一种对多种重频调制类型雷达信号分选算法的研究

针对传统信号分选算法中单一算法无法分选多种重频调制型信号的缺点,在改进SDIF算法的基础上,对集对分析法进行研究,并将二者结合提出了基于集对分析法的改进顺序差直方图分选算法。仿真实验证明,新方法能够分选多种重频调制类型雷达信号,且在信号量很大的情况下依然具有较高的分选准确率和较好的实时性等优点。     

改进最大信噪比的独立成分分析单通道语音增强算法

针对现有基于独立成分分析(ICA)的盲源分离算法在单通道语音增强中的不稳定性和信噪比低的问题,提出了新的基于最大信噪比的ICA语音增强算法.该算法首先用带噪语音直接乘以二维向量,并经过列满秩的转换,得到既具有源信号特性、又不会引入新噪声的二路观测信号,保证了系统的稳定性;再结合用小波系数改进的最大信噪比的ICA算法来实现,为增强的效果和提高信噪比提供了依据.实验结果分析表明,该算法是稳定的,且能有效地提高信噪比的值.      

基于峰度ICA和本征图像滤波的超高斯信号去噪方法

针对超高斯信号的分析领域中,传统独立分量分析法(ICA)提取的独立分量信噪比低、耗时长的问题,提出了基于峰度的ICA算法,以混合超高斯信号的统计特性为基础,采用峰度作为超高斯性的唯一判断依据,首先经过本征图像滤波压缩信源空间,然后经过球化消除信源的二阶相关性,最后通过迭代判断最大峰度,对应输出一个独立分量.超高斯地震信号实验表明,所提算法有效可行,与传统ICA、基于负熵的ICA相比,迭代次数更少,输出信噪比更高.     

基于脉内特征的雷达信号分选方法

当前复杂的电子环境下不同调制的多种雷达信号,具有交叠严重、分选困难的特点。针对这一问题提出一种基于时频原子特征的雷达信号分选方法。该方法根据欧氏距离准则,在超完备的Chriplet时频原子库中,利用杂草算法提取可分性较好的原子,并与各信号做内积作为雷达信号分选的特征值,利用改进的FCM聚类算法进行聚类。在不同信噪比下,对5种不同调制参数的雷达信号进行分选,仿真结果表明,在较低的信噪比下,该方法能够进行有效的雷达信号分选。     

一种低信噪比下基于时频原子的复杂调制雷达信号分选方法

复杂调制的多种雷达辐射源信号在低信噪比环境下,具有复杂度高、识别效率低的特点.提出一种基于改进的Chirplet时频原子特征的雷达信号识别分选方法.首先分析多种调制方式的雷达信号,然后分析PSO智能优化算法在参数搜选中的原理和优势,并用该算法对时频原子提取过程进行改进,之后提出PSO算法与时频原子概念结合的方法,利用类区分度准则提取信号特征,得到LPI雷达信号的有效表征原子.最后通过仿真实验证明该方法对于3 dB以上多种调制方式的雷达信号,可快速地完成有效识别分选.     

基于信息极大的动态独立分量分析

文章针对静态独立分量分析(ICA)算法在分析非平稳性很强的生物电信号方面的局限, 研究了基于信息极大原理的动态独立分量分析算法,并将它与静态ICA算法进行了比较;仿真实验结果表明,动态ICA算法具有较好的盲源分离性能,并且能够在时变混合情况下,获得较好的盲分离效果.     

基于改进粒子群的ICA算法

ICA算法是目前盲信号分离的主流算法之一,但是传统ICA算法收敛速度慢,收敛精度低。为此本文提出一种基于改进粒子群的ICA算法,以峭度作为目标函数,以改进粒子群算法作为优化算法。采用这种方法进行瞬时混合信号的盲分离,仿真实验表明该算法能够有效分离信号,与传统ICA算法相比,分离效果更好。     

基于改进ICA与v-S的车牌识别

提出一种结合改进的基于独立分量分析(ICA)提取算法和基于多层感知器和单向二叉决策树的多类支持向量机分类方法.该算法通过ICA进行字符的特征提取,并利用多类支持向量机分类器完成字符的识别.以对机动车车牌识别实验为例,实验证明,改进的IcA算法具有更好的稀疏性和更快的收敛速度.用单向二叉决策树将字符图像逐步分类,并引入参数调整环节,实现了缩短字符识别时间并提高识别精度的目的.     

