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多分量信号的信号分量分离技术研究

本文研究了在通信、雷达、声纳、语音、生物医药工程等领域中有着广泛及重要应用的多分量信号的多个重叠信号分量的分离技术。文中基于不同的分析方法,建立了不同形式的信号模型,并用不同方法对各个模型的参数进行估计,从而进行信号分量的分离。文中提出或推导了一系列具有理论和实际价值的新方法,并通过计算机仿真试验验证了所提方法的优良性能。归纳起来,本文的贡献主要包括以下几个方面:(1) 对于多分量信号从信号定义,到信号分量可分离性分析,再到已有的分离方法,进行了概括和总结。对多分量信号的分离性以及已有的分离方法进行归类分析。(2) 基于Weierstrass理论和PSP(Per-Survivor Processing)方法,提出了一种基于模型拟合的多分量信号的重叠信号分量分离方法。该方法将重叠信号分量分离问题转化为输入序列和时变信道参数的估计问题,从而便于处理。该方法的优良性能表现为:即使信号分量的频谱完全重叠,该方法也能很好地进行信号分量的分  (本文共157页) 本文目录 | 阅读全文>>

《通信学报》2006年06期
通信学报

单信道多信号分量分离

1引言多个信号分量时频重叠的情况在通信、雷达以及其他信号处理领域中非常普遍,因而研究多个时频重叠信号分量的分离具有非常重要的实际意义。对于多个时频重叠的信号分量,通常采用多阵元或多信道接收,然后利用阵列信号处理的方法或近年来提出的盲信号分离处理方法来进行多个信号分量的分离。对于单个信道接收的多个时频重叠信号分量的分离,则暂无较为有效的方法。如果信号分量是扩频信号,则在知道信号分量扩频码的协作通信的情况下,可以利用扩频通信的原理进行多个信号分量的解扩、分离;如果信号分量是多项式相位信号,可以利用PPT(polynomial phase transform)的方法进行各个信号分量的多项式相位参数估计,从而重构多个信号分量,进行分离。虽然单个信道接收的多个时频重叠信号分量分离较为困难,但其只需要一套接收设备,比起多阵元或多信道接收,硬件设备大为减少,且避免了多阵元或多信道接收中的通道互耦,幅、相不一致性等问题。所以单个信道接收的多个时...  (本文共8页) 阅读全文>>

《振动.测试与诊断》2011年01期
振动.测试与诊断

基于瞬时参数估计的信号分量提取

引言多分量非线性时变信号的分析,特别是信号分量的提取是信号处理界普遍关心的问题,也一直是工程信号处理中的难题。将特征信号分量从复杂的时变信号中提取出来,对信号的更深层次的特征分析具有十分重要的作用。目前,此类信号的分量提取方法主要有:在G abor时频分布平面内对信号瞬时频率进行估计,然后利用时频加窗选择合适的G a-bor系数重构出所须信号分量[1];采用基于能量峰时频区域滤波的方法进行信号分量提取[2];采用联合对角化时频分布的方法估计出信号分量[3];将单信道信号转化为多信道信号,再利用独立成分分析(ICA)方法进行信号分量分离[4]等。这些算法各自都存在一些缺陷,如重构分量的失真度大,或只适用于时频不相交分量组成的信号;对时频交叠的信号分量提取无能为力,或需知信号分量的先验信息等。本文采用了一种基于瞬时参数估计的信号分量提取算法。该方法先将采用信号在时频域内展开,根据时频峰值的提取来实现瞬时频率的估计,在此基础上采用最小...  (本文共6页) 阅读全文>>

《信息与控制》2014年04期
信息与控制

单通道混合信号中的LFM信号分量检测与个数估计

1引言随着信息技术的飞速发展,雷达、通信等各种电子设备的使用日益广泛,占用的频段也在不断扩展;此外,战场地形地貌复杂多变,而且存在各种人为的有意干扰和各种自然辐射产生的无意干扰,这些因素形成了时域高度密集、频谱混叠严重、空间相互交错的复杂电磁环境[1].对于非合作的侦察接收机而言,由于接收天线波束宽、带宽覆盖范围广,往往会截获到包含多个在时域、频域甚至空域都相互交叠的信号分量的混合信号.为了能实现对感兴趣目标信号分量的处理,需要对接收到的混合信号进行分离.利用天线阵列接收空间信号并通过阵列信号处理可实现分离目标,但是随着接收机通道数目的增加,侦察系统会越来越复杂,造价会越来越高,同时独立通道间的差异所引起的阵列误差也会增加,而单通道侦察接收机存在系统简单、成本低廉等优点,具有更实际的应用前景[2-3].在复杂战场电磁环境中,单通道侦察接收机通常会接收到包含MPSK(multiple phase shift ke-ying)、MQ...  (本文共7页) 阅读全文>>

《中国科学(E辑:信息科学)》2007年08期
中国科学(E辑:信息科学)

基于时变AR模型的重叠信号分量盲分离方法

单信道的多个信号分量时频重叠是个非常普遍的问题[1],如:通信中的共道干扰、雷达系统中的多个回波、生物医药工程中的胎儿和母亲的ECG(electrocardiogram)信号重叠以及语音信号处理中的鸡尾酒效应;在电子侦察和对抗中它更是经常出现.为了获取信号中的有用信号分量通常需要进行信号分量,分离或提取,因而研究单信道的多个时频重叠信号分量的分离具有非常重要的实际意义和应用价值.对于单信道接收的多个时频域重叠信号分量的分离,不能利用传统的时域或频域滤波的方法,并且由于多个信号分量是利用一个信道或阵元进行接收的,因而如ICA(independent component analysis)等需要多阵元接收的盲信号分离方法也不能直接适用.对于单信道多个时频重叠信号分量的分离,目前多采用信号分量相位的多项式模型假设方法[2,3];以及时频分析的方法[4~6].除了这两大类方法,通过频率、能量子空间分解或直接抽头将单信道转化为多信道问题,...  (本文共10页) 阅读全文>>

《物理学报》2016年08期
物理学报

基于多项式调频Fourier变换的信号分量提取方法

为了从含有噪声的混合信号中有效提取各个信号分量, 提出一种基于多项式调频Fourier变换的分量提取方法. 通过研究Fourier变换和分数阶Fourier变换的信号能量积累方式及变换基函数的时频表示, 提出利用时频平面上的多项式调频曲线族代替Fourier变换和分数阶Fourier变换的调频直线族, 将变换的适用范围扩展到非线性调频信号. 采用粒子群智能优化算法搜索调频曲线族的最优多项式参数, 使混合信号中的某一分量在多项式调频Fourier域上能量谱集中. 最后对能量谱集中的分量进行窄带滤波, 并利用多项式调频逆Fourier变换重构信号分量. 仿真实验结果表明, 该方法不仅能够提取混合信号中的线性调频分量, 还能够实现非线性调频分量的能量谱集中、信号分离和时频特征提取.1 引言调频信号是典型的非平稳信号, 广泛地存在于自然界和各类人工系统中, 如地震波信号 [1]、生物电信号 [2]、语音信号 [3]、机械振动信号 [4,...  (本文共10页) 阅读全文>>