多分量调频信号的阵列处理时频特征提取

在应用时频—MUSIC方法对多分量调频信号进行到达角估计的问题中,针对时频分布中交叉项的存在对估计性能的影响,本文提出了一种基于阵列信号处理抑制时频分布交叉项的新方法。该方法利用多信源在各阵元上的延迟对时频分布交叉项振荡相位的影响,联合运用多通道信号处理和图像处理的方法,采用二维乘法滤波,减小高频振荡交叉项在时频图像中的占据区域,从而达到抑制交叉项的目的。仿真实验显示该方法具有良好的效果。     

一种改进多分量LFM信号时频分布估计方法

传统时频分布方法在估计多分量线性调频信号时,交叉项影响导致时频估计精度低。因此,提出建立信号调频斜率因子库,对时频分布核函数进行改进,使核函数能有效抑制由多分量信号引起的交叉项干扰。通过分析核函数与信号模糊函数交叉项及自身项的关系,将时频估计问题转化为求解最优调频斜率因子库来对核函数进行改进,使信号的广义模糊函数能量最大。以多分量线性调频信号为例进行仿真,结果证明与传统时频分布方法相比,改进的时频估计方法可以在有效抑制交叉项干扰的同时保留大部分自身项,提高了多分量信号时频估计的精度和抗噪声能力。     

抑制Winger-Ville分布交叉项的新方法

提出了一种可行的检测Wigner-Ville分布交叉项并将其抑制掉的新方法。Cohen类时频分布之一的Margenau-Hill分布同Wigner-Ville分布一样,拥有众多的优良特性,但它和后者交叉项在时频面上的分布却有天壤之别。于是,根据两种分布交叉项在时频面的特点将交叉项检测出来,进而设计二维遮蔽滤波器将交叉项移除。最后的仿真表明了该方法的可行性。     

时频域中交叉项消除方法探讨

着重讨论了交叉项的消除方法,通过实验对比了SPWD,CWD和CKR在消除交叉项方面的性能.     

基于信号先验知识的几种时频分析法

时频分析方法分为线性、二次型和自适应等多种方法,它们提供了在时频二维平面上,分析信号时变功率谱的有效手段。由于这些方法各有优缺点,因此在实际应用中应根据被分析信号的先验知识,对不同类型的信号采用不同的时频分析方法,以取得对时频分辨率的均衡,并尽可能抑制交叉项干扰。根据对一些典型信号模型,分别按不同的时频分析方法进行的分析,找出了适合于各信号模型的不同时频分析法。模拟分析结果证明,对于时频汇聚性能较好的高斯类信号和跳频信号,采用自适应方法可以取得较好的分析效果;而对于频率随时间变化较大的调频类信号,则采用STFT或WVD效果较好。同时还讨论了时频分析方法在图象分析与处理中的应用。     

多分量非平稳声信号时频分析

为了准确提取信号所包含的主要频率分量,对多分量非平稳声信号进行了时频分析。利用短时傅立叶变换将多分量非平稳声信号由时域变换到时频域,根据谱图提取信号的主要频率分量。分析结果表明：多分量非平稳信号的各主要频率分量及其时频域特性参数可以准确提取。短时傅立叶变换是提取多分量非平稳声信号主要频率分量的有效方法。     

强鲁棒性和高锐化聚集度的BGabor-NSPWVD时频分析算法

针对短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform,STFT）、Gabor变换和魏格纳-维尔分布（Wigner-Ville distribution,WVD）出现的时频分辨率模糊和交叉项干扰,以及目前一些主流改进算法如STFT-WVD和Gabor-WVD存在的频率分量三维幅度失真,且抗噪性能及鲁棒性能不理想等问题,提出基于局部二值化、归一化处理再结合的二值化Gabor-归一化WVD（Binarized Gabor-normalized WVD,BGabor-NWVD）和二值化Gabor-归一化伪平滑WVD（Binarized Gabor-normalized smoothed pseudo WVD,BGabor-NSPWVD）算法.数值仿真实验结果表明,BGabor-NWVD和BGabor-NSPWVD算法较好地抑制了交叉项干扰,具有较高的时频锐化聚集度,且两种算法的抗噪性能和鲁棒性也较为理想.基于本文方法对硬质合金顶锤工作时产生的疑似破裂信号进行时频分析,在抑制噪声和交叉项的同时能够较为准确地寻找传感器的频率判别窗口,为金属破裂监测设备数据采集卡提供有效的阈值参考.     

