基于宽带相干信号子空间方法的超声导波长骨评价

超声导波对长骨的生物力学特性敏感,已经广泛应用于长骨的健康评价。由于骨骼的高衰减特性,准确估计长骨中宽带相干导波信号的频散模式,进而准确反演长骨材料特征参数,是骨超声领域的一个研究热点和难点。本文提出了一种基于宽带相干信号子空间的导波波数估计方法,高精度提取导波频散模式;在此基础上,应用具有全局优化特性的蚁群算法从导波模式中估计长骨材料参数,成功实现了对长骨状况的定量评价。仿真和离体实验(2块仿真样本和2块离体牛骨)共同验证了方法的有效性,实验频散与参考频散之间的相对误差分别为3.52%,3.83%,3.35%,4.51%;对于离体牛骨,皮质骨厚度、纵波速度、横波速度估计值与参考值之间的平均相对误差分别为3.10%,0.11%,0.03%。综上,本文提出的方法为定量超声长骨评价提供了新的借鉴,也可应用于其他固体波导频散的高精度提取和结构健康表征。

多径环境下基于检索信号子空间的直接定位算法

针对多径环境下直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法性能下降的问题,提出一种多径环境下基于检索信号子空间的直接定位算法。该算法采用重构噪声子空间的多重信号分类算法在提取信号子空间与噪声子空间的同时降低阵列信号相关性,并基于噪声子空间估计信号到达角度(Angle of Arrival,AOA)解算多个辐射源位置。为降低所提算法的复杂度,等间隔划分目标区域求得多个辐射源权重位置,再联立信号子空间与权重位置检索信号子空间中视距(Line-of-Sight,LOS)分量最大的阵列元素,采用稀疏算法识别目标辐射源位置。仿真结果表明,所提算法明显优于传统的两步定位法和重构噪声子空间的多重信号分类(Reconstructing Noise Subspaces Multiple Signal Classification,IRNSMUSIC)算法,能够提升多径环境下直接定位算法的定位精度。

基于信号子空间分解的三维地震资料高分辨率处理方法

提出了一种新的基于信号子空间分解技术的3D地震资料高分辨率处理方法.利用信号子空间分解技术,不仅可以分离3D地震资料中的信号和噪声,而且可以进一步根据地震同相轴的倾角不同,将混合信号进行分解得到单个同相轴信号.通过丢弃噪声子空间,只对不同信号子空间重构的信号利用谱白化技术进行高分辨率处理,然后累加所有处理结果,从而达到既提高地震资料的分辨率,又提高地震资料信噪比的目的.对合成资料和实际地震资料的处理结果表明,此法具有好的应用前景.

基于信号子空间转换与快速子空间测向算法的局部放电超声阵列信号测向方法

提出一种基于信号子空间转换法(signal subspacetransform,SST)与快速子空间测向算法(fast subspaceestimation of DOA,FDOA)的局放超声阵列信号高精度测向新方法。首先利用SST算法对局放超声阵列信号进行聚焦处理,使得原始信号的宽频空域信息被最大限度地保留,从而实现宽带信号方位信息的累积。然后采用FDOA对聚焦后的窄带信号进行波达方向估计,FDOA无需特征分解,无需估计整个协方差矩阵,可提高运算速度,且具有更高的测向精度。在此基础之上,应用医学宽频超声信号和4 4超声阵列传感器模型,进行局放超声阵列信号测向仿真研究,仿真结果表明,测向误差小于2,验证了该方法的正确性。

宽带波束域相干信号子空间高分辨方位估计

提出了宽带波束域相干信号子空间目标高分辨方位估计的频域处理与时域处理方法。分别设计出一组覆盖观察扇面的频域和时域低旁瓣恒定主瓣响应宽带波束形成器,然后对频域或时域波束形成器输出数据运用MUSIC方法估计目标方位。时域处理方法不需要进行频带分解,相对于频域处理需要较少的缓存和运算量。所提出的方法还可以在保证波束主瓣响应恒定的同时,通过在旁瓣区域形成期望宽度和深度的凹槽,用于抑制观察扇面外强干扰源。计算机仿真结果表明,本文的时域处理方法能够获得与本文频域处理方法相近的方位分辨与估计性能,它们都能够分辨相干信号源,且方位分辨与估计性能都高于已有方法。通过在干扰方位设计凹槽,较好地抑制了观察扇面外强干扰源,改善了对相干的弱信号源的方位分辨与估计性能。

