单信道时频重叠MPSK信号的调制识别方法

提出一种基于高阶循环累积量的调制识别算法,用于解决单信道两个时频重叠M PSK信号的调制识别问题。对接收到的重叠信号进行预处理,计算其四阶循环累积量,提取分类特征参数,采用最小误差准则算法实现时频重叠双信号的自动分类。理论分析和仿真试验结果均证明了算法的正确性和有效性。     

卫星单-混信号识别研究

针对卫星通信中常用的调制信号和成对载波多址(PCMA)混叠信号的调制样式识别问题,提出了一种基于高阶累积量和信号瞬时特征统计量的识别算法。该算法对接收数据进行预处理,在此基础上提取高阶累积量和信号瞬时特征统计量构造4个特征参数,构造树形分类器进行调制识别。算法具有不需要知晓信号的定时等先验信息,对混合幅度比不敏感等特点。仿真结果表明,该算法在低信噪比下仍然能保持较高的识别性能。     

一种基于循环谱的数字信号调制识别方法

文章基于循环平稳信号处理理论,利用数字通信信号的循环谱特征的不同提出四个特征参数,用于信号调制识别。提取的参数较少,计算量较高阶循环累积量小。给出了三类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以统计理论为基础,不要求实现载波同步。仿真结果表明,在信噪比RSN≥5 dB时,算法的平均识别成功率>96%。     

基于独立分量分析的共址干扰抑制算法

从独立分量分析的角度探讨了共址干扰抑制问题,并提出了基于互信息最小准则的干扰抑制算法。该算法利用了信号的高阶统计信息,兼顾了复杂度和精度,并且能够有效地抑制非高斯性干扰。为使算法稳定,对权值迭代公式进行了归一化处理;给出了新的共址干扰抑制滤波器结构;分析了算法稳定收敛的充分条件。仿真实验表明:该算法能够很好地将弱有用信号从强干扰信号中分离。     

基于循环累积量的QAM信号载波相位估计算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内提出了一种基于高阶循环累积量的载波相位估计算法,该算法通过提取观测样本的循环累积量特征并对其进行归一化,有效消除了信号能量、时延和成形脉冲参数对算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

基于特征加权与SVM的雷达有源干扰分类技术

为了有效提高雷达有源干扰分类正确率,提出一种基于特征加权与支持向量机的分类方法。针对分类过程中各信号特征参数对信号分类的重要度不同,引入特征加权的概念。利用灰色关联分析方法求取各特征权重,避免一些弱特征对分类结果产生较大影响。最后利用支持向量机分类器,对雷达有源干扰信号进行了分类识别。通过仿真实验证明,该方法可以有效提高雷达有源干扰信号类型的识别率,具有很好的通用性。     

一种对间歇采样转发干扰的识别新方法

间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,该类干扰的抑制技术研究需求迫切,而干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于关联维数的干扰识别方法。通过对3类间歇采样转发干扰信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的差异,提取频域关联维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别率。     

基于熵理论的间歇采样转发干扰识别方法

干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于熵理论的干扰识别方法,将熵的概念应用于干扰信号的特征提取,并使用支持向量机进行分类识别。对干扰及回波信号进行FFT变换及预处理后,提取信号频谱的3种熵特征,并进行仿真实验检验熵特征的性能。仿真结果表明,熵特征受噪声影响较小,将其作为特征参数进行干扰识别均能取得较为理想的识别结果,其中信息熵作为特征参数时的识别性能最优,指数熵次之,范数熵识别性能最差。     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

基于微多普勒特征的欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,提出了一种基于微多普勒特征的欺骗干扰识别方法,为雷达选择抗干扰措施提供了先验知识。首先建立了目标回波和干扰信号的数学模型,分析了二者微多普勒频率的差异。其次利用Viterbi算法和FFT谱分析对信号的特征参数进行了提取。最后,定义了识别目标和干扰的特征因子,并根据特征因子设定阈值对目标回波和欺骗干扰进行识别。仿真结果验证了算法的正确性和稳定性,与理论分析一致,表明该方法能够在较低的信噪比环境下对欺骗干扰进行检测识别。     

基于四阶累积量的双基地MIMO雷达收发角度估计

提出了一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达收发角度估计算法。在接收端,通过分别构造单阵元和双阵元的四阶累积量矩阵,采用基于四阶累积量的MUSIC算法和ESPRIT算法分别估计出目标的离开方向(DOD)和波达方向(DOA),并且DOD和DOA自动配对。该算法将二维参数的估计问题转化为两个一维形式,不需要二维谱峰搜索,在保证二维方位角估计性能的基础上,降低了运算量。利用四阶累积量有效地扩展了阵列孔径,并且适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果验证了算法的有效性。     

高阶累积量自适应波束形成的改进算法

针对线性约束最小方差(LCMV)算法在自适应波束形成时,存在的对噪声敏感、信噪比(SNR)较高时波束形成受小特征值扰动影响较大的情况。在基于高阶累积量的LCMV算法的基础上提出改进方法。该方法首先计算阵列接收数据的高阶累积量,然后对高阶累积量构造数据增广矩阵,进行奇异值分解求出伪逆,再用伪逆修正LCMV算法的权值,形成波束。仿真结果表明,相比于传统LCMV算法与基于高阶累积量的LCMV算法。算法能够有效地克服信噪比升高时小特征值扰动对波束形成的不良影响,且在较低快拍数下仍能有效形成波束。     

全球导航卫星系统接收机的复信号自适应陷波干扰抑制

为提高全球导航卫星系统接收机抑制带内窄带干扰的能力,提出一种采用复系数自适应陷波器的时域滤波干扰抑制方法。在数字基带通过自适应算法调整复数滤波器的频率参数,以实时检测和跟踪窄带干扰的中心频率。仿真结果表明,该方法可以快速、有效地抑制固定频率的窄带干扰和线性调频干扰,提高接收机在干扰条件下的捕获性能。其干扰抑制性能优于实系数自适应陷波器的干扰抑制方法。     

敷设气囊的充水圆柱壳的声辐射特性

为降低充水圆柱壳受内部点声源激励时的水下辐射噪声,在其外壳上敷设气囊,形成气囊圆柱壳。为指导气囊圆柱壳的设计,将充水裸圆柱壳和充水气囊圆柱壳分别简化为单、双层无限长隔板。比较隔板、气体与水的波阻抗,分析气体声速与层厚对双层无限长隔板在平面声波入射时的低频声辐射的影响机理。分析表明,声速小的气体和适当的气层厚度可以降低双层障板的辐射噪声。采用声无限元法计算气囊圆柱壳的水下声辐射,结论与对隔板的机理分析吻合。优化设计出的充水CO2气囊圆柱壳的水下辐射声功率与远场辐射声压明显低于充水裸圆柱壳。     

基于改进的BP算法的舰载C4I威胁判断模型

为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高.     

深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

基于人工神经网络的操作手IKP 求解

人工神经网络以其信息的并行处理与分布式存储、自组织和自适应等特点,在机器人领域显示了极大的应用潜力。本文探讨人工神经网络在机器人操作手ＩＫＰ求解中的应用,试图求得操作手ＩＫＰ的一组或所有可行解。文章利用ＢＰ网络对操作手ＩＫＰ的求解进行了讨论和分析,并给出了具体的求解实例。