMSP干扰空时域联合抑制方法

主瓣干扰由于与真实目标位于同一个雷达波束宽度, 不仅会严重降低雷达对真实目标的检测与跟踪性能, 更难以在波束层面上受到抑制。来自主瓣的频谱弥散(smeared spectrum, SMSP)干扰可以在时频域对目标信号进行遮盖, 更可在空域上形成多个具有欺骗效果的假目标。针对此问题, 提出一种基于频控阵-多输入多输出雷达的空时域联合抑制方法, 利用盲源分离算法将目标与干扰分离在不同通道, 在获得目标距离信息后进行距离- 角度联合波束形成, 以提高输入信干噪比。该方法可以在不具有目标的距离先验信息条件下有效抑制主瓣SMSP干扰, 因此具有很好的适用性, 仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于伪信噪比最大化的盲源分离算法

针对电子战中各种信号混叠严重、难以分离的现象,提出一种新的瞬时线性混叠信号的盲源分离算法。该算法从独立信号完全分离时信噪比最大出发,用单位对称滑动权向量加权分离信号作为源信号,建立基于源信号和噪声信号协方差矩阵的伪信噪比目标函数,并将目标函数的寻优过程转换为求解广义特征值的问题。和经典的信息理论方法相比,该算法是一种全局最优的盲源分离算法,它不需要任何迭代运算,具有非常低的计算复杂度。仿真结果证明,该算法能够更加有效地分离线性混叠的雷达信号和通信信号。     

基于频控阵的改进ESB波束形成算法

频控阵由于其波束方向图具有的距离-角度二维依赖特性而受到广泛关注, 理想情况下基于频控阵的自适应波束形成技术, 能够从距离维和角度维增强期望信号并抑制干扰, 但实际系统中较大的指向误差和采样协方差矩阵失配会造成算法性能严重下降。针对该问题, 提出一种改进的基于特征空间(eigenspace-based, ESB)自适应波束形成算法, 并将其应用在频控阵多输入多输出接收处理体制中, 仿真结果表明在5°的指向误差内, -20 dB信噪比, 及小快拍数的非理想条件下, 所提算法仍然能在目标位置附近形成高增益, 并在干扰位置形成零陷, 克服了传统ESB算法低信噪比条件下算法失效导致的波束方向图畸变问题, 具有更好的适用性。     

基于源数估计的盲源分离

在信号源少于传感器观测到的混合信号时,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题。就盲分离在阵列信号处理中的应用,提出了一种基于四阶累积量的源数估计方法。由于四阶累积量对高斯噪声的抑制作用,从而可提高估计的分辨性能。给出了详细的计算方法,并用蒙特卡洛试验证实了该方法优于通常的源数估计算法。将其用于盲源分离,通过实例证明了该方法的正确性和有效性,从而解决了盲分离中信号源个数的估计问题,为盲源分离技术的应用进一步奠定了基础。     

基于BSS的跳频通信抗部分频带噪声阻塞干扰方法

根据跳频信号与部分频带噪声阻塞干扰信号的近似统计独立性,提出一种基于盲源分离的跳频通信对抗部分频带噪声阻塞干扰方法。所提方法利用分离信号的二阶或高阶统计量构建目标函数引导分离矩阵迭代,实现跳频信号与部分频带噪声阻塞干扰信号的有效分离,从而提高跳频通信的抗干扰能力。仿真结果表明,所提方法可明显改善跳频通信在部分频带噪声阻塞干扰下的误码率性能,而且分离算法的处理时延很小,有望满足跳频通信的实际需求。     

基于时频分布的跳频信号盲分离方法

根据跳频信号的非平稳特性,提出一种基于时频分布的跳频信号盲分离方法。该方法利用不同源信号时频特征的差异,通过对混合信号的一组时频分布矩阵联合近似对角化来实现信号的盲分离。理论分析和仿真结果表明,这种方法在未知任何先验参数的情况下,能够有效分离多个跳频网台,而且具有较强的噪声抑制能力。     

一种新的基于峰度的盲源分离开关算法

盲源分离(BSS)算法通常需预先假设源信号的概率密度函数(PDF)，并由此获得关键的激活函数(AF)，进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大，源信号将不能被正确分离。基于峰度的盲源分离开关算法无需假设源信号的概率密度函数，可直接对独立分量分析(ICA)中的激活函数进行自适应学习。计算机仿真证明，该算法可有效进行盲源分离。     

On-line blind source separation algorithm based on second order statistics

1 .INTRODUCTIONBlindsource separation (BSS) is one of the most activeresearch areasin signal processing community. The mainobjective of blind source separationis to extract indepen-dent source signals fromtheir observed mixtures withoutfull knowledge of the signal propagation environment .BSStechnologies have been widely usedin array process-ing,communications,biomedical signal processing,i mageprocessing, speech processing, seismic prospecting andother areas.Many methods have been prop…     

Novel blind source separation algorithm using Gaussian mixture density function

The blind source separation (BSS) is an important task for numerous applications in signal processing, communications and array processing. But for many complex sources blind separation algorithms are not efficient because the probability distribution of the sources cannot be estimated accurately. So in this paper, to justify the ME(maximum enteropy) approach, the relation between the ME and the MMI(minimum mutual information) is elucidated first. Then a novel algorithm that uses Gaussian mixture density to approximate the probability distribution of the sources is presented based on the ME approach. The experiment of the BSS of ship-radiated noise demonstrates that the proposed algorithm is valid and efficient.     

基于线谱频率点的一种频域盲分离方法

研究了卷积混合信号的频率域盲分离问题,为解决不同频率点分离输出信号的次序与幅度模糊性对信号分离造成的不利影响,利用高阶累积量谱线增强技术确定特殊频率点,提出了一种基于少数线谱频率点的频域盲分离方法,并提出多频率点间盲分离信号强相似的次序调整准则和幅度规范化。该方法既能有效分离独立源信号,又能节省运算时间,有利于实时信号分离恢复。使用语音信号和实录舰船辐射水声信号对算法进行了仿真检验,结果表明该方法分离效果较好。     

盲卷积信号的一种高效分离算法

针对盲卷积信号提出一种高效分离算法，采用分段的思想，对每短时段信号通过检验分离效果而灵活选择是否需要重新训练分离矩阵参数，既考虑了混合模型的时变性，又大大提高了盲分离的效率。研究还提出并应用了限值检验控制准则，来有效进行迭代算法的控制和分离效果检验的判决，保证了算法的执行效率。仿真实验分析通过比较不分段盲分离算法和分段逐段盲分离算法，表明了该算法的高效性。     

基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法

针对传统盲分离算法对宽带信号不适用的问题,提出了一种基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法。该算法以子带分解的方法实现了瞬时复值盲分离方法在宽带情形下的扩展。针对扩展过程中可能出现的子带间次序模糊及子带内幅度模糊的问题,利用阵列接收情况下分离矩阵与混合矩阵的特点,提出了一种基于波达方向(direction of arrival, DOA)估计的次序调整及幅度去模糊方法。仿真结果表明,该算法不仅能有效地分离宽带信号,而且可准确地恢复出信号幅度。