基于负熵的多目标射频信号分离研究

为了改变在复杂条件下的多目标射频识别技术依靠防冲突算法的现状,引入独立分量分析技术,在射频阅读器信号采集后端,增加混合射频信号分离过程,采用负熵度量非高斯性准则,将空间中混合的射频信号逐一分离,实现多目标射频信号分离。通过实验例证该方法的可行性,取得了较好的分离效果,为多频段、大范围的多目标射频信号识别技术发展提供了思路。     

一种机场环境光纤预警系统的信号识别新算法

提出了一种基于导数分析与典型特征选取的信 号识别新算法。首先,分析信号导数与频率的关系,得到信号的时频特性;其次,根据时频 分布的特点,选取具有代表性的典型特征,以降低特征维度,减少识别时间;最后,应用概 率神经网络(PNN)对典型特征进行学习和分类。采用4种扰动信号对本文算法进行实验验证 ,平均正确识别率达95.7%,且识别时间小于0.23s。实验结果表明,本文算法能够快速准确 地识别扰动类型,为Mech-Zehnder(M-Z)干涉型周界系统的模式识别提供一种科学可靠的 方法。     

光纤入侵信号检测及识别算法的嵌入式实现

提出了一种光纤入侵信号检测及识别算法,并根据 算法的处理时间及运算特点分解映射在现场 可编程逻辑门阵列(FPGA)和数字信号处理(DSP)组成的嵌入式处理器上进行实现。处理 流程分为3部分:首先对原始信号进行3Hz高通滤波,将经过高通滤波后的信号平均分成两部分分别由 两块DSP板并行处理以节省时间开销,且后续所有操作均采用并行方式,将滤波后数据进行 标准化并与检测阈值进 行比较,大于阈值则判为振动并置1,否则置0,从而得到单路检测结果;然后根据上述检测 结果提取用于 识别的数据;最后将数据输入识别模块进行机械、走路和镐刨信号的特征提取并得出识别结 果。实验结果表明, 本文算法可以有效检测和识别光纤入侵信号,且提高了运算速度,满足了光纤预警系统(OFPS )对检测及识别信号类型的实时性要求。     

基于单路滑窗宽变窄的超宽谱线性调频侦收技术

采用信号自相关技术解线调，将超宽谱线性调频信号转化为窄带信号，然后量化为数字信号，做短时傅立叶变换识别信号，采用自适应滤波器组分离多信号。仿真证明，该方法可在-12dB的低信噪比情况下识别信号；在多信号下，能有效抑制交叉项的干扰；并且系统运算量较低，适合于实时处理。     

热释电红外信号人体运动特征识别

根据人体在热释电红外(PIR)探测器的检测区域内沿不同路径和不同方向运动时信号在时域及频域的分布特点,提出一种基于单只PIR探测器信号的人体运动特征识别方法。首先提取人体PIR信号的频谱和短时频谱能量特征;然后进行主元分析(PCA)特征降维,根据典型相关分析(CCA)进行特征融合;最后采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行分类识别。实验以不同人体、不同运动方式的PIR探测器数据为研究对象。分析结果表明,提出的特征提取、特征融合及识别方法能有效地对人体运动特征进行识别。     

基于改进EfficientNet的雷达信号调制方式识别

针对在复杂电磁环境下的雷达辐射源信号识别中传统方法失效,深度学习算法存在低信噪比下识别效果差、网络复杂参数多的问题,提出一种改进EfficientNet模型对雷达辐射源信号进行识别。首先引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)改进网络,提高网络对通道和空间特征的提取能力;结合h-Swish和ReLU两种激活函数进一步改进网络在保持网络精度的情况下加快网络训练;对样本进行标签平滑,对9种不同调制信号的时频图像做CutMix数据增强后输入网络,增强模型的泛化能力。通过实验分析,改进后的模型在信噪比为-10 dB的情况下对9种调制信号的综合识别率达到了94.24%,验证了该方法能够在低信噪比条件下有效识别雷达辐射源信号。     

基于稀疏矩阵和相关函数联合优化的MIMO-OFDM线性调频波形复用设计与实现方法

多输入多输出合成孔径雷达(Multiple-Input Multiple-Output Synthetic Aperture Radar, MIMO SAR)发射信号应该具有大时间带宽积和良好的模糊函数特性。该文联合优化稀疏矩阵和相关函数来设计多路正交的MIMO SAR 正交频分复用线性调频(OFDM chirp)信号,首先将MIMO SAR波形设计转化为跳频频率与跳频幅度的联合设计,并提出以最小化稀疏矩阵块相关系数及信号互相关峰值和为约束条件,采用迭代搜索法求解最佳编码矩阵;并以最小化信号自相关旁瓣峰值与互相关峰值之和为约束条件,采用遗传算法确定最佳幅度矩阵;最后采用组合优化搜索法设计出最佳信号。文中还分析了发射阵元数目、跳频总间隔数及总频率选择数与信号性能之间的关系。仿真结果表明此方法可以设计多路正交大时间带宽积OFDM chirp信号,同时降低信号的互相关峰值与自相关旁瓣峰值、提高互模糊性能。      

