四阶累积量对角切片法提取舰船辐射噪声特征

从理论上分析了四阶累积量的特性,由此将四阶累积量分为三部分:第一为三次频率（相位）耦合部分的四阶累积量,第二是双对频率（相位）耦合（ω1+ω=ω3+ω4）部分的四阶累积量,第三为无上述两种耦合部分的四阶累积量。在此基础上,用四阶累积量的对角切片分析并提取了实际舰船辐射噪声的三次频率（相位）耦合特征、双对频率（相位）耦合特征以及子带“能量”分布特征,并将这些特征送入神经网络分类器对舰船进行分类识别,取得了A,B,C三类舰船正确识别率分别为92.5％,92.7％,88.6％的良好效果,从而验证了该方法的有效性和实用性。

基于四阶统计2-D切片的直扩信号多参数估计

基于四阶累积量2-D切片,提出了一种低信噪比环境直扩信号的参数估计方法。该方法可同时估计直扩信号的载波频率和扩频码周期,且还具有较强的抑制噪声的能力。计算机仿真实验验证了其有效性。

基于四阶累积量对角切片的短波自适应通信信号检测

短波自适应通信信号的检测是现代电子战信号处理的一个重要研究课题,本文提出了基于四阶累积量对角切片的短波自适应通信信号检测方法.文章推导了有限长度信号四阶累积量对角切片的分段估计方法,分析了其渐进性能,分析表明该估计方法降低了估计方差;论文介绍了信号检测原理,借助于计算机仿真研究了高斯白噪声和色噪声及不同信噪比下不同检测方法的性能.仿真对比结果验证了该方法的有效性.

基于互四阶累积量一维切片的地震层位自动拾取方法

为了解决强相干高斯色噪声干扰下地震层位无法正确拾取的问题,文中提出了一种基于互四阶累积量一维切片的地震层位自动拾取方法,阐述了该方法的基本原理和具体算法。该方法利用地震层位上横向波形的相似性以及互四阶累积量一维切片对高斯噪声不敏感的特点,实现了同相轴的时间延迟估计;同时对直接影响地震层位拾取精度的相关参数进行了设定。理论模型计算表明,该方法对相干高斯色噪声有很强的抑制能力,信噪比达到-10dB。实际资料应用结果与原始数据的地质层位吻合较好,断层、断点位置准确,其拾取精度不亚于人工方法的精度,而效率远远高于人工方法。

基于角域四阶累积量切片谱的柴油机连杆轴承故障特征提取

提出了一种角域四阶累积量切片谱方法,应用于提取连杆轴承微弱故障特征。首先,对升速过程振动信号进行阶比重采样得到角域平稳信号,再计算其四阶累积量对角切片谱,构成角域四阶累积量切片谱,用于分析不同转速区间、不同测试位置下的非稳态信号,提取连杆轴承微弱故障特征。试验结果表明:角域重采样与四阶累积量对角切片谱相结合,既能分析非稳态信号,又能抑制噪声干扰;特定阶比带内的角域四阶累积量对角切片谱的能量和峰值,能有效识别连杆轴承各种技术状态,可以作为连杆轴承磨损故障的特征参数;并得出了敏感测试位置、敏感转速区间和特征阶比带。

基于四阶累积量切片的宽带传播算子测向方法

四阶累积量的盲高斯性改善了高斯噪声存在情况下的方位估计算法性能,四阶累积量切片同样具有盲高斯性,结合改进的传播算子法(MPM)不但可以降低算法的运算量,还可以改善算法的性能。首先利用旋转不变方法(RSS)对宽带信号进行聚焦处理,聚焦处理后的矩阵输出再求其四阶累积量切片矩阵,对该矩阵利用改进的传播算子法得到测向结果。论述了四阶累积量切片适用于改进的传播算子法的原理,并通过仿真验证了算法在盲高斯噪声、运算量及测向性能方面的优越性。

基于四阶累积量切片的衰弱信道预测方法(英文)

