基于MVDR聚焦波束形成的辐射噪声源近场定位方法

为全面刻画噪声源的空间分布,需同时对辐射噪声中的宽带及窄带线谱信号进行聚焦波束形成.研究可应用于水下辐射噪声源定位的基于最小方差信号无畸变响应(MV-DR)的聚焦波束形成方法,将MVDR方位估计方法与聚焦波束形成相融合,较常规聚焦波束形成具有更高的分辨率和更低的旁瓣级,并能减小"混叠"效应的影响.仿真和实验均证明了该方法的正确性和有效性.     

基于改进EMD的麦克风阵列语音增强研究

提出一种将改进EMD与麦克风阵列MVDR自适应波束形成相结合的语音增强方法。该方法利用互相关系数阈值法去除将EMD算法分解后的的虚假IMF分量,结合各阶IMF分量的自相关函数特性准确获取信号与噪声的主导IMF分量分界点,然后对所有噪声主导的IMF分量进行小波阈值去噪,接着将所有剩余IMF分量进行MVDR波束形成获得增强语音信号。改进EMD算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,与MVDR波束形成相结合,满足了MVDR窄带特性要求,增强了麦克风阵列抗干扰能力。实验结果证明了方法的有效性。     

振动噪声影响下的舷侧阵信号检测方法

针对振动噪声影响下的舷侧阵声纳的信号检测问题,提出了一种基于时域加窗的信号检测方法.从波束输出信/干噪比(S/INR)变化角度,定量地分析了阵列信号频谱旁瓣泄漏对常规宽带最小方差无失真响应(MVDR)信号检测能力的影响,并指出在近场强干扰影响下,选用具有更低旁瓣的窗函数进行数据截断更有利于提高宽带MVDR的信号检测能力.仿真和实验数据分析结果表明,所提出的方法有效,且最小可检测S/INR较普通宽带MVDR降低约6 dB.     

4阶量算法在盲波束形成上的应用

对波束形成算法性能进行了比较,考虑盲波束形成算法具有不需要阵列流形、到来方向、训练序列以及干扰和噪声的自相关矩阵等先验知识的特点,设计了基于4阶累积量盲波束形成器·由于直接利用入射信号的高阶量统计信息,不仅可以有效地消除高斯噪声的影响,而且可以消除加性非高斯噪声的影响·仿真实验结果证明,与最小方差无畸变响应的波束形成器(MVDR)相比,作者所提出算法适用于多径传播环境,具有收敛速度快,对信噪比的变化有更好的鲁棒性等特点·     

基于Capon的CSB sin-FDA稳健波束形成

针对抑制与目标位置接近的干扰过程中,MVDR波束形成器在阵元数较大、导向矢量失配情况下出现的主瓣畸变问题展开分析.在CSB sin-FDA接收阵列结构代替ULA-FDA接收阵列的基础上,通过RCB算法对存在误差的估计导向矢量进行修正,计算修正后的最优权矢量.仿真验证了本文方法与基于PA的MVDR波束形成器,基于FDA-BFF的MVDR波束形成器相比,在导向矢量失配时的性能优势.      

基于分数时延的宽带自适应波束形成

对于宽带信号,基于移相的窄带波束形成方法会导致方向图波束指向的偏移和主波束畸变,并且无法有效地抑制宽带干扰。该文提出了基于数字时延加抽头延迟线(tapped delay line,TDL)结构的宽带自适应波束形成方法。该方法采用数字时延滤波单元补偿宽带信号在波束指向上的相位和包络偏移,并用基于TDL的空时二维滤波处理抑制宽带干扰。分析和实验结果表明,该方法可以有效地合成空间宽带波束并抑制宽带干扰,提高信干噪比(signal-to-in-terference-plus-noise ratio,SINR)增益。     

