基于时频滤波与EMD分解的单通道发动机振动信号盲源分离

由于传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳及相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但在实际应用中,这些条件不易满足．针对发动机振动信号,提出一种基于时频滤波与EMD分解的单通道信号盲源分离方法,消除非平稳噪声的干扰,将通过EMD分解得到的本征模态分量作为虚拟的观测信号,并利用FastICA算法实现信号盲源分离．     

基于非圆性的伪码引信欺骗干扰抑制算法

针对单通道伪码引信欺骗干扰问题,提出了一种基于信号非圆性盲分离的欺骗干扰抑制方法。该算法首先利用伪码信号的非圆性构造虚拟通道,使欠定问题转化为适定问题,然后对传统SSOS算法中的代价函数进行共轭梯度寻优,以提高算法的收敛速度,最后利用分离信号延时变化量区分回波与干扰。理论分析与实验仿真表明,修正的SSOS算法收敛速度明显优于原算法,且当信噪比(SNR)大于5 d B时,即使干信比(JSR)很高,回波相似度可达80%以上。     

基于最大信噪比的盲源分离雷达抗主瓣干扰方法

针对现有压制干扰从主瓣进入雷达天线,传统副瓣抗干扰方法失效的问题。提出一种应用最大信噪比准则的盲源分离抗主瓣干扰方法。首先提出了盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰的模型,估计信号源个数后构建基于信噪比的目标函数,而后选择求解得到的广义特征向量构造分离矩阵。与传统算法相比,该方法不需要进行迭代运算,有效降低了计算复杂度。经过仿真分析,验证该方法能够有效分离混合信号,具有较高的分离效率。