基于改进小波脊线的PSK信号载频提取技术仿真

针对低截获概率(LPI)雷达中相位编码(PSK)信号的二相编码(BPSK)、四相编码(QPSK)信号载频估计,提出了小波脊线迭代法下PSK信号载频提取技术及其抗噪性能,分析了其在载频提取中迭代初始参数选取、迭代结果精度以及发散点迭代等不足,给出了用于PSK载频提取的改进小波脊线。改进方法在发挥运算量小、抗噪性能的同时,提高了PSK信号载频估计精度。MATLA仿真验证了改进算法的有效性,表明其较传统相位差分法信噪比门限降低了5dB。     

改进时频脊线的跳频参数盲估计算法

为解决基于时频脊线的跳频参数估计算法在信噪比低于-5 dB时估计误差较大且存在定频干扰时方法失效的问题,提出了该算法的改进算法。在短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的基础上,利用迭代去噪法对原时频图进行去噪处理,根据跳频信号与定频干扰驻留时间的不同,采用k-means算法对其进行聚类,消除定频干扰并提取其时频脊线,利用Haar小波对提取到的时频脊线进行奇异点检测,并估计出跳频信号的跳频周期、起跳时间和跳频频率。仿真结果表明,所提算法在信噪比低于-5 dB且存在较强定频干扰的情况下,仍能对跳频参数进行正确估计,且优于原有算法。     

基于切割聚类的快速多分量LFM信号分离

针对多分量线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达信号检测和参数估计精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于小波变换的切割聚类拟合参数估计的算法。该方法首先通过小波变换得到信号的三维时频分布图,其次采用等高线截取提取出小波脊线,再找出脊线的交点,以交点为界对小波脊线图进行切割,利用模糊C均值聚类完成各LFM分量脊线的聚类,最后分别对每段脊线进行拟合加权,从而估计出多分量LFM信号参数。仿真结果表明,与基于Hough变换检测直线方法相比,不仅在计算复杂度以及参数估计的准确度上都有较大的提升,而且当LFM信号分量达到4个以上亦有较准确的检测精度。     

提升小波在SINS信号去噪及初始对准中的应用

针对惯性仪表测量信号中包含大量随机噪声的问题和经典小波的缺点,研究了提升小波算法在信号去噪和初始对准中的应用.研究了基于提升方式下的小波算法,并将其应用到惯性器件测量信号噪声消除中;建立了捷联惯导系统粗对准方案和在大方位失准角条件下的非线性精对准模型;将基于提升小波的噪声消除算法应用于捷联惯导系统初始时准中.实验结果表明,提升小波算法有效去除了惯性器件测量信号中的噪声;基于该算法,可提高初始对准速度和精度.     

通信信号自动分类方法研究

提出增加信号的频谱作为信号的特征信息之一 ,并采用离散傅里叶变换 (DFT)和小波 (wavelet)方法提取信号的频谱、瞬时幅度、瞬时频率及瞬时相位 ,构成信号的特征向量。为解决运算速度问题 ,对特征向量提出了分类编码方案。最后利用神经网络的方法进行识别。实验结果表明 ,采用这种方法可以显著地改进分类的效果     

改进小波空域相关滤波的脉冲星微弱信号降噪

脉冲星信号具有极低信噪比,传统降噪算法难以在抑制噪声的同时保留微脉冲等细节信息。为此,提出一种基于改进小波空域相关滤波的脉冲星极弱信号降噪算法。从小波阈值和空域相关算法在极弱信号降噪中的缺陷出发,以保留细节信息和提高信噪比为目标,结合脉冲星辐射信号的严格周期性、相邻周期间的相关性、极低信噪比和窗口辐射等特性,改进了小波空域相关滤波算法。采用Parks射电天文台和罗希（Rossi）X射线时变探测器的脉冲星观测数据进行实验。结果表明,改进小波空域相关滤波算法可以保留更多微脉冲等细节信息,在提高信号的信噪比方面优于现有算法。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

一种新的低信噪比下的数字调制识别方法

针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出一种新的基于瞬时信息的调制识别算法。该算法一方面提出采用小波滤波器对信号的瞬时信息进行消噪处理,提高了调制识别算法在低信噪比下的识别能力;另一方面利用已有算法的3个特征参数σ_ap、σ_aa、和σ_fa以及在已有算法基础上改进的3个新的特征参数Ra、Rp和Rf,简化了识别过程,改善了低信噪比下的识别效果。仿真结果表明,该算法在信噪比低到5dB时,也能达到95.4%以上的识别率。     