一种基于FCGA的GPS自适应抗干扰算法

针对GPS卫星信号功率微弱易受干扰的特点,提出了一种基于浮点数编码遗传算法(Floating point number Coded Genetic Algorithm,FCGA)的GPS自适应抗干扰算法。首先分析了自适应阵的输出信号,给出了自适应阵方向图与加权矢量的关系式。然后根据线性约束最小方差准则,得到了一个有约束的多参量目标函数,并采用浮点数编码遗传算法对其进行了优化。最后为了验证该算法的有效性,以22单元改进的均匀圆形阵为研究对象,分别对自适应阵的方向图和输出信号干扰噪声比(SINR)进行了计算机仿真。结果证明,该方法能够在多个期望信号方向保持较高波束增益,同时在干扰信号方向形成很深的波束凹陷。在强干扰情况下,输出信号干扰噪声比SINR能够保持在定值附近,而不随着输入干扰功率的增加而降低,达到了抑制干扰的设计目的。     

统一扩频测控系统接收信号处理技术

统一扩频测控体制的多飞行器测控系统应用自适应天线数字多波束形成 技术对目标实施跟踪和测控。采用恒模降列和自适应信号对消器估计出各个信号的波达方向（DOA），应用最小干扰噪声功率判据获得最优加权向量。为了提高天线系统的处理增益，用最优加权向量形成波束，有效地消除多址干扰的影响。波束形成处理器得到的相对相位偏移向量用于上行遥控信号分时发送时，形成对指定目标的高增益波束。对恒模阵列和自适应信号对消器估计获得的导向向量用于数字多波束形成的性能进行了仿真研究。     

一种基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法

当信号方向向量精确已知时,传统最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法具有较好的分辨率和抗干扰能力.在实际通信环境中,由于外部环境、天线阵列以及采样协方差矩阵的估计误差等因素的影响,导致传统MVDR波束形成算法的性能急剧下降.针对这一问题,本文提出了一种新的基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法.该算法考虑信号方向向量的偏差对MVDR算法性能的影响,并在最大允许偏差范围内导出最优的权重向量,有效地抑制了偏差对输出性能的影响,具有很强的鲁棒性,从而能够适应复杂的通信环境;同时该算法采用递推算法避免矩阵求逆,降低了计算复杂度,便于工程实现.仿真实验表明,与传统MVDR算法相比,所提算法具有更好的输出性能。     

伪码调相与正弦调频复合调制脉冲串引信压制性噪声调频干扰效果分析

研究压制性噪声调频干扰对PRCPM-SFM复合调制脉冲串引信的干扰效果.建立了复合引信干扰效果分析模型,推导了该复合引信相关器输出信号在压制性噪声调频干扰下总的信干比增益,提出了以该信干比增益为评估指标的压制性噪声调频干扰效果评估方法,分析讨论了影响干扰效果的几个因素.结果表明,合理利用这些因素,可以有效地提高压制性噪声调频干扰对PRCPM-SFM复合调制脉冲串引信的干扰效果.     

自适应除噪技术在轧钢机故障诊断中的应用

在试验的基础上，本文提出了把自适应除噪技术（ＡＮＣＴ）用于轧钢机滚动轴承故障诊断的方法。测试分析结果表明，自适应除噪技术能有效地去除在轴承信号中混杂的干扰噪声，提高轴承的信噪比，使轴承的故障特征表现得更为明显     

基于集成神经网络的信道估计方法研究

为解决噪声以及信号干扰等因素严重影响接收端信道估计的问题,提出一种基于集成神经网络的信道估计方法,利用多个改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性关系模型,根据其输出误差来计算差异度值,并结合差异度对其进行集成,得到训练完成的集成神经网络模型,通过集成神经网络模型来获取信道估计结果;与最小二乘(least squares,LS)估计方法相比,该方法不仅可以提高通信的可靠性,而且还能减少导频开销提高通信有效性;在不同的调制方式下,当误码率相同时,算法所需的信噪比LS算法均要更低;基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiple,OFDM)通信系统进行仿真,结果证明,该方法具有优良的性能。     

