基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布(SPWVD：Smoothed Pseudo Wigner Ville Distribution)在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于STFT(Short-Time Fourier Transform)与WVD(Wigner-Ville Distribution)的联合算法(STFT-WVD),实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT-WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于－1 dB时,能得到更为精准的估计值。     

基于VMD-PWVD的内燃机振动信号时频分析方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)在分析多分量信号时交叉干扰项与时频聚集性相互矛盾的问题,提出一种基于变分模态分解的伪魏格纳分布法(VMD-PWVD),以抑制WVD分布中的交叉项。该方法首先对信号进行VMD分解,将信号在频域上进行剖分,得到一组相互独立的具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,然后对每个IMF分量进行PWVD分析,最后把各个IMF分量的PWVD分析结果线性叠加,重构原始信号的时频分布。仿真结果表明,该方法在有效地从频域和时域双向抑制WVD交叉项的同时,又保留了WVD分布法原有的优良特性。将VMD-PWVD应用于内燃机缸盖振动信号的时频分析中,能很好地刻画出不同工况信号的特征信息,各时频分量物理意义明确,是一种有效的时频分析方法。     

基于Wigner-Ville分布的实信号估计

信噪比低于-5 dB时,信号恢复难度大.提出了一种新的信号估计算法,基于加窗Wigner-Ville分布(pseudo Wigner-Ville distribution,PWVD)的时频峰值滤波(time-frequency peak filtering,TFPF)PWVD-TF-PF,即利用PWVD与信号时频的关系设计一种计算窗函数长度的方法,同时将此窗与魏格纳分布结合用于TF-PF.TFPF是通过时频分布重建信号.首先将信号经过FM调制为解析信号,采用PWVD集中信号的能量,而噪声能量均匀分布于整个时频平面,提高了信号的信噪比,可准确估计出信号的频率.将时频分析方法用于低信噪比实信号估计中,使频率估计在信噪比低于0 dB时依然可行.此设计能够在信噪比达到-8 dB时恢复信号,并且信号的频率估计结果基本达到Cramer-Rao lower Bound(CRLB).     

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.     

基于能量分离算法的多分量线性调频信号频率估计

对基于能量算子的能量分离算法进行了改进,提高了该方法用于多分量线性调频信号瞬时频率估值的抗噪性.采用平滑样条插值的方法对离散信号进行插值,然后再对其应用连续信号的能量分离算法.仿真表明,改进后的算法在噪声环境下,比直接利用对应离散信号的分离算法估值更准确,当信噪比从5 dB以5 dB为步进,增大至30 dB时,平均估计误差约减小10%.     

一种基于时间反转镜和Wigner-Hough变换的线性调频信号检测方法

在分析时间反转自适应聚焦原理的基础上,提出一种基于时间反转镜(Time reversal mirror,TRM)和Wigner-Hough变换(WHT)的线性调频信号检测方法.在实验水槽内进行时频分析的仿真研究,将TRM被动接收的信号进行时间反转再发射到同一媒质中,在信号源处将接收到的信号进行WHT时频分析,同时比较WVD时频分布和、ⅣHT变换的LFM信号检测性能.研究结果表明,对于多分量LFM信号,WVD在每个散射信号的低频和高频段产生交叉干扰项,对LFM信号的检测产生影响;利用TRM可以对非平稳信号进行、WHT时频分析,同时采用TRM和WHT进行分析能够抑制多途效应,减少交叉项,提高双分量LFM信号的检测性能.     

WVD交叉项在结构损伤识别中的应用

针对桥梁结构在运营过程中多种因素及各类荷载作用下出现结构损伤且难以识别的问题,通过对线性及双线性时频分布的特性进行分析,设计MATLAB程序用于WVD交叉项的提取,提出WVD交叉项在结构损伤识别中的应用。使用ANSYS软件建立简支梁有限元仿真模型,模拟结构损伤并进行仿真实验,初步验证了WVD交叉项幅值变化率可以识别结构的损伤位置和损伤程度。在实验室斜拉桥缩尺模型上进行损伤试验,对采集的加速度信号进行分析,结果表明WVD交叉项能够较好的反应结构的损伤情况。试验及数值分析结果对工程结构损伤识别研究具有一定参考意义。     

时频相关匹配法在信号提纯中的应用

非平稳信号与噪声之间存在较强的时频耦合,这使得经典的消噪方法难以实现信噪的有效分离。在分析短时傅里叶变换(STFT)、Wigner〖XC半字线.tif,JZ〗Ville时频分布(WVD)、Chirplet时频变换三大时频变换方法的理论基础上,提出了一种采用时频相关匹配进行非平稳信号噪声抑制的算法。该算法将信号的WVD作为模版与STFT能量谱分布互相关处理,得到无交叉项干扰且具有较高时频分辨率的信号时频二维谱(简称为自谱窗WVD)。采用二维最小二乘拟合方法将被分析信号中的有用成分匹配成Chirplet基函数     

抑制维格纳分布交叉干扰项的联合算法

维格纳分布(WVD:Wigner-Ville Distribution)交叉干扰项的存在,严重地影响了其处理效果。为此,笔者结合交叉干扰项的性质,提出改进算法--基于STFT(Short-Time Fpiroer Tramsfpr)与WVD的联合算法(STFT-WVD)。该联合算法将信号的谱图与维格纳分布作互相关处理,以期达到抑制交叉干扰项的效果。通过理论分析与仿真实验证明,STFT-WVD算法在有效抑制WVD交叉干扰项带来不良影响的同时,保持了WVD较高的时频分辨率,是一种行之有效的WVD改进算法。     

基于重排分布与平稳小波的跳频参数盲处理方法

为满足低信噪比下的跳频参数盲估计,提出一种重排平滑伪Winger-Ville分布与离散平稳小波变换结合的处理方法.利用离散平稳小波变换的时移不变性及重排分布更好的时频聚集性与交叉项抑制性能,有效提高了抗高斯白噪声干扰的能力.仿真试验表明,该方法可以在信噪比为-6 dB以下实现跳频参数的盲提取,为低信噪比下的跳频参数盲处理提供新思路.     

