多分量LFM雷达辐射源信号的经验模式分解

基于改进的经验模式分解,提出了多分量LFM雷达辐射源信号的分析方法．该方法用RBF神经网络对端点延拓削弱边界效应,将自相关函数与相关系数结合估计分量的数量,通过模式分解滤波和平均滑动消除噪声影响,以提高算法的分解精度．理论分析和实验表明,在较宽的信噪比范围内,使用该方法能够正确提取各分量信号的瞬时频率和有效地估计多分量LFM辐射源信号的分量数量．     

基于PHAF的多分量LFM辐射源信号检测

为解决信号分量能量不同且时频交叠严重时多分量辐射源信号的检测问题,提出了一种基于乘积高阶模糊函数(PHAF)的检测方法.该方法采用"剥洋葱"的策略,按照能量强弱逐次检测各信号分量.检测时,先检测和剥除能量较强的信号分量,以避免弱信号分量受其它信号分量和交叉项的干扰.将不同时延的高阶模糊函数相乘,以强化信号分量、弱化噪声,有效检测低信噪比信号.分析和实验结果表明:提出的方法能有效检测时频交叠严重的多分量辐射源信号,对强、弱能量信号分量的相对检测误差分别小于2.457×10-4和7.560×10-2;检测含噪声的信号时,对强、弱能量信号分量的相对检测误差分别小于1.300×10-3和7.330×10-2.     

EMD和Cohen类结合抑制交叉项的时-频分析方法

为抑制单独使用Cohen类进行时-频变换时出现的交叉项,利用经验模态分解法将信号从频域上分离为若干个内禀模态函数之和,将分解后的信号分别进行Cohen类分布的时-频变换,得到信号的时-频分布.对3种不同类型的仿真信号进行计算,并将其时-频分布与直接对信号作Wigner-Ville分布、Cohen类时-频分布(以广义指数核为例)进行比较.结果表明,此方法能够抑制由二次分布所产生的交叉项,得到的结果更加接近理想时-频分布.     

基于ICA的MIMO系统空时盲均衡算法

多输入多输出系统的MMSE均衡中,由于接收端采样大小的限制,对观测信号协方差矩阵的估计和信道的盲辨识误差会严重影响均衡性能,采用独立分量分析作为一种辅助手段改进传统的均衡器,并选择最佳均衡时延优化算法。仿真结果表明,该算法提高了传统算法的鲁棒性,在大大降低计算复杂度的同时改善了均衡性能。     

基于ICA的MIMO系统空时盲均衡算法

多输入多输出系统的MMSE均衡中,由于接收端采样大小的限制,对观测信号协方差矩阵的估计和信道的盲辨识误差会严重影响均衡性能,采用独立分量分析作为一种辅助手段改进传统的均衡器,并选择最佳均衡时延优化算法。仿真结果表明,该算法提高了传统算法的鲁棒性,在大大降低计算复杂度的同时改善了均衡性能。     

基于匹配追踪和Radon变换的LFM信号宽带时延-时间伸缩声成像方法

分析了宽带延展目标的时延-时间伸缩效应，及其导致的回波信号在时域和频率域的特性．针对LFM信号的时频分布特点，利用匹配追踪和Radon变换，提出了一种提取LFM信号在时一频域分布特性参数的时延一时间伸缩声成像方法，有效避免了利用WVD时产生的交叉项影响．通过计算机仿真与实验验证，表明该方法是有效的．     

多段交叉遗传算法在连续刚构桥测点优化中的应用

阐述了基于动力检测的传感器优化布置准则和方法,提出了一种应用改进遗传算法,该算法改进了遗传算法交叉的规则,将原来的两点交叉改进为多段交叉。并将该方法具体应用到某大桥的动力检测中,通过计算对比分析,发现多段交叉的遗产算法有效的可以防止了传统遗传算法收敛过早、陷入局部最优解等现象,能更好的利用初始种群的多样性,多段交叉遗传算法计算结果要优于传统遗传算法。     

基于时频分析的去除魏格纳交叉干扰项的方法

基于对魏格纳交叉项和Matching Pursuits时频分解算法,提出了一种利用二次型标准化原理去除交叉项的仿二次型标准化魏格纳方法,并在实数域中论证了此方法的可行性.结果表明这种方法在去除交叉干扰项的应用中明显优于传统魏格纳变换,在实验中可以得出此方法和MatchingPursuits匹配追踪算法相比能达到同样效果的结论,即亦能完全去除交叉项干扰,变换时间复杂度在理论上和实验调试中远远小于匹配追踪算法,适用范围更加广泛.     

基于短时比较分布的信号识别方法

为了在时频域内快速而有效地对信号进行识别，在对相关域内短时信号模糊函数进行分析的基础上，针对短时信号提出了短时比较分布（SCD）的概念并给出了其核函数，通过选取少量短时信号并比较它们的SCD，从而实现复杂信号的识别，实验结果表明，由于SCD具有较强的交叉项抑制能力，该识别方法在减少计算量的同时，也具有较好的抗噪声性能．     

快速ICA算法在ERP信号处理中的应用

介绍了独立分量分析(ICA)的基本原理．针对事件相关电位(ERP)的信号特点及对快速处理的要求，引入一种快速定点ICA算法，并编写了相应的程序．利用该程序，进行了ERP实测数据的处理实验．实验显示，快速ICA算法能有效地分离和消除噪声干扰。并能改善和增强单次ERP的信号特征．文中还就实验结果和独立分量分析在ERP处理中的应用进行了讨论。