用加权子空间拟合和量子粒子群算法联合估计多普勒频率和波达方向

为了高效、准确地估计多普勒频率和波达方向(DOA),提出了基于加权子空间拟合(WSF)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法的WSF-QPSO联合谱估计方法.首先,利用状态空间模型构造包含多普勒频率和DOA信息的广义可观测矩阵;用WSF算法拟合联合谱函数,将参数估计问题转化为多维非线性函数优化问题.然后,利用QPSO算法优化联合谱函数,得到多普勒频率和DOA的估计值.实验结果表明:在信源参数比较接近的情况下,WSF-QPSO方法在信噪比为0 dB时对多普勒频率和DOA估计的均方根误差仅为0.007 5 rad和0.25°.与其他方法相比,该方法具有估计精度高、控制参数少、鲁棒性好、参数自动配对等特点,在低信噪比和小样本条件下依然能够得到较满意的参数估计结果.     

利用隔离小生境混合蛙跳方法联合估计波达方向和多普勒频率

为了高效准确地联合估计波达方向（DOA）和多普勒频率,提出了基于二维MUSIC谱和隔离小生境混合蛙跳算法的联合谱估计方法。首先,利用状态空间模型构造包含DOA和多普勒频率信息的广义可观测矩阵。 然后,利用MUSIC算法和广义可观测矩阵构造联合估计的二维谱函数,将参数估计问题转化为多峰函数优化问题。最后,引入混合蛙跳算法（SFLA）并利用隔离小生境技术对混合蛙跳算法进行改进,使其适应于二维MUSIC谱多个极值的优化搜索,降低搜索计算量,得到DOA和多普勒频率的估计值。实验结果表明：在考虑信噪比为0 dB的两个独立信号源的情况下,利用本文方法估计得到的DOA和多普勒频率的均方根误差分别为0.23°和0.005 5 rad。该方法具有控制参数少、计算量小、参数自动配对等特点。     

基于联合参数估计的最大似然调制识别算法

提出一种针对延迟信号相位差的联合参数估计最大似然调制识别算法,通过对相邻信号相位差的分布建立等均值高斯混合分布模型,同时完成了延迟信号相位差最大似然调制识别中所需的频差和噪声似然参数的估计.此算法无需信号先验知识,可通过EM算法同时估出所需的相关参数,极大地降低了最大似然调制识别算法中参数估计的复杂度,可应用于MPSK信号的调制识别,也可用于MQAM信号的相位方式识别.     

应用人工蜂群算法的动态波达方向跟踪

针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数据和当前采样数据在协方差矩阵中所占的权重,从而保证在获得较小稳态误差的同时又可获得较快的跟踪速度。然后,直接应用了性能优越的最大似然估计方法,避免了子空间跟踪类算法需要不断重复特征值或奇异值分解等问题。最后,采用人工蜂群仿生智能算法对似然函数的求解进行优化,从而极大地减少了算法的计算量,保证了算法的快速性和实时性。实验结果表明:在单快拍采样的情况下,信噪比为0dB时,跟踪两个目标信号源的均方根误差为0.995 2°,基本达到了阵列信号处理中目标跟踪方法的设计要求。     

基于FLOCC-ESPRIT的极化阵列参数估计方法

针对基于分数低阶矩类阵列波达方向(DOA)估计方法仅适用于独立同分布(i.i.d)SαS背景噪声的缺点,提出了一种线性极化阵列DOA和极化参数联合估计的分数低阶循环相关(FLOCC)极化参数联合估计(ESPRIT)算法。该方法首先利用入射信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号。在此基础上,利用阵列信号参数与噪声子空间的正交性,采用ESPRIT算法直接求取了信号的DOA和极化参数。该方法对于α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号具有很强的抑制能力。即使对于空域内靠得非常近的信源,该方法也可利用极化信息的差异进行区分。实验结果表明,在α和高斯混合信噪比(SNR)为0 d B,信干比(SIR)为3 d B时,其DOA和极化参数估计的均方根误差分别为0.23°和0.54°;并且在实测数据环境下,当SNR为10 d B时,本文算法仍然有效。     

基于拟似然函数的集成仪器可靠性估计

由于失效分布函数的不可知或难以描述,经典统计估计在处理集成仪器的人为故障失效数据、复杂失效数据和无失效数据时,很难估计出其可靠性参数.结合测量系统的常见失效分布,研究了实验仪器的拟似然函数的引入和常见几种类型的拟似然函数应用方法;作为拟似然函数应用的基础,给出了拟似然函数的近似计算方法与证明.最后讨论了最大连续似然估计与最大分位似然估计(QMPE)的区别,及使用QMPE的方法的步骤.通过实际的测量数据和其可靠性估计,验证了拟似然估计在集成仪器可靠性分析中的可行性.     