基于 Hough 变换的多频分量的 LFM 信号的检测

LFM信号是一种典型的非平稳信号,其Wigner-Ville时频分布表现出明显的线状分布特征。 Hough变换是一种直线积分投影变换,利用Hough变换可以对WV变换的结果进行线积分,从而实现抑制噪声检测信号的目的。计算机仿真试验表明Hough变换可以在一定信噪比情况下实现多分量的LFM 信号检测,对两分量的LFM信号,可以作到0dB高斯白噪声下的准确检测。     

基于广义解调时频分析的多分量复杂信号分解方法

在广义解调时频分析方法的基础上,将该方法应用于多分量时频变化信号的分解,并对该方法进行了改进,给出了由改进的广义解调时频分析方法分解多分量复杂信号的具体步骤.重点分析了自动获取相位函数的方法,以及对分离出来的各单分量再次进行广义时频解调的问题,得到了比较理想的时频分布.仿真实验结果证明:此法不仅可以得到原始信号中各分量的时域波形,同时也可以得到各分量的时频分布,从而为多分量复杂时频变化信号的准确分离提供了有效途径.     

基于FRFT的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法

针对多分量线性调频信号的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)交叉项干扰问题,提出一种抑制交叉项的方法。该方法利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)在最佳FRFT域中对给定的线性调频信号具有最好的能量聚集性,将多分量线性调频信号在FRFT域上分解为若干个单分量信号,线性叠加单分量信号的WVD,从而达到抑制交叉项的效果。此外,当多分量线性调频信号为周期信号时周期间存在干扰,进一步提出了在基于FRFT的WVD交叉项抑制方法中增加周期遮蔽处理。仿真结果表明,在保持较高的时频分辨率时,该方法能够有效抑制交叉项,并且有一定的抗噪声能力。     

颤振信号处理中的时频域滤波方法

根据颤振试验的原理和观测信号特点,提出一种时频域滤波方法.该方法通过对信号进行自适应分解并求其时频谱,进而在联合时频域对其进行滤波重构.主要用于飞机颤振试验信号的预处理,对颤振模态参数提取与颤振边界预测有着直接的意义.数字仿真及物理试验验证了该方法的有效性和可行性.     

基于压缩感知的无线阵列及协同信号处理

传感器阵列信号处理是目标监测重要手段之一,传感器节点向后端数据融合中心发送原始信号不可避免地导致传输延时大、能耗高等问题.为实现低功耗、高精度、灵活部署的目标监测,提出了基于压缩采样的无线阵列.借助新兴的压缩感知理论,解决低功耗低速率无线通信难以满足阵列原始信号的实时传输的问题,并保证阵列测向性能;同时根据相邻节点信号的相关性,设计了基于模型先验知识的信号协同重构算法,以较低的运算负荷完成信号的重构.仿真表明基于压缩感知的无线阵列能实现有效的目标测向,同时在数据量严重受限时性能明显优于传统方法.最后,通过简易实验验证了该方法在低成本平台上的可行性.     

