基于盲分离的单通道LFM引信欺骗干扰抑制

针对单通道LFM引信欺骗干扰抑制问题,提出了一种基于时频解耦盲分离（TFD-BSS）的干扰抑制算法。该方法首先通过Stretch变换将时频混叠的LFM信号转化为两差频信号,然后利用自适应滤波技术滤出干扰差频信号,并对其进行二次Stretch变换将干扰差频转化为欺骗信号以构造虚拟通道,从而将欠定盲分离转化为非欠定问题,最后通过延时差量法将干扰滤除。实验仿真表明,回波和干扰延时相差5 ns以上即可取得良好的分离效果。该方法不仅可为引信抗欺骗干扰提供借鉴,也是单通道盲分离算法的理论扩展。     

应用萤火虫算法的混沌信号盲源分离

针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。     

自适应滤波技术在雷达式生命探测仪中的应用研究

文章将自适应滤波技术应用到雷达式生命探测仪中,分析了救生领域混叠信号的特点,提出了与单通道线性滤波器与lms算法组合的过滤、分离混叠信号的方案,并通过仿真验证了该方案的可行性.     

双星时差频差定位体制在频域混叠电磁环境下的应用

现代战场电磁环境复杂,不同类型电磁信号在时频域碰撞混叠,现有常规侦察手段对此类信号的定位应用受到严重制约。双星时差频差定位体制通过互模糊函数求解信号到达时差和频差,分离频域混叠信号并获得高达公里量级的定位精度,非常适合于复杂电磁环境下的应用。通过求解模糊函数的方法分析了时差频差体制对频域混叠信号的分离和定位能力,然后结合美航母编队及其电磁环境构成,探讨了这一能力在监视航母编队,尤其是跟踪识别编队个体成员的具体应用。仿真与分析结果证明了双星时差频差定位体制的优势,对于天基侦察系统的建设具有重要意义。     

基于二阶矩的雷达信号盲分离

针对雷达接收机在现代战场复杂电磁环境下接收到的混叠信号,提出了一种基于二阶矩的信号盲源分离方法。在混合信号球化过程中,对于具有加性白噪声的模型,构造了一组新的协方差矩阵,在信噪比不是很高的情况下,使其不会影响分离结果。在协方差矩阵对角化过程中,采用自然梯度的方法,避免分离矩阵更新过程中的求逆问题,提高了算法的实时性。仿真实验证明,在信噪比为-10 dB的条件下,对比FastICA算法,所提算法分离精度高,收敛速度快,为进一步的信号识别提供可靠依据。     

一种基于EASI算法的抗干扰技术

本文提出将EASI盲源分离算法用于受扰通信系统.该方法可以将无法正确接收的有扰信号恢复为可正确接收的干净的通信信号,实现抗干扰通信.仿真结果表明,对于BPSK信号,当同时存在多奇、窄带噪声和宽带噪声等干扰时,可将受扰系统的误码率从不可接受的0.5降到10-7以下.     

基于聚类分析的分数阶Fourier变换信号分离与检测

针对应用分数阶Fourier变换检测多分量信号计算量大、效率低的问题,提出在分数 阶Fourier域采取混沌-多步拟牛顿法和聚类分析相结合的方法分离与检测信号。在保证全局 快速搜索最强信号的条件下,实现一次检测多个较强信号,并将已检信号逐次消去,减小对 剩余信号检测的影响。仿真结果表明,该方法能快速分离检测多种调制的频谱混叠信号。     

语义分割网络下的混合信号频谱分离

单通道接收机下，多个时频混合信号的分离属于非稀疏欠定信号分离问题，难以求解。针对这类非稀疏欠定信号分离问题，提出了一种基于语义分割网络、从频域实现多个指定类别信号分离的新方法。利用语义分割网络提取信号的频域分布特征，克服了单通道接收机下信号先验信息过少的问题。仿真表明，该方法具有较高的分离精度，且响应时间短，可用于单通道接收机中时频混叠信号的分离。     

基于负熵最大化盲抽取的雷达信号分选研究

研究了盲源分离算法在雷达信号分选中的应用,用基于负熵最大化的盲抽取算法对实际环境下的雷达信号进行分选,仿真结果表明,该方法能够有效地应用于多路雷达信号的分选,能抗突发脉冲干扰及完成降噪处理,并且易于实现,收敛速度快.     

