基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

冲击噪声背景下引信目标方位估计方法研究

针对在冲击噪声条件下基于高斯噪声模型的目标检测方法性能退化的缺点,提出了一种新的引信目标方位估计方法。该方法引入α稳定分布模型对冲击噪声建模,通过对引信阵列天线接收信号共变矩阵的特征分解估计噪声子空间,再依据最小范数算法实现了对目标方位的估计。计算机仿真实验证明了所提出新方法的有效性。     

基于双谱鉴相的数字干涉仪测向技术

数字干涉仪测向体制中相位差信息的提取因受到噪声的影响,降低了其鉴相精度.根据高斯噪声双谱为0的特点,提出了一种基于双谱鉴相的数字干涉仪测向算法,对单频信号进行测向.分别从不加噪声的理想情况和存在高斯噪声的情况进行理论推导,论证了两者的一致性,并给出了信号频率和相位差信息的提取方法.与传统的频域鉴相算法相比较,仿真结果表明该算法可以有效地抑制高斯噪声,提高鉴相精度,验证了该算法的有效性.     

基于条件概率比积累模型的DP-MFTD算法

针对传统多帧目标检测算法的似然比指标函数在目标信号分布参数未知的非高斯噪声环境下难以计算的问题,以目标状态的条件概率之比最大为最优准则建立了递归积累模型,并通过Taylor级数展开对递归积累方程进行局部线性化处理,建立了基于条件概率比积累模型的动态规划多帧检测新算法。通过仿真实验,验证了该算法在非高斯背景下的检测及跟踪性能的优越性。     

在非高斯信道下多用户检测的鲁棒算法

在无线通信中应用多用户检测技术可以有效去除多路径干扰 (MAI)。实验证明 ,实际信道通常包含冲激噪声 ,从而是非高斯的。讨论了目前扩频通信 (DS SS)中应用于非高斯信道的自适应鲁棒的多用户检测技术 ,以前的研究大多存在两个缺点 :一是需要对非高斯信道的模型有一个先验估计 ;二是计算较基于高斯信道的算法复杂的多。本文从传统的特征空间的自适应跟踪技术PASTd[1] ,针对其误差模型对算法进行修改 ,提出了一种简易的鲁棒算法。经蒙特卡洛仿真证明 ,该方法在含冲激噪声信道中能显著提高信号子空间跟踪的精度     

Moving horizon based wavelet de-noising method of dual-observed geomagnetic signal for nonlinear high spin projectile roll positioning

Phase-frequency characteristics of approximate sinusoidal geomagnetic signals can be used for projectile roll positioning and other high-precision trajectory correction applications. The sinusoidal geomagnetic signal deforms in the exposed and magnetically contaminated environment. In order to preciously recognize the roll information and effectively separate the noise component from the original geomagnetic sequence, based on the error source analysis, we propose a moving horizon based wavelet de-noising method for the dual-observed geomagnetic signal filtering where the captured rough roll frequency value provides reasonable wavelet decomposition and reconstruction level selection basis for sampled sequence; a moving horizon window guarantees real-time performance and non-cumulative calculation amount. The complete geomagnetic data in full ballistic range and three intercepted paragraphs are used for performance assessment. The positioning performance of the moving horizon wavelet de-noising method is compared with the band-pass filter. The results show that both noise reduction techniques improve the positioning accuracy while the wavelet de-noising method is always better than the band-pass filter. These results suggest that the proposed moving horizon based wavelet de-noising method of the dual-observed geomagnetic signal is more applicable for various launch conditions with better positioning performance.     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航；能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

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。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

GBAS中抑制电离层异常的改进自适应Hatch滤波算法

针对单频地基增强系统(Ground Based Augmentation System, GBAS)中电离层异常时Hatch滤波器平滑精度降低问题,系统分析了电离层延时对Hatch滤波器平滑精度的影响,提出一种改进自适应Hatch滤波算法。根据卫星信号计算码载偏离度,并利用二阶线性时不变低通滤波器抑制码载偏离度高频信号,以实现电离层异常实时检测;建立平滑后伪距误差均方根与电离层延时变化率、伪距测量噪声标准差以及平滑时间三者之间的函数模型,并由此确定出Hatch滤波器最优平滑时间。利用GBAS原理样机进行验证实验,结果表明:自适应Hatch滤波算法能够根据卫星信号电离层延时变化率确定滤波器最优平滑时间,且当电离层异常时,自适应Hatch滤波器机载位置误差最大由1.15 m减小为0.43 m,从而验证了所提算法的有效性。     

A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.     

一种基于估计熵的自适应模糊滤波器及其在箭遥信号处理中的仿真应用

介绍了一种基于估计熵的自适应模糊滤波器 ,并将其应用于宽带噪声中火箭遥测速变信号的数字滤波。讨论了自适应模糊滤波算法 ,给出了应用实验结果。分析和实验表明 ,这种新型滤波器能根据信号的复杂程度自动调节其参数 ,对宽带噪声中非平稳随机信号有较好的滤波效果     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。