在通信系统中,为实现自适应传输,发送端必需知道信道状态信息。本文我们研究一种基于四阶累积量切片的估计和预测衰弱信道状态信息的方法。理论和仿真实验表明其相对于最小均方误差算法有更好的效果。

柴油机气门故障的四阶累积量切片谱特征提取

提出了一种四阶累积量切片谱方法提取发动机气门微弱故障特征。首先,计算发动机缸体振动信号的四阶累积量对角切片;其次,对四阶累积量的对角切片进行离散傅里叶变换,得到四阶累积量切片谱,用于分析不同转速、不同测试位置下的缸体振动信号,提取气门微弱故障特征。试验结果表明:四阶累积量对角切片谱既能抑制噪声干扰,又能减小高阶谱的计算量;特定转速和测试位置的四阶累积量切片谱的能量和峰值,能有效识别气门磨损状态,可以作为气门磨损故障的特征参数;并得出了敏感测试位置、敏感转速区间。

基于四阶累积量一维切片的直扩信号检测

文章提出了一种在强背景噪声条件下检测弱直扩信号参数的方法:利用四阶累积量一维切片在低信噪比条件下估计直扩信号载频。因高阶累积量对高斯白噪声有良好的抑制能力,四阶累积量一维切片检测法与传统自相关信号检测法相比,能在更低信噪比条件下恢复信号载频谐波分量。在四阶累积量计算过程中,巧取其一维切片进行计算,减小了运算量。在给出的仿真结果中,以较短的数据长度,能在-15dB下检测到直扩信号载频。

伪波束域四阶累积量切片高分辨方位估计法

在低信噪比或空间非白噪声情况下,基于信号二阶统计量的高分辨方法,性能变差较快。在基于四阶累积量切片MUSIC方法的基础上,结合波束域高分辨方法的思想,提出了一种四阶累积量切片伪波束域高分辨方位估计方法。分析表明,高阶累积量的运用有效抑制了空间高斯白噪声和有色噪声;波束域方法的运用有效滤除了部分空间噪声,增强了方法的稳健性。仿真结果表明,相比基于四阶累积量切片的MUSIC方法,所提出的方法在高斯白噪声和有色噪声中,有效提高了低信噪比情况下的方位估计精度,降低了目标的分辨门限。

影响四阶累积量二维切片估计性能的参数研究

基于四阶累积量二维切片的参数估计是一种在低信噪比环境下估计直扩信号扩频码周期等通信参数的重要方法。不失一般性,本文基于四阶累积量二维切片方法对AWGN信道下DS-SS/BPSK信号进行了扩频码周期等参数的估计,利用控制变量法深入分析了检测窗口大小、符号持续时间与扩频码周期相对关系、累加次数等参数对其估计性能的影响,并仿真验证结论的正确性。理论和仿真均表明,若反侦查方合理设置符号持续时间与扩频码周期的相对关系,可以降低扩频码周期被检测概率;而侦查方合理设置检测窗口大小和累加次数可以增大扩频码周期检测概率。因此,分析这些特定参数对四阶累积量二维切片估计性能的影响在侦查和反侦查中扮演着极为重要的角色。

基于高阶累积量一维切片的地震信号初至自动拾取方法

将现代重要的统计信号处理理论高阶累积量理论引入到地震信号的分析与处理中,提出了一种基于互四阶累积量一维切片的地震信号初至自动拾取方法,并给出了该方法的基本原理与具体算法。该方法利用地震信号横向波形的相似性以及互四阶累积量对高斯色噪声不敏感的特点,实现地震信号初至时间的自动拾取。理论模型计算表明,在强高斯色噪声干扰下该方法仍能对地震信号初至起跳时间进行有效拾取,信噪比达到-3dB;在实际资料应用中,该方法能快速准确地确定地震信号初至点的位置,与人工拾取结果基本一致。

谐波信号四阶累积量中所含信号信息研究

研究了谐波信号四阶累积量 ,发现它比二阶、三阶累积量所含信息更丰富。它可以分析出谐波信号各分量间频率及相位存在的三种关系 :频率 (相位 )双对耦合、频率 (相位 )三次耦合、频率 (相位 )相互独立。这三种关系在多次谐波信号中可能同时存在 ,也可能存在一种或两种。此外 ,当有频率耦合时 ,还可提供信号的相位信息。为了简化计算 ,本文着重研究了四阶累积量对角切片及其频谱 ,并用仿真实例验证了不同频率 (相位 )