基于自适应惯性权重粒子群优化的多跳频信号盲源分离

针对跳频通信中多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种基于自适应惯性权重粒子群的盲源分离算法。该算法将分离信号的负熵作为目标函数,依据迭代前后每个粒子适应度值间差值自适应地调节惯性权重。把适应度值变差的粒子惯性权重设成零,以消除惯性分量不利影响,这样可以减少无效迭代次数,提高收敛速度。应用于盲源分离时,比经典算法分离效果好且克服了激活函数选取难题。实验结果表明该算法用于多跳频信号盲分离时性能稳定且收敛速度快,与经典算法比较优势明显,为智能算法在盲源分离方面的研究提供了一定的参考。     

基于自适应分割算法的多跳频信号盲检测

传统的观点大都将跳频信号盲检测问题视为能量域的门限阈值问题,而从统计域来看,实际接收到的跳频信号是在一些未知时刻突变而在这些时刻之间保持统计平稳性的分段平稳随机信号,那么基于非平稳时间序列的各种突变检测算法就可以引入其中。分析了当前跳频突变通信信号的统计特性,给出了其高阶分段平稳的模型。将Bemaola-Galan（BG）提出的自适应分割算法推导到高阶,并将其成功应用于多个跳频突发信号盲检测和自适应提取中。仿真结果表明,该算法不需要任何先验信息,能够有效检测和提取多个突发通信信号,且性能优于传统的能量检测法。     

改进的变步长维纳系统盲源分离方法

基于非线性盲源分离的维纳系统算法中,采用固定步长导致算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,直接影响分离算法的性能。为了解决该问题,提出了基于非线性函数的变步长维纳系统盲源分离方法。该方法将更新的步长以非线性函数的形式引入到分离算法中,使得稳态时参数更新的步长尽可能小,以避免发生振荡。变步长算法在分离过程中的每次更新都会使步长自动进行合理的调整,使得收敛速度提高了53%,误差减小了45%。实验仿真表明,相对原算法,提出的维纳系统盲源分离方法可以更好地分离出信源信号,而且具有较小的误差和较快的收敛速度。     

采用互补滤波器组进行频带分解的欠定盲源分离方法

为了有效估计混合 矩阵并恢复出源信号,考虑到现实中的很多信号都是带限信号,提出了采用互补滤波器 组进行频带分解的欠定盲源分离方法。该方法将接收的混合信号经互补滤波器组分离到不同 的子频带,然后在每一个子频带分别估计混合矩阵进行常规的盲分离,利用聚类分析方法估 计总的混合矩阵,最后把相关的分离子频带信号进行叠加以恢复出源信号。即使源信号数目 远大于观测信号数,但只要保证在每一个子频带的信号数不大于观测信号数,该方法也可 以有效地分离出源信号。最后通过仿真验证了该方法的有效性及良好的分离性能。     

一种同步组网跳频信号的盲分离方法

针对多路混合的同步组网跳频信号，提出了一种基于时频分析的盲分离方法。首先利用同步组网的各跳频信号中各信号跳时相同、跳周期相同等特点，利用平滑伪魏格纳分布（SPWVD）提取信号在时频分布上的特征值。在此基础上，采用基于短时傅里叶变换（STFT）时频比方法对同步组网跳频电台信号进行分离。仿真实验表明，这种方法能有效分离同步组网电台跳频信号，且在跳频间隔较小时，依然具有良好的分离效果。     

CDMA多用户信号分离技术

码分多址（CDMA）技术已被广泛应用到多用户通信系统中。本文主要介绍CDMA多用户通信系统所采用的各种信号检测技术，并着重阐述了多用户信号分离技术及其研究进展。     

一种M-ary扩频信号的盲同步方法

针对通信侦察领域M-ary扩频信号的盲同步问题,根据M-ary扩频信号的结构特点及扩频码集元素间的相关特性,提出了一种扩频码长度和失步时间联合估计方法。该方法能够同时估计出M-ary扩频信号的扩频码长度及失步时间,且不受扩频码集类型的限制。仿真实验表明,该算法能在较低的信噪比条件下对三种不同码集的扩频信号进行估计,且算法的性能随着所使用数据的增多而提高。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

通信信号分析工程应用关键技术

介绍了非 协同方式下工程上通信信号事后分析的总体框架及流程,重点讨论了通信信号分析中的参 数测量、调制识别、细微特征分析、信道盲均衡、解码、跳频分析等关键技术以及工程 应用上的实际问题和解决方法。