基于APSK信号周期性相差的载波频偏估计算法

随着卫星通信业务的发展,卫星高阶调制技术逐渐得到广泛的应用,然而高阶调制信号受载波频差的影响比较严重。基于高阶幅度相位调制(APSK)的信号特点,讨论了载波频偏对信号产生的影响,并根据频偏带来的相位偏差的周期性,采用了周期统计和快速傅里叶变换算法,从而获得噪声下的频偏估计值,并进行了仿真和性能分析。研究和仿真表明,该方法估计精度较高,简单易行,且不受载波初始相偏的影响。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

H∞滤波的广义平方根算法

研究H∞广义平方根滤波.引入非定矩阵的广义平方根分解,给出了使矩阵三角化的双曲变换矩阵的存在性判别及其求取方法,从而使H∞滤波的存在性判别以及H∞广义平方根滤波的算法得以实现.     

基于小波变换的声阵列定位技术

为了确定空中目标的位置,在传统的四元十字阵定位方法的基础上进行了改进,并用小波变换的方法把信号分成不同的频段,然后对分解信号进行重构,利用互相关技术计算时延,进而进行声定位.仿真结果表明该方法能有效提高定位精度.     

基于汉明编码和提升小波变换的数字水印算法

通过对水印图像混沌加密和汉明编码,以及对原始图像进行提升小波变换,并结合人类视觉系统特性值计算,提高了水印算法的鲁棒性。     

基于齐次坐标的微动建模与微多普勒特征分析

针对目标微动数学模型表达不统一的问题,引入计算机图形学中的齐次坐标表示方法,给出了三维坐标系和旋转变换的齐次变换矩阵描述,推导了自旋、锥旋、进动和章动目标微动模型的通用矩阵表达.并分析了目标回波频移的组成,得到了微多普勒的理论表达式.微动回波Gabor变换时频图与微多普勒理论值的仿真结果表明,通用的矩阵表达可以简明且准确地描述目标的微动.     

基于HHT的雷达杂波抑制

传统时频分析方法不适于分析非平稳信号,Hilbert-Huang变换(HHT)是近年兴起的一种自适应、高效处理非线性、非平稳信号的时频分析方法.针对传统时频分析对雷达杂波抑制的局限性,采用HHT方法抑制雷达杂波.HHT方法对雷达回波信号的时频特性具有较高的分辨能力,能够清晰地突出目标弹性成分.仿真结果表明使用EMD结合阈值去噪、尺度滤波方法对抑制雷达回波中的杂波有一定效果.     

基于EEMD方法的混合信号分离识别

针对宽开通信侦察系统中的多信号分离问题,提出了一种总体平均经验模式分解(EEMD)方法。首先对混合信号进行去噪,进行功率谱估计,然后利用EEMD方法对混合信号进行分解得到一簇本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),对代表单个信号的IMF进行Hlibert变换,得到与各阶IMF相对应的瞬时频率,确定信号的个数,估计出其载波频率,设计出相应的带通滤波器,分离出单个信号。最后设计决策树对分离出的单个信号进行调制识别,确定信号的种类。文中以三个信号组合ASK、BPSK、2FSK为例,通过仿真验证了方法的有效性。     

线性时频分析及其在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及常用的线性时频分析方法;将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并分析了其性能,最后给出了计算机仿真结果。     

Hilbert-Huang变换能量谱在轴承故障诊断中的应用

H ilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过H ilbert变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的基本原理,并将H ilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实验信号的研究结果表明:H ilbert-Huang变换的能量谱分析方法,能有效地诊断轴承的故障。