一种面向频域的通信信号盲干扰检测算法

针对低干信比和复杂动态情况下传统的干扰检测算法效率不高的问题,提出一种基于盲通信信号频域处理的未知干扰自动检测算法。该方法首先借助快速独立成份分析(FICA)从频谱差分数据中分离干扰和通信信号成份分量,然后利用各分量的峰度作为干扰与通信信号的识别特征检测干扰。实验结果表明,此算法能有效地在干信比小于5 dB的情况下从盲通信信号背景中自动提取未知干扰的信息,实现高精度地盲干扰检测。     

融合动量项的步长自适应盲源分离算法

为进一步缓解盲源分离算法收敛速度与稳态误差之间的矛盾,首先在自然梯度算法的基础上,通过融合动量项改善算法的收敛速度,基于分离性能指标的步长自适应减小稳态误差;然后,给出了所提算法的模型图,同时考虑分离性能和计算复杂度,选择合适的融合动量项算法,并设计了算法的近似最优参数,有效避免了算法的分段收敛;最后,合理选择步长与动量项的权重系数,有效改善了分离性能与收敛速度。仿真结果表明:该算法在一定程度上缓解了上述矛盾,并具有较低的计算复杂度。     

一种基于改进粒子滤波算法的盲信号分离

提出把粒子滤波算法应用于信号的盲分离,采用Rao-Blackwellisaion策略减少状态空间抽样维数,引入可逆的跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(RJMCMC)有效地抽样不同维数的参数子空间,并采用了基于Epanechnikov核的建议分布。仿真结果表明该算法能够在线跟踪信号源个数的变化并且具有较好的分离性能。     

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

论述了系统辨识的基本理论，针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数，结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析，结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

一种雷达主瓣欺骗干扰抑制算法北大核心

针对单通道雷达受到主瓣干扰,提出了一种基于多周期采样的抗主瓣干扰方法。首先针对距离密集假目标欺骗干扰,建立了基于多脉冲重复间隔(paulse repeat interval)采样的抗主瓣欺骗干扰模型并对其可行性进行证明,然后对信号源个数进行估计,最后借助提出的盲源分离方法将干扰信号与目标回波信号分离,达到抗干扰效果。理论分析和仿真表明,该方法具有较好的分离效果及干扰抑制能力。     

基于混沌理论的水声信号辨识方法

讨论了目前混沌信号的分析方法,并提出了混沌在水声信号辨识中的应用方法。按照给出的方法,很可能能够解决水下目标自动识别中的许多难题     

一种新的基于二阶统计量的信道盲辨识与均衡算法

通过对接收信号进行过采样,应用过采样接收信号产生的循环平稳特性,给出单输入单输出系统的等效单输入多输出系统模型,据此模型给出了一种新的基于二阶统计量的盲辨识与均衡算法,给出的算法只需要接收信号的二阶统计量即可以辨识与均衡信道。     

椭圆曲线密码在电子商务现金系统中的应用研究

针对现有电子现金系统的不足,提出了一类基于椭圆曲线密码的离线电子现金方案.方案中自动更新的现金数据库可以删除过期的电子现金,避免了银行现金数据库可能无限增大的问题;在通信会话协议中,同时实现了签名、认证、加密传输和数据恢复,签名与认证的协议过程同时也是加密通信的过程,减化了常规的密码协议过程.与已有的方案相比,方案中协议与算法简洁、高效,在安全强度不变的条件下,降低了软硬件实现的系统开销,可广泛应用于电子商务等网络业务环境.     

独立分量分析在雷达盲信号处理上的应用

独立分量分析(ICA)是近年来发展起来的一种有效的雷达盲信源分离方法。目前新体制雷达的大量涌现,运用原有的雷达分选方法是无法分选的,这已经无法适应现代复杂的电磁环境。在深入分析FastICA算法的基础上,将其应用于连续波雷达信号分选中。计算机仿真表明,这种算法应用于连续波雷达盲信号分选时,不仅提高了信号的分选速度和信号分离的准确率,而且可以有效地提高信号分选的效能,也为盲信号处理提供了一种新的思路。