带约束的卷积语音信号频域盲分离方法

在实际的室内环境中,多通道的语音混合是一个卷积混合信号,在频域利用ICA进行分离时,不同频点上分解出的源信号的次序不确定,需要用后处理方法确定源的对应关系。提出了一种利用波达方向(DOA)作为约束条件的频域盲源分离方法,可以在线地解决频域中的次序不确定性,并且不需要已知传感器及源信号位置等先验知识。仿真结果表明,该方法能够有效地分离卷积混合语音信号,比现有相关的方法更精确。     

基于累积张量分解的雷达信号欠定盲分离算法

针对时域和频域不充分稀疏条件下的雷达信号欠定盲分离问题,提出了基于信号不同时延的累积量与三阶张量分解估计混合矩阵的方法,并通过修正子空间投影算法完成对雷达源信号的恢复。首先将混合信号的四阶累积量表示成三阶张量,利用三阶张量分解获得混合矩阵估计值;通过求解雷达源信号任意时频点处对应的估计矩阵的列矢量,得到该时频点处最优超定矩阵的伪逆并恢复源信号。该算法可以解决复杂电磁环境下时频域同时混叠的雷达信号盲分离问题,仿真结果表明与现有算法相比提高了盲分离中混合矩阵估计性能和源信号恢复性能。     

基于信号时频表示的宽带源波达方向估计

提出一种时频域宽带源波达方向(DOA：Direction of Arrival)估计算法。该算法通过计算参考阵元和其它阵元的互Wigner-Ville分布，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计。该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，不但实现了非平稳信号时频域的分离，还有效地提高了信噪比，增强了算法对噪声的稳健性。仿真结果验证了新方法的有效性。     

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。     

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。     

基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知

针对目前频谱感知方法对噪声不确定性敏感、低信噪比下准确度较差和运算速度慢的问题,提出了基于频域Katz分形维数的快速盲频谱感知方法。该方法根据信号和噪声的频域Katz分形维数特征的不同来感知主用户的存在。Monte Carlo仿真结果表明,该方法具有对噪声功率不敏感、受调制参数影响小、低信噪比下准确度高和运算速度快的优点,并能有效克服盒维数方法对某些调制参数的信号无法感知的缺点,可用于低信噪比、噪声具有不确定性情况下的快速盲频谱感知。     

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。     

基于JADE的测距仪脉冲干扰抑制方法

为解决测距仪脉冲信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communications system 1, L-DACS1)正交频分复用接收机的问题,提出一种基于特征矩阵联合对角化(joint approximate diagonalization of eigen matrices, JADE)的测距仪脉冲干扰抑制方法。首先将干扰抑制问题转化为盲源分离问题,在接收端建立频域盲分离模型,利用JADE算法将接收到有用信号与测距仪干扰信号分离;然后根据干扰信号的功率特性进行分离后信号的识别;最后通过训练序列解决盲源分离固有的幅度模糊性问题,最终恢复出有用接收信号。仿真结果表明:所提出的基于JADE的干扰抑制方法可有效消除测距仪脉冲信号干扰,改善系统的误比特性能,增加传输可靠性。     

一种含参数的概率密度核估计的独立分量分析算法

分析了盲源分离算法中互信息准则与概率密度核函数的关系,利用广义高斯模型,提出了一种基于含参数的核概率密度估计的独立分量分析算法。该算法利用观测样本求峰度,通过分段函数给出相应高斯指数值,并刺用样本数据进一步修正源信号的概率密度函数。实现对分离信号评价函数的精确估计。在此评价函数基础上,采用互信息最小化准则,推导出分离矩阵的迭代更新规则。所提算法在一定程度上解决了ICA算法中信号评价函数估计的难题,且能对任意源混合信号进行有效盲分离,仿真实验验证了算法的性能。     

非合作USB测控信号调制指数估计算法

测控信号的调制指数可作为非合作卫星辐射源识别的一个稳定特征参数，针对非合作统一S频段测控信号，提出一种基于频域谱分析的调制指数估计算法。根据该信号的频谱特性构造调制指数估计算法，并对该算法的估计误差进行理论分析。通过蒙特卡罗仿真给出估计误差随信噪比变化的情况，并利用实测信号从频域和时域两个方面对该算法的性能进行验证。结果表明，实测信号与恢复信号的频谱幅度误差较小、时域基带信号波形的一致性较高、归一化互相关函数最大值接近于1。进一步说明该算法的精度较高，可为非合作卫星辐射源识别提供高精度的参数支撑。