小波包分解树结点与信号子空间频带的对应关系及其应用

小波包变换的Mallat分解算法可以把较宽的信号频带划分成相等带宽且互不重叠的窄频带,但由于信号子空间频带的频率大小并非按照分解树结点(node)编号的大小顺序排列,各个结点重构信号的频率范围不易判定.本文通过分析小波包变换的Mallat分解算法与分解滤波器的关系,设定频带编号与结点编号间进行二进制转化的运算规则,得到了小波包分解树结点与信号子空间频带的对应关系,然后通过模拟信号进行了验证.结果表明,本文给出的小波包信号子空间频带的排列规则是正确的.

基于信号子空间的ESPRIT-Like算法在相干DOA估计中的应用

相干环境中DOA估计的一个主要任务是在预处理中设法消除空间协方差矩阵的秩损失,首先分析了相干信号对基于子空间的超分辨算法的影响,随后从矩阵重构的思路出发,提出了一种基于信号子空间的ESPRIT-Like算法,最后通过仿真结果证明该方法的有效性与优越性。

一种低复杂度的信号子空间拟合的新方法

提出一种低复杂度的信号子空间拟合的新方法.证明了多级维纳滤波器的匹配滤波器(或降维矩阵的列矢量)可以张成一个压缩信号子空间.利用其与Krylov子空间等效这一特点,推导出信号子空间拟合一个新的基本公式,进而建立信号子空间拟合一个新的准则函数.分析表明,压缩信号子空间可以由降维矩阵的列矢量有效地张成,而且计算降维矩阵只需要多级维纳滤波器的若干步前向递推,所以本文方法的运算量和复杂度均较小.最后,计算机仿真验证了本文方法的有效性.

改进的基于信号子空间的多通道语音增强算法

通过同时对角化麦克风阵列接收信号中语音信号和噪声信号的全局协方差矩阵,本文改进了一种基于信号子空间分解的多通道语音增强算法.该算法不依赖任何信号模型且无需对噪声信号的统计特性进行任何先验假定,它弥补了原始算法只限于白噪声背景下语音增强的不足,实现了色噪声背景下语音信号的最优估计.仿真结果表明本文算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果.

一种数值稳健且低复杂度的信号子空间估计新方法

该文提出了一种数值稳健且低复杂度的信号子空间估计新方法。该方法通过多级维纳滤波器前向迭代构造观测数据协方差矩阵三对角化的转换矩阵,其列向量为信号子空间的一组正交基。与传统的相关相减结构结构相比,该文的多级维纳滤波器前向迭代通过Householder酉变换实现,显著增强了有限精度运算中信号子空间基向量的正交性,提高了数值稳健性。此外,基于Householder矩阵的酉性质和矩阵后向累积提出了一种转换矩阵的快速计算方法,降低了计算复杂度。计算机仿真结果验证了该方法的数值稳健性和计算效率。

依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理方法

提出了一种依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理新方法。相干信号子空间(CSS)宽带处理方法的核心思想是通过聚焦变换将宽带信号各频率分量的信号子空间映射成为一个信号子空间。而依赖于频率变化模型(FDM)的宽带处理方法则是通过引入一组关于频率的基函数,建立阵列信号依赖于频率变化的模型,从而直接进行宽带处理。本文把CSS的聚焦思想应用到FDM,提出了一种宽带目标方位估计方法,并构造了对角聚焦矩阵。新方法采用了FDM,增大了相关矩阵的维数,有效地反映了噪声子空间,因此比CSS具有更好的性能;采用聚焦,大大减小了FDM方法庞大的运算量。计算机仿真结果验证了新方法的有效性。

基于传播算子的宽带源相干信号子空间测向方法

将窄带传播算子方法引入宽带源测向的相干信号子空间处理中。首先提出一种新的聚焦矩阵的计算方法；该方法不需要进行角度预估，也不需要任何矩阵分解，对信号方向不敏感，运算量小。在此基础上，根据相干信号子空间处理方法的原理，对聚焦的空间协方差矩阵作传播算子方法的处理。整个过程避免了矩阵分解，因而运算量降低，仿真结果证明了该方法的有效性。