声表面波式小波器件对奇异性信号的研究

在研究声表面波式Morlet小波器件具有进行小波变换、消除白噪声和奇异性信号识别功能的基础上 ,将该器件用于对奇异性信号的提取和分析。通过某一航空发动机的故障实例说明了这种器件不仅可以对工业环境噪声、传输和中间处理单元造成的干扰信号进行滤波 ,有效地提高分析信号的信噪比 ,而且也实现了对故障信号的连续小波变换 ,最终完成了对奇异性信号的提取和识别。     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

一种改进的collocation方法及其在动态定价问题中的应用

涉及多个状态变量的动态定价问题往往难以求解。基于此,引入多维插值与张量积,提出一种改进的collocation方法用于求解多状态变量的动态优化问题,并从理论上分析了改进后的collocation方法的收敛性。将改进的collocation方法应用于求解多个状态变量的动态经济问题。给出了改进后的collocation方法的实际运用,应用于解决有限记忆的动态定价问题。利用状态变量的切比雪夫格点与其估计值构造出时序的状态转移,并依据状态转移模拟最优价格路径。通过数值分析表明,改进后的collocation方法比线性二次逼近法更快的收敛于稳态。     

基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析的改良方法

传统基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法的计算时间和计算精度受时间分段影响极大。基于复合梯形积分方法分析传统方法的计算误差,提出改良的动态门转化方法,补偿其计算误差。以某测量系统为例,建立动态故障树和贝叶斯网络,验证改良方法的可行性和高效性。结果表明:改良方法在时间分段较小时,能得到精确的系统失效概率。改良方法补偿了传统方法的计算误差,提高了结果的计算精度和计算效率,适用于服从各种常见分布的复杂系统。     

一种改进的质量功能部署模型

一种改进的质量功能部署模型滕晓林，赵新力，任守榘（清华大学自动化系国家ＣＩＭＳ－ＥＲＣ，北京１０００８４）ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＭｏｄｅｌｏｆＱｕａｌｉｔｙＦｕｎｃｔｉｏｎＤｅｐｌｏｙｍｅｎｔＴｅｎｇＸｉａｏｌｉｎＺｈａｏＸｉｎｌｉＲｅｎＳｈｏｕｊｕ（...     

一种新的交通流混沌实时判定方法

对交通流进行混沌判别,可以为实际交通流的预测和控制提供理论指导。由于在一个控制周期内只能获得很少量的数据,交通流时间序列的样本数受到限制,只能采用小数据量的混沌判别方法,然而单独利用改进型小数据量法判别混沌可能出现误判,因此,本文把改进型小数据量法和改进型替代数据法结合起来,既利用了小数据量法计算简单、抗噪性好、所需数据量少等优点,又利用了替代数据法的严密性避免误判。介绍了方法的原理步骤,对理论交通流和实际交通流的时间序列进行了实证研究。结果表明,该方法能对交通流混沌现象进行准确判别,并可用于实时判定。     

维修保障系统效能评估中的变权综合法初探

结合变权综合法 ,对空军通信装备维修保障系统效能评估的方法进行了研究 ;并针对空军通信装备维修保障系统效能评估的特点和变权综合法在用于评估维修保障系统效能时的几点不足 ,提出了经过改进的变权综合法。其应用于空军通信装备维修保障系统效能评估 ,验证了此方法的优越性。     

城市工业企业经济效益的综合评判

采用多元统计分析中的主成分分析方法改进型,对城市工业企业的效益给予综合评判,然后又对综合评判系数采用系统聚类分析方法对其作了分类,用以找出各类城市的优势和差距,便于针对性地制定提高经济效益的对策。     

一种改进的边界层滑模控制方法

提出了一种改进的边界层滑模控制方法，在边界层内采用非线性反馈替代了传统边界层方法的线性反馈。理论分析表明，改进的边界层方法能够保证系统状态在有限时间内到达滑动面；同时，与传统边界层方法比较，该方法具有更强的鲁棒性。以倒立摆为对象进行了仿真验证，结果表明该控制方法是有效的。     

基于LSTBC-OFDM系统的信道估计简化算法

针对MIMO-OFDM通信系统中基于导频的常规信道估计算法存在矩阵求逆过程,使算法计算量过大的现象,提出了一种基于最小二乘(LS)的信道估计简化算法。该算法利用分层结构的空时分组编码技术(LSTBC)和优化设计的导频符号,避免了LS算法的矩阵求逆过程,大大降低LS算法的复杂度和运算量。仿真结果表明,该方法在运算复杂度显著降低的情况下,仍可取得和原算法同样的性能结果。