基于酉ESPRIT的跳频信号DOA估计

为了利用跳频信号的空域信息辅助同步跳频信号的网台分选,提出了一种基于STFD酉ESPRIT的跳频信号DOA估计算法。首先用WVDSPWVD组合时频分析方法对接收数据进行时频变换,然后提取出跳频信号的有效跳(hop),并对其建立空时频矩阵(STFD),最后利用酉ESPRIT算法进行跳频信号DOA估计。该方法通过酉变换将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了计算量,而且酉ESPRIT算法利用了数据的共轭信息使数据长度等价增加了一倍,提高了估计精度。仿真结果表明文中算法在信噪比大于2dB时,DOA估计性能优于ESPRIT算法。     

基于先验信息的低信噪比调频连续波雷达信号处理

针对恶劣测量条件下宽频带低信噪比调频连续波雷达信号距离模糊问题,建立了固态料面调频连续波雷达信号模型,并提出了以先验信息为辅助,包含信号频域预处理、频带截取及频带能量加权的距离反演方法.实际数据处理结果显示：经过预处理的信号频谱平均信噪比由原来的-5.55 dB 提高到8.32 dB;采用包络线截频带法和最小二乘截频带法进行距离反演后拟合料线与实际料线间的料形相似度由0.46分别提高到0.71和0.79.     

无参考输入的双话筒噪声抵消

介绍了一种双通道的噪声抵消系统 .传统的频谱减法的语音增强需要预先知道噪声的特性 .但是 ,噪声的平稳性和可分离性在许多实际应用场合都无法满足要求 .提出采用两路话筒输入 ,以便动态获得噪声频谱的方法 .采用自适应校正滤波的同步算法 ,利用语音信号的相关性同步两路信号中的语音 ,通过抵消其中的语音成分获得噪声的频谱特性 .实验证明该方法能够获得很好的同步效果 .在获得噪声频谱的基础上用频谱减和维纳滤波两种方法进行了噪声抵消的对比实验 .对 0dB信噪比输入的信号可以获得约 9dB信噪比的提高 .用维纳滤波处理后的语音比频谱减法残留较低的“音乐声” .在非平稳条件下对噪声仍具有一定的跟踪能力     

基于高阶WVD的雷达运动目标回波信号处理

利用多项式建立了运动目标通用模型,将高阶Ｗｉｎｇｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布引入对运动目标的时频分析中,理论和计算机模拟结果证明,采用高阶ＷＶＤ可克服传统二次ＷＶＤ用于表征运动目标回波时存在的固有缺陷,具有良好的实用性。     

利用相位差分技术改善光学相干层析图像质量

针对光学相干层析成像（OCT）信号中的各种噪声项的干扰和微弱散射信号提取的困难，提出基于相位差分的光学相干层析成像（PD-OCT）. 首先利用相干参考臂中的纳米微调平台作为相位调制器获得相位调制参考光，然后光结合振镜扫描技术和CCD光谱采集的光谱相干层析技术（SDOCT），实现光学相干层析的相位差分成像.结果表明:相位差分技术可以准确实现青鳉鱼样品光学相干层析中的相位差分成像，弱散射信号增强337 dB,信噪比（SNR）增强58 dB，获得成像物体高信噪比的弱散射信号.     

基于有限样本信息准则的非协作盲信噪比估计算法

针对小样本条件下的盲信噪比估计误差较大问题,结合信号子空间分解方法,提出一种基于有限样本信息准则( finite sample information criterion,FSIC)的盲信噪比估计算法,并推导出基于FSIC盲信噪比估计算法的最大似然形式.在小样本情况下,FSIC的引入克服了传统信息论方法产生的过拟合和欠拟合问题,降低计算复杂度.在不需要已知信号调制方式、载波频率、波特率等先验知识的前提下,能够在加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道(Rayleigh)下对常用调制信号进行有效的信噪比估计.在信噪比-25 dB～25 dB范围内,其平均估计误差小于1 dB,表明该算法可有效应用于小样本盲信噪比估计.     

SC-FDE系统中一种改进的MMSE-RISIC均衡算法

单载波频域均衡(SC-FDE)系统中的最小均方误差残留码间干扰消除(MMSE-RISIC)均衡算法对最小均方误差(MMSE)均衡后的残留码间干扰(RISI)进行了估计并消除,但判决数据中仍存在噪声干扰,而且RISI估计的偏差会造成额外干扰,影响了均衡的精度。为此详细分析了MMSE-RISIC算法存在的问题,并针对帧结构基于特殊字(UW)的SC-FDE系统提出一种改进的MMSE-RISIC均衡算法,该算法增加了噪声预测模块,利用UW估计噪声和数据估计噪声的相关性,由UW噪声预测和抵消MMSE-RISIC均衡后数据的噪声,由此RISI的估计精度也会提高。最后利用我国华北地区300km的9径散射链路参数进行仿真,结果表明:改进的MMSE-RISIC均衡算法在低信噪比(SNR)下相比MMSE-RISIC均衡算法误码率(BER)有所降低,当BER为10-3时SNR大约有2dB的性能增益。