基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法

针对经典特征值类频谱感知算法在低采样、低信噪比下检测效果不佳的问题,基于最大最小特征值之差算法(DMM),利用最小特征值极限分布以及特征值均值的能量特征,提出了一种基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法(DAM),该算法以特征值均值与最小特征值为检测量,分析比较了算法在两种计算门限下的检测性能(DAM1与DAM2),理论与仿真结果表明,该算法在不增加运算复杂度的同时,在低采样、低信噪比的情况下,较DMM算法以及现有最大特征值与能量差改进算法(ME-S-ED)提升了检测概率,其中DAM1更适用于低信噪比,DAM2更适用于低采样。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。     

基于迭代检测的宽带频谱自适应感知算法

针对多授权信号共存的宽带频谱,文章提出了一种基于迭代检测的自适应能量感知方法。通过迭代检测方式实时估计接收信号中的噪声功率和各频点的信噪比,并依据给定感知性能要求,自适应设置能量感知方法中的平均次数,提高了感知的效率。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进MUSIC算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无需重构原始波形,无需计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

低信噪比抖动红外点目标的检测

本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题，提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响，使目标能量仍然能够实现有效的积累，从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法，对图象中相关的１／ｆ噪声进行白化。模拟实验结果表明，该算法能够快速检测出信噪比为２抖动点目标。     

利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计

针对在低信噪比的稳定分布噪声和定频干扰背景中,跳频信号检测和参数估计性能不佳的问题,利用分数低阶短时傅里叶变换得到时频矩阵;对时频矩阵按频率行去均值,抑制定频干扰;通过时频峰值优化、时频矩阵清洗和强化处理,降低频谱泄漏和噪声对跳频信号时频稀疏性的影响;利用此稀疏性进行检测和估计,即根据跳频信号在驻留时间内的连续性检测跳频信号,估计跳频频率;根据驻留时间起点及间隔,估计跳变时刻和跳周期.仿真结果表明,在低信噪比下,该算法的检测和参数估计性能均有较大提高,且优于现有算法.     

基于关联分析的频谱感知信息加权融合算法

针对多传感器协作式感知模式下感知信息融合精度不高的问题,提出了一种频谱感知信息的加权融合算法。采用灰关联分析方法确定不同传感器的权重,利用加权证据理论对频谱感知信息进行融合,减少感知信息中的不确定性因素对融合结果造成的影响。仿真结果表明该算法能有效提高感知信息融合的精度,从而提高频谱感知的准确性和可靠性。     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

分段相关累加算法提取直扩信号伪码周期

针对低信噪比直接序列扩频(DS/SS)信号伪码周期难以检测的问题,特别是加信码的直扩信号,提出了一种新的分段相关模值累加检测方法和相应的快速算法。计算机仿真表明,在信号带宽内信噪比为-12 dB时,能够快速有效地检测直扩信号的伪码周期。     

基于CAM的认知超宽带频谱感知方法

频谱感知是认知超宽带系统的核心部分,针对超宽带频带内授权信号类型确定的特点,为了弥补自相关检测不能够识别信号类型的缺点,提出利用信号的循环谱特征和自相关矩阵差异性来检测授权信号,该方法融合了自相关检测和循环谱检测的优点进行合作判决。仿真表明该方法在高低信噪比环境下均能比循环谱检测和能量检测得到更好地检测效果,因此适合于认知超宽带系统。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。     

基于FrFT的差分跳频通信LFM干扰抑制算法

针对差分跳频通信系统抗LFM干扰能力不足的问题,利用差分跳频信号和LFM干扰信号调频斜率参数的不同,通过估计采样信号中LFM干扰信号的调频斜率K和旋转阶次α参数,结合分段、参数估计和均值处理提高估计精度,进一步在采样信号的分数阶时频域二维参数平面(α,μ)中利用LFM干扰信号频带外的平面均值替代LFM信号成分,实现对差分跳频通信中LFM干扰信号的抑制。仿真结果表明,该算法可有效抑制差分跳频信号中LFM干扰信号,提高信噪比约11 d B。