一种新的PRI变换分选算法

脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换及其改进算法是雷达信号分选领域的经典算法之一。在早期的信号环境中,各部雷达信号的PRI值相对接近,传统的改进PRI变换算法能够有效地分选PRI抖动雷达信号,因而得到了广泛的应用。随着信号环境的日益复杂,不同雷达发射的信号其PRI值分布在一个较大的范围内,此时传统算法的分选能力大大减弱。针对上述问题,对传统算法中可变时间起点的改变、PRI箱的选择以及门限的确定三个方面进行改进,提出一种新的PRI变换分选算法。新算法中采用了可变的移动因子、固定的箱分辨率以及合理的门限,在保留原算法优点的同时,能够适应PRI值分布在较大范围内的抖动雷达信号分选问题,并通过模拟仿真验证了算法的有效性。     

一种基于ICA与空间谱相关系数最大化的源数目估计算法

为提高在低信噪比和存在小信号情况下的源信号数目估计正确率,提出了一种利用ICA估计出的信号和利用空间谱分离出的信号的相关系数最大化为依据的源数目估计方法。该方法综合利用源信号的统计独立特性和阵列结构信息,降低了算法对噪声和信号强弱的敏感。计算机仿真结果表明,在低信噪比和存在弱信号的情况下,该算法可以高精度的估计出源信号数目。     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。     

穿墙雷达系统中信号检测的新算法

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波-双谱联合检测新算法.在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离-方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能.     

“二代小波变换算法”在激光雷达回波信号去噪中的应用

提出了一种新的基于二代小波的消噪算法,可以有效地消除激光回波信号中的噪声.仿真结果表明,该算法可以有效地提高信噪比,降低激光回波信号中所含有的噪声,与传统小波去噪算法相比,该算法计算简单,适合于实时处理.     

改进的相控阵雷达信号检测方法

针对传统雷达信号检测方法对相控阵雷达信号检测概率较低的问题,提出了一种结合小波降噪和极值序列法的信号检测方法。该方法采用小波阈值降噪法对雷达信号进行预处理,以提高侦收信号的信噪比,利用极值序列法在高信噪比下检测精度较高的优势,完成对信号的准确检测和参数的精确估计。仿真结果表明,与传统检测方法相比,该方法在低信噪比下对相控阵雷达信号的检测概率平均提高21.8%。     

基于双谱的噪声信号检测

传统的功率谱分析方法不能提供信号的高阶统计信息,在信号检测中无法有效地抑制噪声．本文根据高阶谱对高斯噪声是零响应的这一特性,提出了一种基于双谱的信号检测方法．通过实验仿真,结果表明：无论是对混有随机噪声还是高斯噪声的信号,在低信噪比的情况下,该方法均可获得比传统FFT方法更好的检测效果．     

基于信噪比排序的MIMO-OFDM信号检测方法

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统信号检测中,基于虚实分解的宽度优先检测算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通过QR分解和对每层星座点的筛选,实现了较低复杂度的检测,具有很好的应用前景.但该算法随收发天线数和调制阶数的增加而难以实现性能与复杂度的折衷.针对此缺点,提出了一种基于信噪比排序的信号检测改进方法.该方法在传统QRD-M算法的基础上,通过对不同接收天线进行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,从信噪比最大的天线开始检测,避免了误差传播现象,从而加速树搜索过程,再结合动态门限树搜索,不断缩小搜索半径,直至找到最小累计度量值所在分支.仿真结果表明,与传统QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的动态门限信号检测算法能以较低的复杂度获得接近于最大似然检测的性能.     

欠定条件下一种自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法

针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局 均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。     

改进的非相参导航雷达探测有效浪高算法

针对X波段非相参导航雷达对海杂波的成像,研究了利用信噪比和布拉格散射探测有效浪高的方法,提出一种用最大流速带通滤波来分割信号与噪声获取信噪比的算法。结合信噪比与有效浪高的关系,经相关定标处理,得到探测区域连续的有效浪高。与传统的X波段导航雷达测高方法相比,该算法不需要得到雷达探测区域精准的流速,简单高效,占用资源少。与舟山浮标有效浪高数据的对比,表明其有效提高了雷达测浪高的便捷性和稳定性。