应用分数低阶循环相关估计单电磁矢量传感器的波达方向和极化参数

提出了一种在α和高斯混合噪声以及循环平稳干扰并存背景下基于分数低阶循环相关(FLOCC)联合估计单电磁矢量传感器波达方向(DOA)和极化参数的多重信号分类(MUSIC)方法。该方法利用信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声以及循环平稳干扰信号;然后利用MUSIC方法对单电磁矢量传感器的DOA和极化参数进行联合估计,并利用DOA参数与极化参数的相互独立性,将传统MUSIC方法的四维搜索简化为两次二维搜索,从而有效地减少该算法的计算量。对所提算法与基于分数低阶矩的MUSIC算法进行了实验对比。结果显示:提出的方法可充分地抑制与待测信号循环频率相异的任意循环平稳干扰信号;在α和高斯混合信噪比为0dB,信干比为3dB时,估计得到的DOA和极化参数的均方根误差分别为0.3°和0.7°,明显优于基于分数低阶矩的MUSIC方法。     

基于遗传算法的最大似然参数优化估计

用最大似然法进行参数优化估计时,为了避免常规优化算法由于受迭代初值的影响不易收敛到全局最优解的缺点,文中采用遗传算法,不再需要估计优化变量的初始值即可获得全局近似最优解。建立以似然函数为目标,求其极大值点即可确定参数最优解的优化模型。为了更好地确保遗传算法获得全局最优解,在传统遗传算法的基础上采用尺度变换适应度函数、并行操作、保留最优个体等方法,进一步保证方程解的精度。最后以威布尔分布为例进行参数估计,结果表明,改进的遗传算法可以在求解效率和收敛性能上达到较好的平衡,能更好地将优化方法与最大似然估计法相结合。     

基于任意声矢量传感器阵列的角度和频率估计算法

提出了一种基于任意声矢量传感器阵列下联合角度和频率估计新方法.将矢量传感器阵输出的信号进行建模分析表明此信号具有平行因子四线性模型特征.利用四线性分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出声源的参数.该算法首先应用平行因子四线性分解算法估计出频率矩阵和方位矩阵,然后根据频率矩阵和方位矩阵的结构特点及最小二乘方法进行声源参数的计算.该方法与传统算法相比,无需多维谱峰搜索及参数配对,并具有更高的估计精度,在工程上有一定的应用价值.计算机仿真和实验结果验证了该方法的有效性.     

利用状态空间模型联合估计波达方向和频率

针对阵列信号多维参数估计计算量大,需要参数配对运算等问题,提出了-种利用状态空间模型联合估计波达方向(DOA)和频率的方法.首先,构造一个特殊的状态空间模型,其系统矩阵包含信号的波达方向和频率信息;然后,通过选取合适的辅助变量,利用信号的二阶统计特性抑制噪声干扰,并利用正交投影理论和奇异值分解得到广义可观测矩阵的估计值...     

最大概似法在多普勒激光测风雷达中的应用研究

为了从相干多普勒测风激光雷达的微弱气溶胶后向散射信号中高效、准确地提取多普勒频移信息,得到最接近CRB极限的无偏估计,利用气溶胶后向散射信号统计特性,建立了相干多普勒激光雷达仿真模型,并用最大概似法(ML)推导了在功率谱宽度已知情况下多普勒频率的估计算法。利用1.54μm全光纤相干激光雷达系统获得风场测量数据,用ML算法进行多普勒频移估计,并将结果与传统的周期图最大值法(PM)所得结果进行比较。对比表明,ML算法与PM算法的数据处理结果有较好的一致性,并且ML算法的多普勒频率探测能力更优。     

基于粒子群参数优化的 O-VMD 数据处理方法研究

针对电磁超声测厚换能器保护提离距过大导致回波信号微弱且信噪比低,难以在时域内直接准确提取渡越时间得到精 确厚度值的问题,提出频域内粒子群(PSO)优化变分模态分解(VMD)参数的 O-VMD 渡越时间提取方法。 分别对分解层数和 惩罚因子选取固定参数,及基于峭度与功率谱熵联合适应度函数的 PSO 算法获取 VMD 遍历优化参数,进行双次 VMD 处理,滤 除高频及低频噪声;选取能量最大模态进行信号重构,并应用希尔伯特变换获取回波信号时差。 在不同提离条件下,对不同厚 度铝板检测数据采用 O-VMD、经验模态分解(EMD)等方法进行信号对比处理,结果表明,提离距在 0 ~ 2. 1 mm,O-VMD 方法最 大误差为 0. 67% ,且误差与提离距成正比,为精确获取高提离距测厚数据提供依据。     

