一种新的跳频信号盲检测算法研究

跳频通信技术具有较强的抗干扰能力和组网能力,因而得到广泛采用,尤其是在军事通信方面.因此,对跳频通信系统的盲检测也成为通信对抗中的一项重要内容.提出了一种基于频域相关的跳频信号盲检测算法.在不需要任何先验信息的条件下可以对跳频信号进行盲检测.仿真表明该算法在低信噪比条件下具有很好的检测效果.     

基于非正交联合对角化的跳频信号盲分离算法

针对组网跳频信号网台分选需求研究跳频信号的有效盲分离问题,现有基于联合对角化的跳频信号盲分离算法要求严格正交对角化,而实际中往往难以满足,为了放宽正交性条件,提出基于非正交联合对角化的多个跳频信号盲分离算法。该算法先把整个时频域划分成多个时隙后逐一处理,采用基于降噪处理的梯度范数法对观测信号进行处理,从而能精确提取具有特征矩阵结构的自项时频点,在计算其对应空间时频分布矩阵基础上,通过非正交联合对角化估计分离矩阵,能分离多个混叠跳频信号。仿真结果表明:该算法能有效实现跳频信号盲分离,与其它跳频信号盲分离算法相比具有更好的鲁棒性。     

基于功率谱对消的跳频信号检测算法

为有效解决跳频信号的检测问题,根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性,提出一种基于功率谱对消的跳频信号检测算法.该算法可在无需已知先验知识的条件下,对较低信噪比的跳频信号进行盲检测.通过仿真分析表明,该算法在信噪比为10 dB的条件下,可获得功率对消比为-34 dB的检测效果;在较大接收信噪比、较多分段数和切比雪夫函数窗条件下,该算法具有较高的检测性能.此外,在跳频信号和定频信号发生频率碰撞时,该算法仍能实现对跳频信号的检测,更加适合于现代战场的复杂电磁环境.     

基于小波降噪和盲源分离的跳频通信抗干扰方法研究

传统盲源分离技术中白化处理的降噪能力有限,导致其在低信噪比条件下效果不理想,制约了盲源分离技术在通信抗干扰领域的实际运用。针对这一问题,在基于盲源分离的跳频通信抗非相关干扰方法的框架基础上引入小波降噪,提出了对混有干扰的多路接收跳频信号先小波降噪预处理再盲源分离的方法。仿真结果表明,提出方法与已有的类似工作相比,能够在低信噪比条件下进一步改善跳频通信对抗强非相关干扰的误码性能。     

基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法

为解决混叠跳频信号的分离问题,在深入研究独立分量分析(ICA:Independent Component Analysis)理论基础上,结合跳频通信的特点,提出了基于独立分量分析的混叠跳频信号分离算法,实现了对混叠跳频信号的盲分离.该算法将基于负熵最大化的FastICA算法应用到混叠跳频信号分离中.通过仿真实验表明,该算法能成功地排除乘性噪声干扰,完成对混叠跳频信号的分离.虽然分离信号的幅度、相位等参数较源信号发生了变化,但并不影响后续工作.这一过程在未知任何先验参数的条件下完成,并取得了较好的分离效果,为跳频通信信号的分离工作提供了新思路.     

跳频通信的半盲提取抗干扰方法

针对跳频通信系统抗干扰问题,利用跳频信号和干扰信号的统计独立性,提出一种跳频信号的半盲提取抗干扰方法。该方法采用参考独立分量分析算法(independent component analysis with reference,ICA-R),利用协作通信双方已知的跳频图案的先验信息,约束算法收敛方向,提取出跳频信号。仿真结果表明,所提方法能够有效提取出跳频信号,提高通信系统的抗干扰能力。该算法合并了信号分离和提取过程,避免FastICA抗干扰方法所需的信号识别和提取的后续处理,降低了系统的复杂度。     

基于FRFT与盲分离的扩频通信网络跳频信号时差估计

针对扩频通信网络跳频信号时差估计结果误差过高,导致信号定位追踪能力下降,多领域内信号传播停滞的问题,为增强扩频通信网络跳频信号的传播效率,提高辐射源跟踪和定位系统的信号探测能力,提出基于分数阶傅立叶变换(FRFT:Fractional Fourier Transform)与盲分离的扩频通信网络跳频信号时差估计算法的方法。采用盲分离方法获取满足跳频信号时差估计条件的两条信道,即平坦衰落信道和频率选择性衰落信道,利用FRFT估计两条信道特征,分别将平坦衰落信道特征和频率选择性衰落信道特征与最大似然块检测算法结合,实现扩频通信网络跳频信号的时差估计。实验结果表明,该方法无论是在正常环境中,还是在噪声干扰环境中,其均方根误差均处于较低水平、估计成功率均处于较高水平。     

