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。     

欠定条件下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,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。     

基于方向幅值比的欠定盲源分离算法

为了提高欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,提出了基于时频域混合信号数据点的方向幅值比的欠定盲源分离算法.为了充分利用复混合信号数据点的相位信息,引入复信号的方向幅值比,通过复混合信号的方向幅值比的方差、均值、分布密度实现单源点的精确提取.将分布在直线方向上的单源点进行单位投影化处理,通过聚类分析获得混合矩阵的列元素之比,从而实现混合矩阵的估计.利用匹配追踪算法将源信号进行重构.经仿真验证,提出的算法相较于对比算法,可以获得更高精度的混合矩阵与分离信号.     

时频分析的欠定盲源分离算法

随着跳频通信系统性能的不断提升,传统信号处理方式无法适应跳频信号载频时变的特性,提出一种改进思想,采用时频分析方法对多跳频欠定盲源分离问题进行研究分析.由于线性时频分析方法满足线性叠加原理并且信号间没有交叉项干扰的影响,采用短时傅里叶变换对多跳频信号进行处理分析;利用自适应时频支撑点阈值设定的方法,剔除低能量噪点对时频单源点的影响,并结合改进的k-均值算法对混合矩阵进行估计;在不同时间段短时傅里叶变换的窗函数中,通过判断频率聚类数的不同,确定跳频信号频率跳变点的时刻及位置;通过时频单源点的时频比矩阵对时变混合矩阵进行估计.仿真实验验证了改进算法对混合矩阵具有较好的估计特性,算法改进的效果也比较明显.     

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STFT与SPWVD的跳频参数盲估计算法

为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计,从而估计出跳周期.理论分析与仿真实验结果表明:所提算法在欠定条件下可有效估计出同步正交多网台跳频信号的各参数,与现有的基于时频稀疏性的时频图修正方法相比,在复杂度少量增加的前提下,参数估计误差大幅减小.当信噪比为-4dB时,跳周期、跳变时刻、载频相对估计误差降低了2个数量级,而复杂度只增加了6倍.     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离

针对目前欠定盲源信号分离在源信号不充分稀疏的情况下分离精度较低的问题,提出一种基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离方法.首先分析了欠定盲源信号分离和压缩感知问题的等价性,并建立基于压缩感知的欠定盲源信号分离的数学模型;然后以分离信号的稀疏性和互相关性来建立目标函数,并通过使用压缩感知和优化算法来实现欠定盲源信号的分离;最后对语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,在源信号不充分稀疏的情况下,利用这种方法得到的分离信号与源信号的平均相似系数为0.990 3,由此可见这种方法是一种有效的、分离精度较高的分离方法.这也为欠定盲源信号分离问题的研究提供了一种新的途径和手段.     

单路单周期心音混叠信号欠定盲分离方法

结合现有的单路混叠盲分离算法和心音信号的周期特性,提出了一种基于dwt_ica的单路单周期心音混叠信号欠定盲分离算法.该算法首先得到一组单周期独立心音子波,然后把该独立心音子波加入到一个单路单周期心音混叠信号中,从而将一路信号变成一个多路信号,接着再利用ICA方法分离该多路信号,可获得源心音信号的一种估计.心音混叠信号的盲分离仿真实验表明,该算法是行之有效的.     

基于粒子群算法的欠定盲源分离方法改进研究

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢复源信号。着重讨论基于"两步法"的欠定盲源分离问题;该分离技术分两个阶段,第一阶段采用基于粒子群算法的K-均值聚类改进算法求解混合矩阵,将蚁群算法信息素的概念应用其中;第二阶段采用最短路径法求解L1-范数模型获得源信号的估计。相比于现存的二阶段方法,该方法可达到更高的信号重构信噪比。     

采用信号相邻采样点联合估计的欠定盲源分离算法

两步策略是当前欠定盲信号分离的基本方法,混叠矩阵的估计是恢复源信号的先决条件。考虑在混合矩阵已经估计的前提下,通过矩阵子空间的方法估计源信号,并且利用信号相邻采样点的相关特性,联合判断任意时刻信号的归属,提高欠定盲源分离算法的抗噪能力。通过仿真实验显示了该算法的性能及实用性。     

Mixing matrix estimation of underdetermined blind source separation based on the linear aggregation characteristic of observation signals

