一种新的实值信号共轭MUSIC算法

利用实值信号特性提高波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能,提出一种新的共轭多重信号分类(conjugate multiple signal classification,CMUSIC)算法。先拼接阵列上的接收数据矩阵和其共轭矩阵,再利用新矩阵中数据间的均匀延迟关系进行矩阵重构,对其奇异值分解获得信号子空间。CMUSIC可充分利用信号的实值特点,对多于阵元数的信号进行测向,不仅可以处理非相干信号,还可以处理相干信号,获得的测向精度优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法和空间平滑算法。仿真实验结果证实了CMUSIC算法的有效性。     

一种基于Toeplitz矩阵重构的波达方向估计新算法

为了提高空间谱中信号与噪声的区分度以及改善传统Toeplitz矩阵重构算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时的精度,本文提出一种新的基于Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法。首先将观测数据估计的自相关矩阵预处理得到数据向量,并基于数据向量进行Toeplitz矩阵重构;再对重构后的矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间;最后同时利用信号子空间和噪声子空间进行空间谱估计。结果表明:无论是相干源还是非相干源的DOA估计,该算法估计精度均优于传统Toeplitz算法,在非相干源的DOA估计精度性能与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法一致,并在处理相干信源个数能力与传统Toeplitz算法相同。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

混合信号情况下基于均匀线阵的测向方法

基于均匀线阵,在不相关信号和相干信号共存的情况下提出了一种有效的测向方法.不相关信号的波达方向通过采用传统的多重信号分类方法(MUSIC)首先被估计.然后,利用空间差分矩阵构造了一个新的矩阵,通过对这个新构造的矩阵运用前向空间平滑技术进行处理就可以完成对相干信号的测向.提出的方法克服了空间差分方法内在的问题,其所处理的信号个数可以多于阵元的个数并具有良好的性能.     

利用求根MUSIC算法进行快速波达方向估计

针对经典波达方向(direction of arrival,Do A)估计算法复杂度高的问题,讨论了2种快速估计Do A的算法,即:传播算子求根多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与多级维纳滤波器求根MUSIC算法.传播算子求根MUSIC算法是对协方差矩阵分块,得到传播算子构建噪声子空间,结合求根MUSIC算法估计出Do A.多级维纳滤波器不需要估计协方差矩阵,通过滤波器的前向递推,求解维纳-霍夫方程,得到信号子空间,根据正交投影原理,计算出噪声子空间与其共轭转置的乘积,结合求根MUSIC算法估计出Do A.这2种算法都不需对协方差矩阵奇异值分解和谱峰搜索,通过数学分析,复杂度明显降低.     

单快拍数据预处理的相干信号波达方向估计

针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于相关Toeplitz预处理的二维测向方法

针对经典多重信号分类(MUSIC)算法对相干信号的测向性能急剧下降的问题,提出基于相关Toeplitz预处理的二维测向方法。首先,利用阵元接收数据之间的相关性信息构造一个Toeplitz矩阵,使该矩阵中包含各个信号源的角度信息,且矩阵的秩与信号源的相关性无关,实现解相干。其次,利用降维的思想,将对正交阵列的二维测向转换为三个并行的一维测向。最后,通过对相关Toeplitz预处理构造Toeplitz矩阵,对其特征分解,得到噪声子空间,利用MUSIC算法子空间正交原理,实现对相干信号的二维测向。计算机仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于矩阵重构和酉变换的DOA估计

为了提高重构相干信号测向算法的估计性能,降低算法运算量,提出了一种基于矩阵重构和酉变换方法的酉矩阵重构算法。该算法首先通过酉变换将阵列接收数据从复值计算转换为实值计算,使计算量大大降低;然后计算阵列协方差矩阵并进行特征值分解得到信号子空间,再将信号子空间重构为Toeplitz矩阵实现解相干并再次进行酉变换;最后通过特征值分解得到信号子空间并使用最小二乘法实现波达方向(direction of arrival, DOA)估计。相比于改进的旋转不变性的信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques-like, ESPRIT-Like)算法和空间平滑处理算法,由于消除了噪声影响、构造了Toeplitz矩阵以及充分利用了数据的共轭信息,该算法的估计精度更高、具有更高的运算效率且在ESPRIT-Like算法失效的条件下新算法仍能有效估计DOA。本文算法的运行时间是ESPRIT-Like算法的71.2%,实验结果证明了该方法的有效性和真实性。     

基于Teager-Kaiser算子的改进波束域MUSIC时延估计算法

为了降低波束域多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计接收信号到达时问(time of arrival,TOA)的计算复杂度,提高算法的抗噪性能,提出一种基于TK算子(Teager-Kaiser operator)的改进算法.利用TK算子对数据瞬时变化敏感的特性,...     

协同进化蜜蜂算法结合谱估计的间谐波参数分析

针对间谐波不易检测的特点,提出一种新的间谐波参数分析方法。首先利用加权信号子空间投影算法优化的多重信号分类算法(MUSIC,multiple signal classification)对间谐波信号频率进行估计。在分析过程中,利用欧拉公式将信号转化为空域信号,运用改进后的谱函数对谱峰进行搜索,实现信号的频率估计。最后利用蜜蜂算法结合收敛速度较快的自适应最小均方(LMS,least mean square)算法以2种群协同进化的方式,实现间谐波信号的幅值与相角估计。研究结果表明:改进后的MUSIC算法提高了非理想情况下间谐波参数估计的精度;采用协同进化蜜蜂算法减小了算法的迭代次数以及陷入局部极值的概率,同时也提高了工蜂位置向量的准确度。     

一种基于DSP的任意功率谱随机信号产生器

从随机信号功率谱的定义出发，推导出功率谱满足给定数据的平稳随机信号的计算原理，在此基础上给出了一个基于高速DSP芯片的系统，作为从系统它可以同上位计算机通信，接收来自上位计算机的功率谱数据的控制参数，并通过数模转换器实时输出计算出的随机信号。     

基于相空间重构的心冲击信号房颤检测方法

针对房颤事件中的节律异常特性，提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram， BCG)信号的二维节律特征，并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先，将心脏搏动视为非线性动力学系统，应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中，从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次，探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数，并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终，通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证，所提方法的分类准确率达到91.00%，与基于经典时频特征的机器学习方法相比较，有较为明显的提高，从而验证了所提方法的优越性.     