无人机数据链带内连续波电磁干扰效应研究

数据链是无人机的重要分系统,是确保无人机实现地空通信的关键一环,但容易受到外界电磁干扰的影响而发生通信中断甚至硬件损伤.针对某型无人机数据链的前门耦合电磁敏感特性,对数据链设备进行电磁干扰的等效注入试验,研究了单频和双频电磁干扰对数据链的效应规律,得到了数据链敏感频点的失锁阈值以及误码率和信噪比的变化趋势.研究表明:由于大功率干扰信号通过自动增益控制电路,在射频前端降低了中频工作信号的输出功率,导致数据终端信噪比降低、误码率上升;当双频干扰均位于带内时,与单频干扰相比,在射频前端对工作信号增益的压缩作用更强,导致失锁时双频干扰中的任意一个干扰功率均低于只有单频干扰时的阈值,表明数据链带内干扰存在多源非线性增强效应.      

基于两种统计信号处理算法的噪声信号谱估计研究

基于统计特征的谱估计技术在现代信号处理领域发挥着极为重要的作用.文章选择具有代表性的两种统计信号处理算法MVDR算法和MUSIC算法作为研究对象,讨论了两种算法的基本思想,给出了MATLAB实现的基本方法,并通过实验验证了两种算法在噪声信号检测中的有效性,得出MUSIC算法较MVDR算法在噪声信号检测中的分辨特性要高的重要结论.     

高温超导量子干涉器磁测量中的电磁反演

基于Biot-Savart定律和空间滤波技术,采用二维傅里叶变换,研究磁场到电流的反演. 对高温超导量子干涉器(SQUID)测得的载流导线周围的磁场分布以及圆孔缺陷周围的涡流场激发的磁信号进行反演处理,并对所得的结果,特别是在傅里叶空间对截止频率的选择进行了初步探讨. 结果表明,较高的截止频率值能有效提高反演结果的空间分辨率,但增加了噪声信号对反演结果的影响;相对较低的截止频率值能更明显地去除噪声信号,同时导致反演结果的失真,降低了反演结果的空间分辨率. 利用缺陷周围的磁场数据反演出的电流分布,能够准确反映出被测样品中缺陷的位置、形状等基本情况.     

基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法

针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参数进行寻优.首先,基于故障轴承振动特点建立信号模型,然后用PSO算法对包络谱故障特征比(FFR)进行最大化处理,将得到的最优滤波器长度参数输入到CYCBD方法中,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率.最后,将提出的方法应用于实测信号中,与传统包络谱分析相比提高了故障特征提取的效率和准确性,从而验证了该方法的有效性.     

B3G小区间干扰抑制技术

分析可用于或已经用于长期演进(LTE)无线通信系统的小区间干扰抑制技术.探讨解决潜在信号与干扰加噪声比覆盖中断问题的技术,包括功率控制技术、空分多址接入天线技术、干扰消除技术和译码技术等.研究认为,干扰消除能带来显著的增益,但由于处理的复杂性,仅应用于LTE上行链路中,并且还需要基站间毫秒级实时交换信息以实现LTE系统...     

基于改进广义线性组合算法的极化阵列稳健波束形成

为提升极化阵列波束形成的稳健性,将广义线性组合(general linear combination, GLC)算法应用于极化阵列. 分析了GLC算法在较高输入信噪比条件下,阵列存在阵元扰动和期望信号(signal of interest, SOI)波达方向(direction of arrival, DOA)误差时,输出的信干噪比随快拍数增加而下降的原因,并提出了一种结合转换函数的改进GLC算法. 所提算法根据采样协方差矩阵(sample covariance matrix, SCM)特征值相关参数的大小,对信噪比进行判断. 信噪比较高时,采用改进GLC算法计算对角加载量(diagonal loading level, DLL);信噪比较低时,采用原GLC算法计算DLL,从而使得所提算法在任意输入信噪比和快拍下的输出信干噪比均大于或等于原GLC算法. 通过主瓣干扰条件下的计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.