Direction Finding Based on Spatial Time-Frequency Distribution Matrices

Amin, Moeness G., and Zhang, Yimin, Direction Finding Based on Spatial Time-Frequency Distribution Matrices, Digital Signal Processing10 (2000), 325–339.Spatial time-frequency distributions (STFDs) have been recently introduced as the natural means to deal with source signals that are localizable in the time-frequency domain. It has been shown that improved estimates of the signal and noise subspaces are achieved by constructing the subspaces from the time-frequency signatures of the signal arrivals rather than from the data covariance matrices, which are commonly used in conventional subspace estimation methods. This paper discusses the application of STFD to high-resolution direction finding. We focus on both the role and the effect of crossterms in angle estimation when multiple time-frequency points are incorporated. Simulation examples are presented to compare the performance of joint block-diagonalization and time-frequency averaging techniques for incorporating multiple autoterm and crossterm points in subspace estimation.     

基于阵列信号处理的认知无线电频谱空洞检测方法

探讨了一种基于阵列信号处理技术的干扰温度估算方法,以提高认知无线电频谱空洞检测精度.在该方法中,定义了考察区域内任意一点的干扰温度,通过估计干扰源的参数来计算干扰温度值,形成了考察区域内的干扰温度分布,进行频谱空洞可用性判决.理论分析和仿真结果表明,与MTM-SVD方法相比,该方法对考察区域干扰温度的估算具有较高的精细度,从而提高了频谱检测的精度.     

基于阵列的盲信号处理研究和应用

本文对比了阵列信号处理与盲信号处理的数学模型,分析了二者的特点并进行了综合统一,提出了基于信号的非二阶特性空间扫描的概念,并验证了信号峰度随信噪比条件的变化和基于峰度的空间扫描。针对采用民用广播电台信号的外辐射源雷达所面临的严重同频干扰问题,采用独立成分分析的方法进行干扰抑制,并进行了实测数据的验证。     

标准阵列信号处理机主控板设计

针对现代阵列信号处理机高运算复杂度和多板卡的特点,本文提出了基于VPX规范的高性能、低功耗、高集成的主控板设计。设计采用Kontron公司ETXexpress⑧-PCSU9300系列嵌入式CPU模块,由PCIE串行总线协议提供处理机板卡间的通信。板卡提供了多种标准接口,系统工作稳定,接口应用正常,达到了项目的各项要求。     

复杂电磁环境下基于信号稀疏表示的干扰抑制与通信信号重构方法

在复杂电磁环境下,通信信号与干扰在时频域重叠而难以分离,针对这一问题,提出了一种基于信号稀疏表示的干扰抑制与通信信号重构方法.首先,通过K阶奇异值分解（K-Singular Value Decomposition,K-SVD）算法,分别构造通信信号与干扰的过完备子字典;然后,对过完备子字典进行联合构建联合字典,利用正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）算法实现信号的分离和重构;最后,对时频重叠下的2ASK信号和2PSK信号的干扰抑制和重构过程进行了计算机仿真,再对OFDM信号的干扰抑制和信号重构过程进行了实验验证.仿真及实验结果表明：该方法可以实现时频重叠情况下通信信号的干扰抑制与信号重构.     

基于IP互连的DSP水声阵列信号并行处理实现方法

设计并实现了一种基于IP网络互连的、可扩展的声纳阵列信号并行处理系统。该系统采用二片TI公司高性能网络多媒体处理器TMS320DM642组成的板上流水线并行结构作为一个处理节点,并借助IP网络实现板间互连并行处理,可根据换能器阵元和处理速度的要求适当增减处理节点的数目。声纳系统的每个处理节点与数据采集转换部分采用TCP/IP网络连接,可以通过物理上添加一个或多个处理节点,提高系统的数据处理能力。     

一种基于阵列信号处理的短波侦察系统的设计及实现

本文研究并实现了一个集宽带搜索、宽带测向、跳频搜索、窄带测向、窄带分析等功能于一体的短波阵列信号侦察系统.该系统采用阵列天线和短波射频信号低通采样的软件无线电结构,结合先进的空间谱估计、波束形成、零点对准等阵列信号处理技术,使新的短波侦察接收机与传统接收机相比,大大改善了整体性能.现场试验表明,本文设计的阵列信号处理系统性能优良、信号处理算法有效.