基于实时监测的轴承寿命预测方法

从凯斯西储大学轴承数据中心提取了斯凯孚(SKF)轴承内圈、滚动体和外圈不同故障尺寸的原始振动信号,故障尺寸分别为0.007,0.014和0.021 in（1 in=2.54 cm),对其进行经验模态分解(EMD),发现共有17个本征模函数。进行主成分分析(PCA),发现内圈和外圈故障尺寸与第一主成分和第二主成分的关系可通过主成分拟合公式进行准确拟合,因此,通过实时监测轴承振动信号并进行信号分析,可获得内圈和外圈的故障尺寸,利用Pairs-Erdogan公式和有限元仿真方法对含故障轴承的剩余寿命进行了预测。该研究对预防由含裂纹轴承导致的机械事故具有重要的意义。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾.针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural netw...     

RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法

针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information, PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。     

基于ROAMP-Net的大规模MIMO系统智能信号检测方法

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统存在的信号检测计算复杂度高、检测精度不足等问题,参考OAMP-Net算法思想,引入残差结构,提出了一种新的智能信号检测网络模型ROAMP-Net。将正交近似消息传递(orthogonal approximate message passing,OAMP)估算信号的迭代过程展开为深度学习网络,同时引入残差结构,分别对各网络层的线性和非线性估计值进行逐层修正,有效防止估计误差的前向传播和过程积累,避免网络模型随着网络层数增加而发生性能退化,从而提高最终信号检测的准确度。针对不同调制方式和不同天线阵列的系列仿真实验结果表明,不同调制方式和天线阵列下ROAMP-Net在检测准确度上均有不错的性能表现。     

未知数量稀疏源的盲分离方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源的盲分离的统一方法.为了改善聚类分离的精度,首先选取混合空间中半径给定、中心位于原点的超球面以外的数据点,并将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上.由此,原来的超平面线性聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象消失.然后,通过对这些映射到单位超球面上的数据点进行聚类分离来估计混合矩阵,再利用混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的.仿真实验验证了该方法对实际音频信号包括语音信号的有效性.仿真结果表明该方法精确、简便,稳定性好,且计算量较小.     

两种意识神经相关活动

神经科学家一直在努力寻找意识的神经相关活动。本文提出了一个包含两种意识神经相关活动的理论框架。觉性意识是主观的经验和感觉。而评估性意识则是认知系统中普遍存在的信息,可以用来进行推理、演讲和高级行为控制。通过信号检测理论可以对觉性意识和评估性意识的神经相关活动进行区分。认知神经科学领域的最新发现为两种意识神经相关活动理论提供了证据支持。     

基于独立分量分析(ICA)的通信信号盲侦察技术

在通信对抗中,由于电磁环境的复杂性和通信信号调制方式的多样性,我们事前无法确知接收信号的任何信息,给通信侦察带来了极大的困难.为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题,作者提出了一种采用独立分量分析（ICA）技术,对原始信号进行盲分离,然后分别对分离的各个信号进行后续处理的盲侦察技术.在介绍ICA技术的基础上,采用基于自然梯度的ICA算法(EASI算法)对分离效果进行了仿真.仿真结果表明,采用该方法在无需任何先验知识的情况下（如载频、信号带宽、调制样式）,可以很好地分离出原始发射信号,为后续信号处理（如分析识别、解调等）奠定了基础.     

一种基于小波的数字调制信号识别算法

小波包变换理论上可以实现信号频带的均匀划分,从而更好地提取信号的时频特征.作者首先介绍了卷积型小波包算法,然后分析了三种主要的数字调制信号的小波变换特征,提出了一种基于小波的数字调制信号识别算法,仿真结果表明该算法能够识别典型的数字调制信号,而且具有较好的抗噪声性能.     

移动终端信息的振动式触觉信号编码表征方法

针对视听障碍群体无法通过触觉交互操作获取移动设备信息的问题,提出一种利用多感知强度的振动触觉信号对移动设备上的信息进行编码的方法,用于区分信息种类或内容.首先,通过测试感知阈值确定振动触觉信号的频率、持续时间和间隔的感知强度,并将信号调整到可接受的水平;其次,根据主观感知强度差异和编码组合方式提出等长编码和变长编码,用于信息的触觉编码传输;最后,通过信息理论对有限编码信息的识别结果进行评估.实验结果表明,该方法可提高信息触觉判定的正确率,且变长编码与等长编码相比具有更好的识别率和传输效率.     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。