基于四阶累积量对角切片的水下目标检测

本文针对目标噪声中可能含有对称分布信号的情况,结合三阶统计量具有抑制对称分布信号的特点,提出了用四阶统计量对水下目标噪声进行检测,构造了基于四阶累积量对角切片的检测统计量,并运用该方法对模拟舰船目标信号和潜艇模型信号进行分析,并与双谱方法的检测结果进行了比较。结果表明:基于四阶累积量的检测方法优于双谱检测方法,且具有更小的计算量。

基于四阶累积量的时空阵列扩展

基于四阶累积量,本文提出了一种爆炸式时空阵列扩展方法,该方法将阵列孔径按实际阵元数成几倍、几十倍增长.这种阵列扩展方法既可以应用于循环平稳信号源,也可以应用于非循环平稳信号源.由于阵列扩展的规则性,2-D DOA估计可以采用ESPRIT算法,从而无须谱峰搜索.但该方法随着信号源数的增加,其计算量也会随着增加.最后的实验仿真验证了这种阵列扩展的有效性.

基于四阶累积量的直接序列扩频信号多参数估计

将高阶统计理论应用于直接序列扩频信号的参数估计,提出了一种基于四阶累积量2-D切片的方法,该 方法能够同时估计载波频率和扩频码周期。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。

四阶累积量谱线增强方法的改进仿真研究

为提高自适应谱线增强器跟踪性能,减小高阶累计量的计算量,综合了变步长算法与变符号函数法(ISA)算法的优点,在高阶累积量的能量幂函数变步长极性迭代自适应谱线增强算法的基础上,首次提出了一种计算正弦信号基于高阶累积量变步长ISA算法的迭代自适应谱线增强方法。该方法用输入信号的能量幂函数作变步长来改善跟踪性能,用非输入信号的分段性限幅函数来减小高阶累计量的计算量。仿真结果表明该算法在抑制高斯噪声和非高斯对称分布(拉普拉斯)噪声上优越于基于能量幂函数变步长极性迭代自适应谱线增强算法,能稳定保持信噪比提高3 dB。

旋转机械运行稳定性劣化的高阶累积量特征提取方法

研究了基于高阶累积量理论的1.5维谱、四阶累积量对角切片谱方法在提取运行稳定性劣化特征方面的性能;从敏感性、趋势性、差异性、一致性角度,讨论了两种特征提取方法的趋势预测适用性。基于构建的转子实验台进行转子系统多种劣化类型下不同劣化程度状态的特征提取实验,检验两种方法作为特征提取手段的性能,解决了风电机组传动系统运行稳定性劣化的状态诊断、劣化趋势预测中特征提取方法的选择缺少理论依据的问题。

基于高阶累积量的自适应IIR线谱增强器

将四阶累积量的递推算法推广到求正弦信号的四阶混合累积量,并提出了一种基于四阶混合累积量切片的自适应IIR结构的线谱增强器算法。该线谱增强器通过自适应前向线性预测法求得滤波器的系数,从而使带噪信号的线谱成份得到增强。仿真结果表明,在平稳或非平稳输入信号情况下,该算法从色噪声中提取正弦信号的能力优于基于二阶自相关函数的自适应IIR线谱增强器。

基于EMD和2(1/2)维谱的直升机声信号特征提取

利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的方法将直升机声信号进行分解,得到一系列本征模态分量(Instrinsic Mode Function,IMF)。计算实际直升机声信号及由其分解得到的每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱,并由此得到实际信号及每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱的幅度绝对值之和E。计算每一个IMF的E值与实际信号E值的比值构成直升机声信号特征矢量。采用神经网络分类器,对两种不同机型的直升机声信号进行分类和识别。仿真实验验证了该方法是可行的、有效的,分类识别取得了较好的效果。