欠定条件下一种自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法

针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局 均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。     

估计跳频信号参数的多窗口迭代平滑伪WVD新算法

采用时-频分析方法获取跳频信号的瞬时频率、跳周期、跳频图案等主要参数,在短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布等传统时-频分析算法均无法达到抑制噪声和实时参数检测的情况下,提出一种能适应跳频信号速率变化的多窗口迭代平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)算法来进行跳频信号参数的实时估计。仿真结果表明,该算法在较低信噪比(-8 dB)的情况下也具有良好的实时估计效果。     

欠定条件下自适应信噪比的多跳频信号网台分选方法

针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,利用跳频信号在时频域上的稀疏性,采用了跳频源信号的时频单源点的时频比来估计混合矩阵,在计算时频比矩阵时采用快速全局均值聚类,进而利用子空间投影法与信源相对功率偏差相结合的方法进行欠定条件下的网台分选,同时为了提高在低信噪比条件下分选的效果,在寻找跳频源信号时频单源点时,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性。     

基于稀疏重构的跳频信号检测方法

针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪声并较好地保存各跳,实现对跳频信号的检测。     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法

跳频通信难以高效抵抗人为的恶意干扰和动态干扰,研究基于盲分离理论的新型抗干扰技术具有重要意义.提出一种基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法,该方法通过空间预白化和定义特征窗函数,把跳频信号转化为白化的短时平稳信号,利用伪Wigner-Ville分布,提取出有用跳频信号而抑制掉干扰,实现抗干扰的目的.仿真结果表明,新分离算法比特征矩阵联合近似对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法具有更好的分离效果,分离后的信号通过提取算法能有效地被提取出来.     

微弱裂纹信号的ICA盲源分离提取

针对机械设备关键基础部件早期故障信号提取困难这一问题,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的盲源分离去噪方法。采用Fixed-point ICA算法和基于负熵的判据,对不同信噪比下金属裂纹信号进行提取。研究结果表明,此方法受噪声强度及信号频段的影响比较小,可有效提取出所需信号;且获得的信号波形失真很小,是一种较好的微弱信号提取方法。     

独立分量分析联合小波变换的多分量信号调制识别研究

对复杂电磁环境下多分量信号进行调制识别,可通过准确估计接收信号的瞬时频率来分析其脉内细微特征。本文联合独立分量分析和小波变换技术,对多分量辐射源信号进行了盲源分离和调制识别的研究。在无先验信息条件下,采用Fast ICA对混叠信号分离,将时频混叠信号分解成一系列独立分量。对分离后的单分量信号分别做小波变换处理,由小波系数的局部模极大值提取其小波脊线。针对不同调制类型雷达信号,用最小二乘法对时频小波脊线进行直线拟合,获取特征参数,通过计算特征值判决出信号的调制类型。通过仿真实验表明,该方法可以分离混叠信号并有效提取信号小波脊和瞬时频率,进而识别出信号的调制类型,并在低信噪比情况下仍有较高的识别概率。     

单通道混合信号中周期信号的盲分离

在定义信号周期性的基础上,针对多个周期信号、多个周期信号和其他信号单通道混合的情况,提出了基于特征值分析的周期信号盲分离方法,并对算法的可行性、分离误差及分离效果进行了理论分析.仿真结果表明:该方法能适应较低的信噪比,且具有计算量小、易于实现等优点.     

基于盲信号分离的波达方向估计

为了将盲信号分离应用于波达方向估计,在基于四阶累积量的定点迭代快速独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法进行盲信号分离的基础上,利用分离矩阵得出混合矩阵的估计,并对混合矩阵的列向量在真实阵列流型上进行投影,通过角度扫描估计出信号的方位角.仿真结果表明,该算法在信噪比较高的条件下,具有跟MUSIC(Multiple Signal Classification Method)算法相似的分辨性能,但是在信噪比较低的情况下表现出较高的分辨率.     

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FastICA的语音盲源分离方法

独立分量分析（ICA）在处理盲信号分离中被广泛使用,但其收敛速度较慢.为此文章重点介绍了一种更为有效的盲源分离方法——快速独立分量分析(FastICA).文章在介绍了FastICA的基本理论和方法之后,将其应用到语音分离中.在采集了三个实际的声音信号后,将三个原始信号进行混叠,在matlab仿真环境下用FastICA方法对混叠信号进行分离,将分离结果与原始信号波形进行比对,结果说明该算法具有良好的分离效果.