LTE-A系统中基于RS的信号均衡的SINR估计算法

为了提高先进的长期演进(LTE-advanced,LTE-A)移动通信系统的传输效率,研究了提高子带的信干噪比(signal interference ratio,SINR)估计精度的问题,提出了一种利用参考信号(reference signal,RS)的信号均衡估计SINR的算法,该算法通过本地RS和均衡后的RS的方差计算SINR,与直接利用最小二乘法(least square, LS)计算参考信号接收功率(reference signal received power,RSRP)和干扰噪声(noise)得到SINR的传统算法相比,在增加有限复杂度情况下,SINR的估计精度有明显提高,特别是在终端处于高速移动?多普勒效应比较明显的信道环境下,SINR估算性能提升更加明显,从而提高系统的传输效率?     

小鼠视觉感受区电位信号 (LFP)的脑电波分离

为研究人（动物）的行为与脑电波之间的关系,提出了一种新的小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与呼吸相关联的脑电波分离模型,采用盲信号分离（BSS）、独立分量分析法（ICA）对局部场电位建立线性瞬时混合信号系统数学模型,利用小波包进行LFP的分解并重构信号,对睡眠状态下小鼠视觉感受区局部场电位信号进行了15层分解和重构。实验证明,小波包分解高频分量系数cd13的解析重构信号与δ波频率吻合,小鼠睡眠状态下分离出的与呼吸相关联的脑电波信号为δ波。     

间谐波检测的FFT算法改进和DSP实现

提出一种快速傅里叶变换(FFT)的改进算法,该算法利用FFT的衰减特性,只需要对FFT算法做简单的变换,就可以有效地消除频谱泄漏分量,实现非整数次谐波的精确检测,克服了传统FFT的缺陷. 该算法与加窗体FFT相比,具有相近的特性,在算法构造方面又比加窗体FFT算法更简单,因此该算法更加适合应用于存储资源有限的微处理器上. 为证明该算法应用于微处理器的方便性,设计了一套基于数字信号处理(DSP)的谐波检测装置,并对该算法进行了验证.     

基于DDS的激光自混合干涉信号模拟发生器

激光自混合干涉技术是一种新型光干涉传感测量技术,可用于微位移、微振动、距离、形貌以及激光器线宽展宽因数等物理量的测量.在这些测量传感器研制开发过程中,若有一台激光自混合干涉信号模拟发生器,将会使处理电路的调试工作更加方便.以直接数字频率合成(DDS)技术为核心、ATmega32单片机为工具设计了一种激光自混合干涉信号模拟发生器,能够合成48种激光自混合干涉信号,合成频率能在50~1400 Hz之间调节,幅值在0.4~10 V区间内连续可调.此信号发生器为基于激光自混合干涉的传感器设计制作提供了基础.     

Measuring Absolute Delay of RNSS Signal Channel Using Digital Envelope Detection

The absolute delay caused by equipment of radio navigation satellite service （RNSS） signal channel must be calibrated in the application of positioning. The measurement accuracy of absolute delay will affect the positioning precision of RNSS user. An absolute delay measurement technique using digital envelope detection was developed for RNSS signal transmission channel. The RNSS transmission signal of navigation satellite and the one pulse per second （1PPS）generated by satellite time keeping system were sampled synchronously. With sampling data of 1PPS,the reference point of the absolute delay can be decided at first,and then sampling data of RNSS transmission signal were truncated. The truncated data were processed using digital envelop detection algorithm to search the phase converting points of RNSS signal. Finally,the absolute delay of RNSS signal transmitting channel was calculated. Uncertainty of measurement with proposed technique is lower than 0. 2 ns as the sampling frequency is 10 GHz.     

基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪

将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域，用于去除发电机局部放电信号中的白噪声．采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性．结果表明，对比传统的门限去噪算法，基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果；而与基于小波变换的HMM方法相比，所建立的模型更能体现信号的特征，对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值．     

用V形阵列估计二维波达方向

提出了一种Ｖ形阵列,它可以分解为两个一致位移子阵列．由子阵列信息可以形成混合波达方向矩阵．在无需谱峰搜索的条件下,对混合方向矩阵进行特征分解,可以获得信号的混合方向矢量和方向元素．因此可以估计出信号的二维波达方向．本文方法不仅保持波达方向矩阵方法的优点,而且在一定程度上可以分辨来自于同一方位角或同一高低角的信号．     

基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计

为估计MPSK信号的码速率,提出一种基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计算法.首先,采用载频估计值将接收信号下变频至基带;然后选取多个不同尺度分别对基带信号做Haar小波变换以检测相位突变点,对多个尺度下小波变换的模做乘积性运算,显著凸显突变点的位置,极大削减了噪声;最后,对乘积性结果做快速傅里叶变换(FFT),便可得到MPSK信号的码速率.仿真实验表明,该方法可以在较低信噪比下估计MPSK信号的突变点和码速率,体现了良好的估计性能和优良的低信噪比性能.