基于高阶循环累积量的OFDM-弹性光网络信号调制格式识别

将高阶循环累积量引入基于正交频分复用(OFDM)的弹性光网络(EON)的调制格式识别中。通 过计算OFDM信号不同调制格式(BPSK、QPSK、16QAM和64QAM)的高阶循环累积量,给 出了OFDM-EON信号不同调制格式的识别阈值区间,并采用仿真方法验证了该区间的 识别准确率。结果表明,利用所提出的识别阈值区间,对波特率为28G的OFDM-EON信号(各 子载波随机设置调制格式)进行调制格式识别,在光信噪比(OSNR)为34dB时,子载波调制格式的识别准确率可达到100%。     

基于模糊神经网络的播音信号识别技术研究

播音信号识别对于提高播音质量具有十分重要的意义,当前播音信号识别方法存在误识率高,播音信号识别效率低等不足,为了获得更优的播音信号识别结果,设计基于模糊神经网络的播音信号识别技术。首先分析当前播音信号识别技术的研究进展,指出各种播音信号识别技术存在的不足;然后采用空间变换和奇异值分解算法提取播音信号识别特征,并采用模糊神经网络建立播音信号识别分类器;最后在Matlab 2017平台上进行播音信号识别仿真实验,结果表明,模糊神经网络获得了理想的播音信号识别,播音信号识别正确率要高于当前其他播音信号识别技术,减少了播音信号的误识率,缩短了播音信号识别的时间,提升了播音信号识别速度,具有较高的实际应用价值。     

一种基于特征向量分析的雷达信号关联识别方法

区别于传统的典型参数比对方法,将雷达信号理解为一种多特征变长数据来研究其关联识别。首先,应用奇异值分解方法得到雷达信号序列的特征向量;其次,基于特征向量对训练模板和测试数据进行相似度计算;最后,对每类训练数据采用滑窗提取模板以保证完备性和容错性,并用K近邻方法获取相似度最大的模板类别,从而实现多特征变长雷达信号序列的关联识别。仿真实验表明,该方法能以较高准确率实现雷达信号的关联识别,具有较强的普适性。     

Ultra wideband, low-power, 3-5.6 GHz, CMOS voltage-controlled oscillator

In this paper, a low-power inductorless ultra wideband (UWB) CMOS voltage-controlled oscillator is designed in TSMC 0.18 μm CMOS technology as a part of a ultra wideband FM (UWBFM) transmitter. The VCO includes a current-controlled oscillator (CCO) which generates output frequencies between 1.5 and 2.8 GHz and a voltage-to-current (V-to-I) converter. A low-power frequency doubler based on a Gilbert cell, which operates in weak inversion, doubles the VCO tuning range achieving oscillation frequencies between 3 and 5.6 GHz. Thus, the well-known proportionality between the oscillation frequency and the bias tuning current in CCOs is avoided for the entire achieved tuning range, resulting in a lower power design. The employed architecture provides high suppression, over 45 dB, of the 1st and 3rd harmonics, while enabling high-frequency operation and conversion gain due to the unbalanced structure and the single-ended output. The current consumption is 5 mA at a supply voltage of 1.8 V. The VCO exhibits a phase noise of −80.56 dBc/Hz at 1 MHz frequency offset from the carrier and a very high ratio of tuning range (60.4%) over power consumption equal to 8.26 dB which is essential for a UWBFM transmitter.     

基于Proteus仿真软件的DVM电路的仿真与设计

基于AT89C51单片机设计的数字电压表,可测试0—5V的电压值.电路采用AD转换芯片ADC0809将模拟测试电压信号转换为数字信号,并送入单片机中处理后,结合Proteus仿真软件在四位LED数码管上显示被测的电压值.     

一种高频周期信号的低频采样方法

在模拟信号转换为数字信号的过程中,对转换结果影响最大的是采样频率的设定,针对采样频率的设定受到Nyqu ist定理的限制,传统的模拟信号数字化系统可以处理的模拟信号频率较低的现状,文中主要从理论上推导和证明了一种突破Nyqu ist定理的限制方法,使用这种方法可以在模拟信号转换为数字信号的系统中,使用较低采样频率对高频率周期信号进行采样。从而能够使数字处理技术得到更加广泛的应用。     