基于多级维纳滤波器的信号子空间拟合算法

提出一种信号子空间拟合的新方法。推导出信号子空间拟合一个新的基本公式,进而建立信号子空间拟合一个新的准则函数。分析表明,信号子空间可以由多级维纳滤波器的若干个匹配滤波器有效地构成,而且匹配滤波器只需要多级维纳滤波器的若干步前向递推,所以该方法具有小运算量和低复杂度的特点。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。

ITD改进信号子空间超声检测信号去噪

金属材料超声检测信号中存在的干扰噪声严重影响实际缺陷的检测精度,因此必须对采集的检测信号进行有效去噪处理。针对传统信号子空间去噪方法的不足,提出固有时间尺度分解(ITD)改进信号子空间信号增强算法的超声检测信号去噪方法,融合ITD方法和信号子空间的优势。通过现场超声检测缺陷信号数据的对比验证表明,信噪比、均方根误差和相关性等参数都比较满意,对含有有色噪声的超声检测信号去噪效果明显。

用信号子空间法校准天线阵各通道增益和相位的不一致性

基于阵列协方差矩阵特征分解的测向技术,在天线阵各通道特性不一致时,其性能会急剧下降。本文提出了一种校准非线性阵列各通道增益和相位不一致性的新方法,即利用两个未知精确方向校准信号源的信号,分别作特征分解处理,然后通过用迭代算法求解非线性方程组以估计各通道的增益和相位因子。模拟结果表明,本文的方法是成功的。

一种基于信号子空间和听觉掩蔽效应的语音增强方法

采用子空间分解法对噪声语音进行信号增强,并用基于Johnston听觉掩蔽模型的感知滤波器对增强后的信号频谱进行平滑以抑制背景音乐噪声。几种噪声背景下对增强语音的客观测试表明,与传统的信号子空间分解法相比,基于信号子空间和听觉掩蔽效应的方法可有效地减少语音信号的失真度。

提取ESPRIT算法信号子空间的DOA估计研究

ESPRIT算法在有效性和稳定性方面都有非常突触的表现,所以其受到了广泛的研究。同时不可避免的要进行特征值分解,无法满足实时系统的要求。因此,提出了一种提取信号子空间的快速算法,通过对旋转矩阵的改进,不需要进行特征值分解和繁琐的迭代计算,节约了计算时间,使得所提算法可以运用于实时处理,并且取得了良好的效果。

一种基于信号子空间和听觉掩蔽效应的语音增强方法

提文推导了基于离散余弦变换(DCT)的子空间分解法对有色噪声背景下的语音进行增强的公式,用基于听觉掩蔽效应的感智滤波器对增强后的信号频谱进行平滑以抑制背景噪声。几种噪声背景下对增强语音的客观测试表明,本文提出的方法可以有效地减少语音信号的失真度。

基于信号子空间处理的和/差波束干涉SAR/GMTI技术研究

该文研究了和/差波束干涉SAR/GMTI技术在通道不平衡条件下地杂波对消问题。文中阐述了和/差波束干涉SAR/GMTI的原理,推导了理想条件下地杂波空域对消因子。实际系统中,由于存在通道幅相不一致等误差,直接空域对消并不能有效抑制地杂波。该文研究了基于信号子空间处理的和/差波束干涉SAR/GMTI方案,通过二维信号子空间处理自适应地校正通道误差,进而对地杂波进行空域对消。仿真实验表明该方案对系统误差的敏感度显著下降,具有很好的鲁棒性,更适合于工程实施。

基于高斯-拉普拉斯-伽玛模型和人耳听觉掩蔽效应的信号子空间语音增强算法

针对信号子空间语音增强算法中的子空间选择和线性滤波器中噪声功率谱和拉格朗日乘子的估计问题,用高斯、拉普拉斯和伽玛模型描述了语音的分布,提出了利用目标语音概率最大化来确定信号子空间维度的方法。在噪声子空间上,利用条件概率估计出噪声功率谱。接着,为了合理地折中增强语音中的残余噪声和语音畸变,提出了一种基于人耳听觉掩蔽效应的拉格朗日乘子估计方法。实验证明,在多项语音质量评价指标上,所提算法都取得了更好的结果。所提的信号子空间算法比传统的信号子空间算法更有效地消除了噪声,使得恢复的语音具有更好的质量。