基于均匀相位采样提高阻抗谱测量精度的研究

周期性信号采样中,等效采样利用较低采样频率的A/D转换实现高频周期信号的采集,一定程度上弥补欠采样测量精度低的缺陷。为了有效地提高高频测量中阻抗谱测量精度与稳定性,提出一种基于等效采样思想的均匀相位采样的阻抗谱测量方法。利用单片机共时钟基准的模/数转换器(digital to analog convertor,DAC)与数/模转换器(analog to digital convertor,ADC)模块,在完成激励信号产生、输入输出信号同步采集的基础上,合理设计激励信号频率、采集频率与信号重构方法,实现高频信号单周期内均匀相位分布的等效高频采样,同时为克服常规A/D转换速度条件下难以准确实现高频阻抗谱测量的问题提供了新思路。从误差假设与拟合算法的角度,理论上分析证明了该方法降低误差的原因。并通过两种等效电路模型的阻抗谱测量对比实验,表明该方法在所设计的20~100 kHz高频段上,阻抗测量精度与稳定性得到了显著的提高。

DSP芯片动态老炼系统设计与实现

在集成电路的可靠性筛选试验中,老炼试验是最重要和最有效的试验。针对静态老炼和传统动态老炼方式的局限性,提出了一种DSP芯片动态老炼系统的设计与实现方法。该动态老炼系统实现了老炼程序自动加载,可以实时监测每个工位老炼试验情况,将老炼过程中发现的失效电路及时剔除,试验结果可以自动存储,便于后期进行试验结果分析。相比静态老炼和传统动态老炼方式,该系统测试覆盖率更高,提高了产品可靠性。

基于现场可编程门阵列的矩阵求逆算法设计

由于自适应抗干扰算法在更新最优权值时存在时间延时,导致很难满足动态环境下的权值更新率要求。针对该情况已有学者对如何实现快速采样矩阵求逆算法进行研究,但仍存在只适用于低维矩阵,且权值更新率慢的问题。为解决上述问题,提出了一种基于Cholesky分解的采样矩阵求逆算法实现架构。该实现架构主要包括协方差矩阵计算模块、Cholesky分解模块、计算下三角矩阵L的逆矩阵模块、三角矩阵相乘和权值计算模块。设计采用流水线加状态机实现结构有效地解决了因高阶采样矩阵求逆运算量大产生的权值更新率慢的问题。仿真结果表明,在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的硬件平台上,对于56阶采样矩阵,在100 MHz工作频率下,一次权值的更新时间仅需要1.2 ms。本文所提的实现架构为自适应抗干扰快速求解权值提供了一种切实可行的解决方案,对存在类似需求的权值求解系统具有一定的参考价值。

基于LabVIEW频域抽样定理实验设计

信号抽样可以在时域或频域进行,实践中学生对频域抽样理解不够深刻。为此基于LabVIEW信号处理工具的设计实现频域抽样仿真实验系统。系统具有可交互、可视化的界面,可对演示一维信号与二维图像的频域抽样与信号恢复的过程。频域抽样采用离散傅里叶法,而且在一维或二维内通过不同的补零方式维持抽样前后数据长度的一致,以便对照与验证抽样定律。应用结果表明:系统具有较好的通用性、交互性,可形象地展示频域抽样及信号恢复的完整过程,辅以基本的理论推导可帮助学生正确理解和应用频域抽样定理。

注意力去噪与复数LSTM的时变信道预测算法

随着无线通信技术的发展,高速场景下通信技术的研究也越来越广泛,其中获取到准确的信道状态信息对提升无线通信系统的性能具有重要的意义。针对正交频分复用系统在高速场景下,现有信道预测算法未考虑噪声影响及预测精度低的问题,提出了一种注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法。首先,设计了一种通道注意力信道去噪网络对信道状态信息进行去噪处理,降低了噪声对信道状态信息的影响。然后,提出了基于复数卷积层和长短期记忆网络的信道预测模型,对去噪后历史时刻的信道状态信息进行特征提取,并且对未来时刻的信道状态信息进行预测;改进后的LSTM预测模型增强了对信道时序特征的提取能力,提高了信道预测的精度。最后,结合Adam优化器对未来时刻信道状态信息进行预测输出。仿真结果表明:与对比算法相比,所提基于注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法对信道状态信息的预测精度更高,能够适用于高速移动场景下的时变信道预测。

基于DDPM的调制信号星座图去噪方法

调制信号广泛应用于有线通信、无线电通信和视频传输等领域。然而,调制信号在传输过程中常受到噪声干扰,这为后续调制识别造成了影响。针对这一问题,本文提出一种基于去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model,DDPM)的调制信号去噪方法。该方法将理想调制信号星座图样点坐标输入神经网络,基于DDPM正向扩散加噪过程生成噪声数据训练网络模型,用DDPM逆扩散过程实现真实调制信号星座图去噪。该方法能够在任意噪声干扰下,恢复出信噪比较高的调制信号星座图。实验结果表明,该方法在处理二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)、正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)、8移相键控(8 Phase Shift Keying,8PSK)调制方式时表现出了显著的去噪效果。当信噪比高于-5 db时,去噪后的星座图样点坐标偏移量仅为1.17e-02,标准差仅为1.53e-04,可有效用于调制识别中。

