基于频控阵的递推最小二乘波束形成算法

频控阵通过在阵元间加入远小于载频的频率增量,使波束的空间分布距离角度二维相关。基于频控阵基本结构,引入两种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真表明两种机制均能有效接收信号。针对指向误差存在,导向矢量失配导致主瓣发生偏移问题,采用递推最小二乘波束形成算法处理。仿真结果表明,存在指向误差时,该算法在两种机制中均能在目标位置形成主瓣,在干扰位置形成零陷,验证了算法在频控阵中应用的稳健性。     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference，EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

基于Labview的信号处理虚拟实验平台

为便于学生更好地理解信号处理类课程中抽象的概念、原理及分析方法,基于Labview构建了信号处理虚拟实验平台,包含基本信号的产生、信号的运算、采样定理、图像处理、声音采集以及滤波器设计等相关实验,并以采样定理和DCT图像压缩为例,阐明了利用Labview实现信号处理的方法.     

基于嵌入式双结构通信系统高速接口的设计与实现

主要设计了ARM加DSP双架构通信系统的高速接口,ARM芯片选用S3C2440A,DSP芯片选用TMS320C6416,在两芯片的基础上搭建完整的嵌入式硬件平台,DSP作为ARM的总线设备而连接,ARM与DSP之间的通信是通过主机接口（HPI）来完成.软件平台完全遵循GPL标准,系统不仅能高效处理各种信号还能运行嵌入式Linux操作系统,Linux系统提供了免费的开放的软件代码,具有可剪裁性,支持多种平台.     

基于GPU的数字信号处理中相关性计算的研究

现代信号处理和通信系统对信号的处理,正变得越来越复杂并且计算也越来越密集,如何提高这些领域中信号处理的运算速度和运算精度已经成为当今一个重要的研究方向,GPU由于其特殊的结构,使其非常适合用于加速数据运算仿真和图形图像分析.本文提出一种基于GPU的信号相关性并行计算的方法,通过实验验证得出基于GPU的数字信号相关性的并行处理方法明显优于基于CPU下的处理方法,实验结果最高加速比达到了14.5倍,现代GPU技术的发展给通信信号处理领域带来新的途径.     

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.     

壁面粘贴质量检测系统设计

利用空鼓壁面与正常壁面接受同种敲击体敲击产生音频特性的不同,设计一种以负压吸附爬壁机器人为载体的壁面粘贴质量检测诊断系统,通过计算机软件实现敲击声音信号的提取、分析与处理.音频信号被转化为数字信号后,利用Matlab软件进行数字信号处理:首先应用高通滤波器滤除信号中的风机噪声信号,继而对滤波后的音频信号进行特征参数的分析提取,根据所得特征参数筛选与正常信息不相吻合的故障参数,最终实现对空鼓的判定.实验结果表明,该方法简单易行,准确度较高.