基于相对梯度的鲁棒的盲源分离算法

针对有噪环境中通信信号的盲分离问题,说明了在有噪环境中,对观察信号进行白化处理后得到的混合矩阵为正交矩阵,并在此基础上给出了正交分离矩阵的迭代公式。另外,为了消除噪声影响,改善算法的分离性能,根据噪声的概率密度模型,提出了一种改进方法。该方法对分离信号进行迭代,从而得出鲁棒的盲源分离算法。仿真结果表明,提出的分离算法相对著名的EASI算法,其性能有很大改善。在信噪比为20 dB时,本算法获得的干信比比EASI算法低10 dB。     

MIMO系统中基于空时分组码的信道盲估计算法

提出了一种基于空时分组码的信道盲估计算法,算法利用空时码的码构造进行盲估计。通过对信道输出进行子空间分解发现,如果信号子空间完全由信道参数确定,则可以对信道参数进行估计。该算法针对的是一般的空时分组码结构,文中通过仿真验证了一些特殊的分组码的信道估计性能。     

自适应非零延迟MMSE盲均衡算法

针对单输入多输出(SIMO)模型提出一种基于非零延迟均衡器的自适应最小均方误差(MMSE)盲均衡算法,该方法通过均衡器系数、不同延迟下的截短协方差矩阵及信号子空间三者之间的关系将零延迟均衡器推广到非零延迟均衡器。该方法不同于传统的零延迟均衡算法,可利用信道的多阶参数进行盲均衡使其减小信道一阶参数对均衡效果的影响,且对信道阶数过估计具有鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好地适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,利用快速次子空间追踪算法(FDPM)通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明在信道一阶参数能量较小或信道阶数过估计的条件下,即使信噪比较低,算法仍具有良好的均方误差(MSE)性能,此外自适应算法能够在几百个样本值内使信号快速达到收敛。     

凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。     

改进的带参考信号盲源分离算法

带参考信号的盲源分离算法在各个领域有着广泛的应用,但现有算法大都存在提取信号与源信号之间误差较大的问题,其中目标函数是影响误差的一个重要因素。因此针对目标函数,提出了一种改进带参考信号的盲源分离算法。该算法首先在标准对比函数中耦合含有先验信息的测量度函数,以此得到新的目标函数;然后引入松弛因子运用拉格朗日乘子法对目标函数进行优化,避免了不等式约束问题,有效地得到了最优的分离矩阵。仿真实验结果表明,相比现有算法,本文算法具有更小的误差;在滚动轴承故障诊断实验中也正确地提取了故障特征,验证了算法的有效性。     

基于最大峰度准则和遗传算法的盲辨识与盲均衡

根据最大峰度准则设计了一种针对线性系统的盲辨识与盲均衡算法.该算法在对系统参数进行估计的同时,用求逆滤波器的方法估计均衡器系数,并利用最大峰度准则不断调整系统参数的估计值,使其逼近实际值.由于采用了高阶累积量,算法对高斯噪声有较好的抑制能力.针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题,又提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索.仿真实验表明,本算法具有快速收敛性能和高精确度等优点,能够大大提高均衡后的输出信噪比.     

盲蝽科昆虫前跗节结构的研究

盲蝽科昆虫前跗节的结构在亚科水平的分类上非常重要,但其部分结构名称的使用比较混乱。本文简要回顾了半翅目昆虫前跗节结构的研究历史,阐述了盲蝽科昆虫前跗节的各种结构及其名称的变更情况,最后介绍了盲蝽科8亚科常具有的前跗节结构特征。     

基于自然梯度算法的盲信源分离研究

盲信源分离试图从给定的一组混合观察数据中恢复未知的独立信源。文中介绍盲信源分离的一种非常重要的算法——自然梯度算法。对通信信号和自然语音信号采用不同的活动函数进行了盲信源分离的计算机模拟实验，结果显示该算法能够分别有效地分离这两类随机混合的信号。     

基于多传感器时频分布的机械故障信号欠定盲源分离方法

结合多传感器时频分布(multisensor time-frequency distributions,MTFD)和盲源分离(blind source separation,BSS)的特点,提出一种针对机械复合故障信号的欠定盲源分离方法。首先利用Wigner-Ville分布将观测信号转化为MTFD矩阵;然后对该矩阵进行白化处理和噪声阈值处理,并对其自动项进行选择,对其特征向量进行集群处理,从而得到源信号TFD的估计;最后对源信号进行重建,得到源信号的估计。仿真及试验结果表明,本文所提出的方法在处理非平稳复合信号的欠定盲源分离方面具有很好的效果。     

基于Simulink的盲信道均衡研究

与M文件仿真模型相比,Simulink 模型具有直观、清晰、更适于向硬件平台转移的优点.旨在利用Simulink研究数字通信热点问题--盲信道均衡和盲信号恢复.文中首先系统阐述信道盲均衡的数学描述,然后借助Simulink库模块建立仿真模型,最后给出了仿真结果并做了分析.