基于匹配追踪的信号去噪方法性能影响因素分析

基于匹配追踪(Matching Pursuit)的信号去噪方法的基本思想是利用信号、噪声与原子库相关性大小的差异。在实际应用中,相关性大小要用内积来衡量。当信噪比较低、信号长度有限时,内积不再准确反映相关性大小,去噪方法的性能严重下降甚至失效。该文首先介绍了此类方法的基本思想和处理流程,在此基础上深入分析了信噪比、信号长度对相干比阈值及去噪性能的影响,通过仿真验证了分析结果的正确性,并从中得到了一些有益的结论。

自适应调零天线动态性能影响因素研究

本文针对卫星导航接收机的功率倒置(PI)算法在动态环境下受到最优权值处理速度的制约,导致动态抗干扰性能下降这一个问题,通过建立动态仿真环境,以七阵元均匀圆阵作为天线布阵的仿真模型,研究了不同权值更新速率对动态抗干扰性能的影响,证明了权值更新速率的提升对动态抗干扰性能也有相应的提高。并且分析了在不同快拍数以及不同时域抽头数对动态抗干扰性能的影响,证明了可以通过适当选择快拍数和时域抽头数来提高权值更新速率。本研究为建立更加完善的工程实现方案提供了理论依据,对存在类似需求的空时自适应调零天线抗干扰系统具有一定的参考价值。

GNSS海洋反射信号接收机设计与分析

针对全球导航定位系统(global navigation satellite system,GNSS)海洋反射信号遥感技术的需求,文章设计了一种GNSS海洋反射信号接收机,用以对GNSS直射信号和反射信号进行接收。多普勒延迟映射结构是GNSS海洋反射信号接收机中的关键部件,采用直射信号通道闭环、反射信号通道开环的方式,反射信号通道利用直射信号通道获得的扩频码和多普勒频率,在半个C/A码片时间内进行相关积分,得到反射信号的相关峰波形。由于海面反射的GNSS信号是多个不同反射信号的集合,合成码的相关波形和直射信号不同,其位置和形状包含了海洋学参数信息,通过此相关函数波形即可解算出海面风场信息。GNSS海洋反射信号接收机技术可以为海洋环境监测、基础测绘、灾害监测等领域提供技术支持。

基于L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现,根据可控及可观格莱姆矩阵得到基于相似变换矩阵的L_(2)灵敏度表达式,并进行稀疏化校准,将L_(2)灵敏度最小化问题转换为凸函数求最值问题,求导得到L_(2)灵敏度最小化表达式,代回即得前向差分算子数字滤波器的稀疏化状态空间实现.仿真结果表明,所提方法设计的数字滤波器具有更好的抗FWL效应.

应用贝叶斯模型的盲近场通信感知一体化算法

在6G通信系统中,随着天线规模的增大,菲涅尔区逐步扩展,现有的远场通信假设会引入严重的能量扩散,即角度域不再稀疏.近场通信利用球面波前进行建模,其信道模型与用户到达基站的角度和距离相关,在通信的同时可以估计角度和距离,实现通信感知一体化(Integrated Sensing And Communication,ISAC).本文针对近场环境下ISAC问题,提出了基于极坐标的近场模型,通过非均匀网格划分将ISAC转化为稀疏估计问题,进而提出基于稀疏贝叶斯学习模型和消息传递算法的ISAC算法,同时完成活跃用户检测、位置感知和通信.此外,所提算法采用差分调制,在通信和感知中无需利用导频,即可实现盲ISAC,有效提升通信系统的频谱效率.仿真结果表明,相对于均匀区域划分和文献现有方法,本文提出的ISAC算法可获得更高的感知精度和误码率性能.

《信号处理》传感器阵列与多通道信号处理专刊简介

传感器阵列与多通道信号处理是信号与信息处理领域中的一个前沿研究方向,已然成为了诸多重要工程应用的基础性理论与技术,例如雷达、声呐、语音、射电天文学、地震学、医学成像、无线通信等。然而,随着新一代信息技术的快速发展和应用场景的不断革新,其面临的信号环境日趋复杂,传统的传感器阵列与多通道信号处理理论和方法面临着全新的挑战。

基于全映射复合多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断

为有效提取滚动轴承振动数据中的非平稳故障特征,将复合多尺度散布熵(CMDE)中的不同映射方式进行集成,形成了一种新的测量轴承振动信号复杂度和自相似度的方法,即全映射复合多尺度散布熵(FCMDE)。在此基础上,提出了基于FCMDE和k近邻(KNN)的滚动轴承故障诊断方法,利用FCMDE计算轴承振动信号的熵值并提取轴承的故障特征,将高维故障特征输入KNN分类器中进行滚动轴承的故障识别,采用西储大学和江南大学轴承数据集的验证结果表明,FCMDE方法能够有效识别滚动轴承的故障类型,准确率分别达到了100%和95.83%。

