基于数据拟合的宽带频谱窄带干扰提取方法

有效提取宽带频谱中窄带信号,统计和分析电波环境频谱中干扰信号特征,能为射电天文台站干扰源查找及干扰缓解策略提供重要支持。提出一种基于数据拟合的窄带干扰提取方法。首先,介绍了接收机中频频谱数据获取方法。基于中频频谱特征,采用多项式曲线、正弦曲线、高斯曲线对频谱数据进行拟合,分析了三种曲线拟合的残差平方和和相关系数,选用7级高斯曲线作为中频频谱的拟合曲线,基于拟合曲线设定干扰阈值,依据拟合曲线残差,提取宽带频谱中干扰信号;另外,采用7级高斯曲线对典型方向的8组频谱数据进行拟合处理及干扰信号提取,并对拟合结果的残差平方和和相关系数进行分析,验证了干扰提取方法的有效性。     

一种频谱监测无线传感器节点的设计与实现

针对频谱监测设备低成本、小型化的需求,提出了一种基于无线传感器网络的频谱监测方案.该方案利用频谱接收模块采集空间FM(frequency modulation,调频)信号;使用控制器模块对数据进行处理,并通过无线传感器网络的方式实现节点间的组网通信,完成数据的无线传输;采用斐波那契优化算法处理节点采集的数据.测试结果表明基于该小型化的无线电频谱监测节点可实现网络化的对FM信号的采集和无线传输,使用的算法能准确地提取有效信号.     

模糊权重小波去噪在变电站声压信号测量中的应用

为了对变电站周边可听噪声进行科学合理的评价,分析了不同时间点噪声分布情况,提出了一种自适应声压背景噪声滤波方法。采用小波去噪算法对声压频谱轮廓进行提取,对小波阈值进行了改进以提高信号平滑度,根据三角模糊数设计了复合评价指标权重以确定最佳小波分解尺度。利用设计的算法得到了声压频谱轮廓,并通过对比不同时间点的声压频谱轮廓确定背景噪声的频段,以此设计带阻滤波器的参数。利用设计的滤波算法对采集的声压信号进行了处理,实验结果表明,本文设计的滤波方法可以很好地滤除声压信号中的背景噪声。经设计的滤波算法处理后的等效连续A声级比未处理的要小5dB以上,可见所设计的滤波算法可有效降低背景噪声的影响,提高变电站可听噪声测量的可靠性。     

实时电磁环境监测系统设计与实现

随着数字技术的发展,瞬态信号对射电天文观测的影响越来越大,围绕瞬态信号测量需求,开展实时电磁环境监测技术研究与工程应用极其必要.首先,本文依托射电天文台址实际测量需求,给出了电磁环境监测系统硬件构架设计方案.其次,依据信号分析仪参数配置与测量时间、测量不确定度的关系,给出了实时电磁环境监测测量时间配置方法;并采用数据压缩、多线程并行处理、环形缓存区设计等技术方法实现高速数据传输,提高了测量系统的可靠性.最后,开发了系统测量软件及基于Web的频谱监视软件,实现电磁环境实时测量与监视,应用于QTT (QiTai Radio Telescope)台址,为台址瞬态信号特征分析与干扰缓解策略的制定提供数据支撑.     

射电日像仪的压缩感知和脏图高斯去噪

传统的综合孔径射电日像仪成像原理是根据香农采样定理,使用香农采样得到完整的频谱数据,进行反傅里叶变换得到图像.因成像设备及外界环境因素,频谱数据中伴随有大量非真实信号数据,导致所成图像产生大量噪声,通常称为脏图.射电天文领域通常采用相关Clean算法处理脏图,得到"干净"的射电图像.为了降低了射电信号的采样成本,而且能得到更"干净"的射电图像,基于射电干涉稀疏成像与压缩感知理论,实现了从不完整的频谱中重建脏图,之后进行噪声去除:采用正交跟踪匹配与特征标志算法完成从稀疏频谱中重建脏图,之后使用三维块匹配算法去除噪声.     

复杂电磁环境下多跳频信号盲检测

为了在复杂电磁环境中实现多跳频信号盲检测,提出一种基于时频图连通域特征的多跳频信号检测算法.首先利用短时傅里叶变换与wigner-ville分布(STFTWVD)组合时频方法完成时频变换,保证时频图的时频分辨率和交叉项抑制,并利用自适应二维维纳滤波去除背景噪声,提高算法抗噪性能;然后采用自适应阈值二值化算法对时频图二值化处理并进行8邻域连通域标记,提取每个连通域的特征组成分类特征集;最后利用改进的K均值聚类算法完成特征集分类,根据分类集统计结果和检测条件实现跳频信号检测.仿真结果表明:本文算法能够有效克服定频干扰、突发干扰和扫频干扰;在低信噪比条件下,算法聚类稳定性较好,跳频检测成功率较高.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

基于鲁棒主成分分析的低频水声信号降噪方法

由于海洋环境噪声的复杂性,接收到的信号往往具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,采用基于鲁棒主成分分析的降噪方法,建立将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声的分解模型,研究了对低频水声信号的降噪问题.首先通过Godec算法将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声3部分,然后运用非负矩阵分解算法对低秩部分进行分解,得到噪声字典,最后根据得到的噪声字典从含噪信号中提取出初始水声信号.通过对不同海况下即不同信噪比的仿真信号进行降噪处理,结果表明该方法在水声信噪分离中具有较好的降噪效果.     