一种基于LPC2102芯片的倍频器设计方案

设计用LPC2102实现倍频的硬软件,并通过Proteus进行仿真验证。结果表明：通过改变倍频数能够方便地实现不同倍频数的倍频功能。将仿真结果和理论计算的倍频最大输入频率进行对比。使用定时器T0的捕获功能实现对输入信号周期的测量,使用定时器T1的匹配功能产生倍频后的输出信号。通过将输入信号每2个上升沿为一组进行分组,测定输入信号周期只需1个周期。每组中在第二个上升沿中断中复位匹配定时器来消除误差累积,实现输入、输出信号同步。     

基于AT89S52数字血压计的设计与实现

以AT89S52单片机为主要控制核心,利用血压传感器把用户的血压信号转变为微弱的电信号,微弱的电信号经过放大后输入A/D转换芯片MAX197中,由MAX197把电压信号转换为数字量,再经过单片机处理后在LED上显示,随时可以观看到血压值,同时将数据传送到病人的电子档案之中,让医生从整体上了解病人的血压情况做出诊断。文中设计有效解决了传统血压计需要人工读取和记录数据的缺点。     

Ultra-Wideband, Low-Power, Inductorless, 3.1�C4.8?GHz, CMOS VCO

A low-power, inductorless, UWB CMOS voltage controlled oscillator is designed in 0.18 μm CMOS technology targeting to a UWBFM transmitter application. The VCO is a Double-Cross-Coupled Multivibrator and generates output frequencies ranging from 1.55 GHz to 2.4 GHz. A low-power frequency doubler based on a Gilbert cell, which operates in weak inversion, doubles the VCO tuning range from 3.1 GHz to 4.8 GHz. The proportionality between the oscillation frequency and the bias current is avoided in this case for the entire achieved tuning range resulting in a low-power design. The selected architecture provides high suppression, over 45 dB, for the 1^st and 3^rd harmonics, while enabling high-frequency operation and conversion gain due to the unbalanced structure and the single-ended output. The proposed VCO draws 4 mA from a 1.8 V supply, it has a phase noise of −76.7 dBc/Hz at 1 MHz offset from the center frequency, while it exhibits a very high ratio of tuning range (43%) over power consumption equal to 7.76 dB.     

基于声学心理模型的固定门限音频水印方法

提出了一种基于声学心理模型和小波包变换的的音频水印算法,适用于立体声音频信号和单声道音频信号。对于立体声音频信号,在左右声道加入不同的水印信号;对于单声道音频信号,在奇偶帧加入不同的水印信号。左声道水印通过源信号包络与一个只有版权拥有者持有的随机序列加权生成水印信号,并且通过对得出信号进行小波包和声学心理模型分析控制水印信号的强度;右声道水印信号为幅度限制在可听门限的白噪声,用来控制检测门限。得到的水印信号在时域嵌入,水印的检测无需原文件。该方法能够将检测门限控制在事先设定的范围内,具有较好的隐秘性;嵌入的水印信号能够抵抗时域的切割、加噪攻击和一般的音频变换算法。     

基于FPGA的LCD测试用信号发生器设计

在检测液晶屏特性和质量时,需要控制液晶屏显示一些标准信号。已有的一些信号产生设备产生的是AV信号、VGA信号或YPbPr信号等模拟制式的信号。模拟制式的信号需要经过图形处理器（GPU）转换成数字LVDS信号,然后输入到液晶屏的扫描控制电路产生相应图像。这个过程不可避免的会使图像信号产生一定程度的失真与损耗,影响图像质量。旨在设计一种新型信号发生器,该发生器产生的数字图像信号转换成数字LVDS信号后,直接输入液晶屏,以避免信号传输过程产生的失真与损耗。     

Oscillatory-Plus-Transient Signal Decomposition Using TQWT and MCA

This paper describes a method for decomposing a signal into the sum of an oscillatory component and a transient component. The process uses the tunable Q-factor wavelet transform (TQWT): The oscillatory component is modeled as a signal that can be sparsely denoted by high Q-factor TQWT; similarly, the transient component is modeled as a piecewise smooth signal that can be sparsely denoted using low Q-factor TQWT. Since the low and high Q-factor TQWT has low coherence, the morphological component analysis (MCA) can effectively decompose the signal into oscillatory and transient components. The corresponding optimization problem of MCA is resolved by the split augmented Lagrangian shrinkage algorithm (SALSA). The applications of the proposed method to speech, electroencephalo-graph (EEG), and electrocardiograph (ECG) signals are included.     

一种镜像抑制双输出的微波光子信道化接收机

微波光子信道化接收机可将待接收的射频信号转化到光域进行传输和处理,有效避免了电子瓶颈的限制,可实现超大带宽信号或多频点信号的瞬时接收,非常适用于雷达系统和电子战.该文提出一种镜像抑制双输出的微波光子信道化接收机,信号路和本振路都采用光分路器分为3路,光本振利用声光移频器实现左右移频后与信号路进入镜像抑制混频器,最终可将...