Under the underdetermined blind sources separation ( UBSS) circumstance, it is difficult to es-timate the mixing matrix with high-precision because of unknown sparsity of signals.The mixing ma-trix estimation is proposed based on linear aggregation degree of signal scatter plot without knowing sparsity, and the linear aggregation degree evaluation of observed signals is presented which obeys generalized Gaussian distribution ( GGD) .Both the GGD shape parameter and the signals’ correla-tion features affect the observation signals sparsity and further affected the directionality of time-fre-quency scatter plot.So a new mixing matrix estimation method is proposed for different sparsity de-grees, which especially focuses on unclear directionality of scatter plot and weak linear aggregation degree.Firstly, the direction of coefficient scatter plot by time-frequency transform is improved and then the single source coefficients in the case of weak linear clustering is processed finally the im-proved K-means clustering is applied to achieve the estimation of mixing matrix.The proposed algo-rithm reduces the requirements of signals sparsity and independence, and the mixing matrix can be estimated with high accuracy.The simulation results show the feasibility and effectiveness of the al-gorithm.     

双声道心音信号的欠定盲分离方法的研究

基于两路人体心声信号的专用检测平台,提出了一种针对双声道心音信号的欠定盲分离方法。首先对数据点进行频域聚类计算,利用观测信号中稀疏信号所表现出的特征对源信号个数进行分析,以实现对混叠矩阵的估计;然后根据观测信号的散列图分离出其中一路或多路源信号,从而使观测信号变为适定或者超定;最后用现有的适定或者超定盲分离方法分离剩余源信号。分别对一组人工混合信号和实际检测的双声道心声信号进行欠定盲分离实验,验证了本方法的有效性和可行性。     

基于信号时频域聚集性的欠定盲分离混合矩阵估计方法

为解决欠定盲分离中混合矩阵估计问题,通过研究观测信号在时频域的线性聚集特性,提出一种基于时频域线性聚集程度差异的混合矩阵估计方法,并着重研究在信号线性聚集程度较弱情况下对混合矩阵的估计.首先,利用观测信号或其时频域中相应变换系数的比值分布衡量信号线性聚集程度;其次,采用优化初始中心的K-均值聚类算法估计混合矩阵.该算法降低了对信号稀疏性的要求,并且可以较高精度地估计出混合矩阵.仿真实验结果表明该方法具有可行性和有效性.      

基于脉内特征聚类的分选方法

为提高未知雷达辐射源的分选正确率并且保证分选时间,提出一种正弦差值傅里叶变换和第六维小波包特征提取的聚类分选方法。首先利用正弦插值变换将接收到的雷达到达时间序列变为连续信号,再通过快速傅里叶变换计算出信号最大频率成分的脉冲重复频率（ PRF）值,进行粗分选,然后对信号进行第3层小波包分解,得到信号脉内特征Wpt6,把PRF和Wpt6组成的输入特征向量进行支持向量机（ SVM）聚类分选,对未知雷达辐射源信号重新归类,提高分选准确率。仿真实验结果验证了该方法的有效性,与传统方法相比准确率更高。     

基于一种改进最短路径法的欠定语音盲分离

为了在欠定条件下实现语音盲源分离,该文首先利用势函数估计源信号的个数和混叠矩阵,在估计势函数曲线时对其做平滑处理,以提高源信号个数估计的准确性.在语音信号分离部分,提出了一种改进的最短路径法,该方法对混叠信号各时频单元进行分类处理,避免了最短路径法中对每个时频单元进行矩阵求逆运算,在大大减少计算量的同时也降低了分离信号的背景噪声.最后给出了仿真实验,实验结果证明了该算法的可行性和优异性.     

Blind signal separation of underdetermined mixtures based on clustering algorithms on planes

Based on clustering method on planes, blind signal separation (BSS) of underdetermined mixtures with three observed signals is discussed. The condition of sufficient sparsity of the source signals is not necessary when clustering method on planes is used. In other words, it needs not that only one source signal plays the main role among others at one time. The proposed method uses normal line clustering of planes first. Then, the mixing matrix can be identified via deciding the intersection lines of the planes. This method is an effective implement of the new theory presented by Georgiev. Simulations illustrate accuracy and restoring capability of the method to estimate the mixing matrix.     

基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法

欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采...