基于S变换与PNN的电磁环境复杂度评估

针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数,分析了各参数的物理意义,并给出了各评估参数的计算公式.同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数,利用获取的参数训练PNN,并进行分类.仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数,并对电磁环境复杂度进行有效合理评估.     

基于EEMD和改进功率谱熵的船舶轴频电场检测

为了提高强海洋背景噪声中对微弱的船舶轴频电场信号的检测性能,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和窄带功率谱能量峰值熵比(EPER)特征的检测算法.首先,利用EEMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(IMF),并对其功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算了各子区间的一种改进功率谱熵特征——EPER;最后,通过分析轴频信号和环境噪声物理特征上的差异,结合K-均值聚类方法进行线谱子区间的提取,继而进行滑动检测.选用实测数据,与小波包熵滤波算法、小波阈值去噪算法、特征频段功率谱算法进行对比,处理结果表明所提算法具有更好的自适应性和检测性能.     

射电望远镜选址中广播信号传输衰减的测量与分析

本文主要针对国家天文台乌鲁木齐天文站80米射电望远镜预选站址的电磁环境实测数据,参考国际GB/T14617.2-93与Deygout模型对传播衰减进行测量与验证。介绍了广播信号山地传输衰减的测量方法,结合实际监测给出了可行的测量方案,传播模型验证与测量结果分析。     

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法

针对复杂环境下语音端点检测准确率低下且检测耗时过长的问题,研究一种基于EEMD和OS-DL联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD（总体平均经验模态分解）算法对输入语音进行分解得到IMF（本征模式分量）,然后使用OS-DL（一步式字典）算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明：该算法在复杂环境信噪比低于-10dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。     

复杂电磁环境下的雷达信号分离方法

在复杂的电磁环境下,进一步提高雷达的检测能力是现代雷达面临的紧迫问题之一.为了提高雷达探测精度,需要在众多的干扰信号中有效地提取出雷达信号.鉴于越发明显的常规雷达信号处理方法的局限性,提出了一种基于最大信噪比的信号盲源分离方法.首先利用信噪比越大分离效果越好的特点建立信噪比目标函数,然后通过求解目标函数得到盲信号分离的优化矩阵,最后实现雷达盲信号的分离.仿真结果表明,该方法可对雷达盲信号进行有效的分离,且不需要其它信号处理方法所要求的任何先验知识作为条件.     

Dempster-Shafer （D-S） algorithm with credit scale in spectrum sensing

In cognitive radio, the detection probability of primary user affects the signal receiving performance for both primary and secondary users significantly. In this paper, a new Dempster-Shafer (D-S) algorithm with credit scale for decision fusion in spectrum sensing is proposed for the purpose to improve the performance of detection in cognitive radio. The validity of this method is established by simulation in the environment of multiple cognitive users who know their signal to noise ratios (SNR) and a central node. The channels between the cognitive users and the central node are considered to be additive white Gaussian noise (AWGN). Compared with traditional data fusion rules, the proposed D-S algorithm with credit scale provides a better detection performance.     

有色噪声中一种新频谱检测器的设计

高效、可靠地检测到主用户的存在与否是认知无线电的一个重要环节.在实际生活中,观测噪声常为时间相关的高斯有色噪声,如果运用传统的基于高斯白噪声假设的频谱检测算法,检测性能将显著降低.该文以高斯有色噪声为背景,首先采用线性模型估计导频信号,然后根据估计的参数设计基于似然比的检测器,并推导得到了检测概率和虚警概率的解析式.仿真结果表明:在低信噪比下,与能量检测相比较,所提方案能有效地提高检测概率和检测速度.     

基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

认知无线电下航空通信频谱信道分配方法

在现代航空通信,尤其是以机场周边、战争区域等通信信道使用频繁并且各种有源或者无源干扰较大的通信环境下,传统的通信信道分配方法很难满足高速率大容量通信的需求。针对这种情况,提出了一种基于认知无线电的动态航空通信频谱信道分配方法。该方法利用通信延时,信噪比门限值和频谱分配效应等级来构建一种以通信质量为标准的反馈频谱分配模型,并利用该模型动态修正基于功率的信道分配方法。仿真从信号接入率和分配函数收敛速度两方面分析了所提出的方法、图色理论频谱信道分配方法和博弈论频谱信道分配方法的性能,结果表明,所提出的方法具有更高的信号接入率和更快的收敛速度。     

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.     

一种基于分数低阶矩的α稳定分布噪声中频谱感知方案

针对在非高斯背景、主用户信息未知的条件下,传统的基于二阶统计量的频谱感知方法性能将出现退化或失效的问题,建立了以α稳定分布为背景噪声的频谱感知模型,给出了一种基于分数低阶矩的感知方法,较好地解决了非高斯背景中主用户先验信息未知条件下的频谱感知问题.同时,根据中心极限定理推导了感知门限与虚警概率的关系式,通过蒙特卡洛仿真分析了该算法在不同广义信噪比、特征指数α以及协作用户数条件下的感知性能,并与传统的感知方法进行比较.仿真结果表明,基于分数低阶矩的感知方法在α稳定分布背景噪声中的感知性能明显优于基于二阶统计量的能量检测,且采用多用户协作可以进一步提高感知性能.