基于稀疏约束的低复杂度可变分数时延滤波器

针对基于Farrow结构的可变分数时延(Variable fractional delay,VFD)滤波器需求解大量子滤波器系数这一关键问题,本文将稀疏约束理论引入滤波器的权系数优化中,研究具有稀疏系数的Farrow结构滤波器。在极大极小(Minimax)准则下,通过添加L1正则化约束项改进权系数优化模型,在系数(反)对称性基础上进一步增加系数的稀疏度。然后,采用交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM)进行权系数迭代求解。仿真实验表明,本文提出的基于稀疏约束的VFD滤波器在保证高延迟精度的同时,乘法器和加法器分别减少了47.69%和58.60%,极大地降低了系统运算量以及复杂度。

TPC三能力提高进阶混合式智慧教学模式构建与应用——以“数字信号处理”课程为例

数字信号处理课程以工程教育专业认证为抓手,以新工科建设和双一流建设为背景,坚持以学生为中心,成果为导向,实现“理论Theory+实践Practice+协作Cooperation”TPC三能力提高.即依据建构主义学习理论,课前三阶导学智慧预习,学生线上自主学习,教师采用PBL教学模式在线发布项目任务书和导学攻略完成课前测;课中五步教学智慧课堂,线下以项目为驱动采用TBL教学模式,以小组为单位项目实践、展示和评价;课后三省思学智慧提升,学生知识拓展、思维导图总结,教师教学反思用于持续改进.最后采用知识、能力、行为多维度智慧评价实现学生TPC三维目标进阶提升.

一种基于知识蒸馏的量化卷积神经网络FPGA部署

设计了一种针对心电数据实时分类的量化神经网络,将权重量化为两位整数,运用知识蒸馏的方法使性能达到了期望的效果,并部署于FPGA开发板上。知识蒸馏后的量化网络比全精度网络的分类准确率提升了9%。在FPGA开发板上的运行结果符合预期,达到了需要的性能,可以对左束支传导阻滞(L)、右束支传导阻滞(R)、正常心拍(N)和室性早搏综合征(V)四种心电信号进行分类,相比于其他量化方式对存储参数的需求更小,资源使用更少,相比于CPU速度提升了1.5倍,运行时间达到实时性要求,适合于部署在小型、轻量化的资源有限的可穿戴设备上。

基于CDIO的电子信息工程多维实践教学改革探索

为适应“新工科”人才培养的新要求,针对传统实践教学存在的缺陷,以CDIO理念为指导,开展电子信息工程专业实践教学改革。构建三级递进的实践教学体系,将理论教学、基础训练、工程实践有机统一,突出工程教育;搭建多样化的实践教学平台,构建校内外实践基地,拓展学生实践空间;改革实践教学内容和教学方法,强调项目驱动、任务驱动,增加设计性、开放性实验,注重过程考核;完善实践教学质量监控体系,实施多方评价。改革增加了学生的专业认同感和学习兴趣,有效提高了学生的工程意识、团队合作能力和实际动手能力。

基于L1范数自适应匹配滤波的重叠超声信号分离研究

在使用低频超声TOF技术对大厚度多层复合介质测厚时,超声反射回波之间容易出现有效回波和近表面干扰波重叠现象且难以分离,从而影响TOF的测量精度。针对此类问题,提出了基于L1范数的自适应匹配方法,基于时空域中近表面干扰表现出规律一致性,而有效回波则展现出推移特性的不同特征,在时空域对采集的超声阵列信号进行自适应匹配处理,实现有效回波和近表面干扰波的分离,从而增强有效回波的分辨率。仿真数据处理结果证明了所提方法的有效性,信噪比提高了3 dB。实验结果表明,该方法能高效解决重叠超声信号分离的问题,在固体火箭发动机测厚场景中展现出广阔的应用前景。

正交通道中码分干扰对载波捕获的影响分析及研究

在多功能数字基带的信号处理过程中,由于正交通道的码分干扰较大,传统的FFT算法无法进行载波捕获。文中从理论上分析了正交通道中扩频码对FFT算法的影响,并进行了仿真分析,最后提出双向搜索捕获算法和增加平方算法两种方法在消除码分干扰中的应用。双向搜索捕获算法在完成码捕获的同时能获得多普勒频率;增加平方算法能有效消除码分多址的影响,精确计算多普勒频率,简单实用。实验结果表明,两种消除码分干扰的算法各有优点,在实际工程应用中可根据需要选择使用。

强干扰下基于三阶互累积量的FMCW雷达信号DOA估计算法

针对车载调频连续波雷达存在相互干扰的实际情况,本文提出了一种基于三阶互累积量的多目标波达方向超分辨估计方法.该方法利用同步采集的阵列信号并根据回波信号和干扰信号的非相关特性,构造三阶互累积量矩阵,随后根据子空间方法获得二维空间谱,实现距离和方位的联合估计.计算机仿真结果表明,本文所提方法能够在抑制强干扰影响的同时实现3°以内多目标识别,与现有超分辨法和重构法相比,具有更高的角度分辨率和估计精度.