采用振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械状态识别新方法

配电开关动作产生的振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含机械状态信息.提出一种基于振动信号二维特征向量和模糊K均值聚类的配电开关机械状态识别新方法.利用HHT带通滤波对配电开关振动信号进行时频分解,分别求取各子频带信号的能量值和重心频率,得到振动信号的二维特征向量作为反映配电开关的机械状态的特征量.提取配电开关在正常、底座螺丝松动、机械结构卡涩及卸掉A相触头绝缘拉杆等4种典型状态实测振动信号的二维特征向量做模糊K均值聚类,结果表明,所提取的特征向量能有效地表征配电开关的机械状态.     

2.4GHz网络信道估计与识别

在2.4GHz网络中,由于wifi、zigbee和bluetooth这3种系统工作在同一频段,致使它们通信时会出现干扰.为区分出不同系统的信号,基于盲源分离理论,介绍了线性主成分方法(PCA)、递推最小二乘算法(RLS)和2.4GHz系统,推导了RLS型算法和信号识别公式,采用Matlab仿真,结合以前改进的RSL算法和信号识别方法,提出一种改进的RLS算法.经过分析,证明该改进的算法可以从混迭信号中有效地分离出各源信号,特别是使这3个系统的不同信号分离,确定每个信号的所属系统及所占信道.     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.     

基于压缩感知的塔康方位估计算法

塔康(tactical air navigation,TACAN)信号峰值检测后的离散数据呈随机采样特性,为避免Kalman算法产生滤波发散问题并有效减小对数据量的需求,提出一种基于压缩感知理论的方位估计方法.通过对塔康信号的角度空间进行稀疏分解和观测值压缩,优化重构原始包络信号进而获得方位估计值.仿真实验证明了该算法的性能,与最小二乘拟合算法相比,在保证估计精度的同时进一步降低了峰值数据量,大大减少了计算过程中的冗余,并且在信噪比较大的情况下,方位估计准确度较最小二乘拟合有一定提高.     

基于四阶累积量与核Fisher判别分析的MPSK信号分类方法

提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳健的多类核Fisher判别分析分类器。计算仿真结果表明,基于核Fisher判别分析的分类器具有良好的性能,它与支持向量机的分类精度相当,且训练时间较短。     

提高BOC调制信号多相关峰值精度的三次样条插值法

提出了利用三次样条插值法,处理BOC调制信号相关谱主峰及副峰的数据,以提高相位测量精度的算法.该算法将低采样频率下的相关谱谱峰分割成n个子区间,在每个区间内建立三次函数,求取极大值点,以确定BOC调制信号的相关谱主峰及副峰的精确位置.重点对比分析了常用的Lagrange插值法,并以Lagrange插值法中的三点二次插值法为例进行了对比仿真试验.仿真分析表明,对于BOC调制信号而言,针对其特殊的同步机制,提出的采用三次样条插值法进行PN码相位测量,可有效提高对其相关峰值及相应的峰值位置的测量精度.     

虚拟战场环境中电磁信号的可视化技术研究

对虚拟战场环境中电磁信号的可视化技术进行了初步的研究,介绍了几种通信信号和干扰信号的时域和空间域的绘制方法.重点研究了利用圆台逼近波束绘制方法和逐点计算波束表面曲线采样点绘制方法,利用OpenGL函数实现对电磁信号的空间域的绘制,实现了通信过程中多径现象的可视化绘制,并将其嵌入到Vega搭建的虚拟战场环境中.最后本文对绘制效率进行了初步的探讨,并提出了绘制效率的改进方法.     

Interannual variability of the Meiyu onset over Yangtze-Huaihe River Valley and analyses of its previous strong influence signal

Meiyu onset (MO) over Yangtze-Huaihe River Valley (YHRV) possesses obvious characteristics of interannual variations. Based on NCEP/NCAR reanalysis data sets, NOAA OLR and ERSST data, the in-terannual variability of MO(IVMO) and its previous strong influence signal (PSIS) are investigated. The possible mechanisms that the PSIS affecting IVMO are also discussed. The results show that the pre-vious CP-ENSO (Central Pacific El Nio/Southern Oscillation) event is the PSIS affecting IVMO and it has a better accu...     

Design of complex FIR filters with arbitrary magnitude and group delay responses

To design approximately linear-phase complex coefficient finite impulse response (FIR) digital filters with arbitrary magnitude and group delay responses, a novel neural network approach is studied. The approach is based on a batch back-propagation neural network algorithm by directly minimizing the real magnitude error and phase error from the linear-phase to obtain the filter’s coefficients. The approach can deal with both the real and complex coefficient FIR digital filters design problems. The main advantage of the proposed design method is the significant reduction in the group delay error. The effectiveness of the proposed method is illustrated with two optimal design examples.     

面向伪周期信号在线处理的模板参数估计简化方法

为适应资源有限系统对伪周期信号在线时域处理及数据压缩的要求,提出了一种模板参数估计简化方法.首先,将伪周期信号的每个一循环视为单周期信号,并以模板与单周期信号的均方误差作为目标函数,选择傅立叶级数作为模板.然后,根据两相邻周期信号的极大点或极小点位置差估计模板函数基频,利用三角函数正交性直接计算傅氏系数及误差指标,并通过预测与在线调整级数阶次,快速确定出给定精度下的最佳模板阶次.通过进一步在线微调信号周期,改善基频估计的准确性,得到符合精度要求的各伪周期信号模板参数.最后,基于超低功耗微控制器实现了对伪周期信号脉搏波的时域处理实验.实验结果表明,该方法简单有效,有利于减小计算功耗,适用于无线传感器节点等资源有限系统.