间歇过程PSO SQP混合优化算法研究*

针对SQP算法在求解具有复杂约束的间歇过程优化时容易陷入局部极值点的问题,本文提出一种PSO-SQP混合优化算法。该算法首先采用外点罚函数法将间歇过程有约束的优化问题转换为无约束的优化问题,利用PSO强大的全局搜索能力对其进行求解,并把搜索结果作为SQP搜索初始点,以此弥补SQP全局搜索弱的缺点,再利用SQP良好的局部收敛性和较强的非线性收敛速度对原优化问题进行精细搜索,弥补了PSO局部搜索弱的缺点,通过不断的迭代最终获得优化问题的全局最优解。该算法充分利用了SQP和PSO的优缺点,增强了其对复杂约束优化问题的求解能力。将本文提出的算法用于连续搅拌化学反应系统温度控制中,仿真结果表明产物浓度能够充分逼近期望值,且反应器的温度轨迹收敛,从而验证了该算法的有效性和实用价值。     

从光电容积图中提取脉搏率、呼吸率和心率的新方法

光电容积描记图(PPG)是一种利用光学技术无创检测人体心血管脉搏波的方法。PPG信号来源于MIMIC数据库,它含有许多生理信息。本文提出了将集合经验模态分解(EEMD)、倒谱、快速傅里叶变化和过零点检测相结合的方法,从PPG中可靠地估算脉搏率(PR)、心率(HR)和呼吸频率(RR)。首先,将PPG信号通过EEMD分解为有限个固有模态函数(IMF)。因为EEMD有自适应滤波特性,所以估算不同的生理参数时,可以用不同的IMF分量来重构信号。其次,估算脉搏率时,舍去低频含有伪迹的IMF,再通过过零点检测可以得到瞬时脉搏率。然后,估算心率时,用1 Hz~1.67 Hz(60次/分钟~100次/分钟)的IMF来重构信号,再求倒谱,选取反映心脏活动的频带来得到心率。最后,估算呼吸率时,用0.05 Hz~0.75 Hz(3次/分钟~45次/分钟)的IMF来重构信号,然后对呼吸信号求快速傅里叶变化得到频谱图,寻找频谱图中的峰值得到呼吸率。对来自MIMIC数据库的53个成人PPG信号进行了仿真。仿真结果表明使用该综合信号处理方法提取的生理参数与实际生理参数一致,且该方法有运算量小,精确度高的优点(误差不超过1.17%)。     

改进 S 变换谱估计的动态手势肌电特征处理

手语是各种手势动态变化的一种复杂运动模式,手势特征处理效果直接关系到手语识别的准确性。本文提出一种基于改进S变换谱估计的动态手势肌电特征处理新方法。对采集的表面肌电信号进行S变换,引入优化因子调节时频分辨率并生成改进S变换谱;定义谱的时间和频率分量为二维随机变量,以改进S变换谱元素为二维随机变量样本,通过高斯核密度估计得到二维核密度函数。仿真和实验均表明,改进S变换谱估计方法有效抑制了白噪声,并使动态手势的肌电暂态突变特征得到加强。与经验模态分解、自排序熵、奇异值排序熵等方法对比,基于该方法的动态手势识别率分别提高了10.0%、6.67%和11.67%,特征处理方法的效果明显。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

Comparative analysis of the performance of laser Doppler systems using maximum likelihood and phase increment methods

This paper presents a comparative analysis of the errors of two alternative methods of estimating the central frequency of signals of laser Doppler systems, one of which is based on the maximum likelihood criterion and the other on the so-called pulse-pair technique. Using computer simulation, the standard deviations of the Doppler signal frequency from its true values are determined for both methods and plots of the ratios of these deviations as a measure of the accuracy gain of one of them are constructed. The results can be used by developers of appropriate systems to choose an optimal algorithm of signal processing based on a compromise between the accuracy and speed of the systems as well as the labor intensity of calculations.     

基于非均匀快速傅里叶变换的正交频分复用水声通信多普勒估计与补偿方法

针对正交频分复用水声通信对多普勒频移敏感的问题,提出了一种基于非均匀快速傅里叶变换的正交频分复用水声通信多普勒估计与补偿算法.将第2类非均匀快速傅里叶变换引入正交频分复用水声通信中,利用非均匀快速傅里叶变换对接收信号进行多普勒因子网格补偿,通过稀疏贝叶斯学习获得水声信道估计,以水声信道的稀疏能量最小作为多普勒因子判断准...