乘性和加性噪声中复谐波恢复的乘积型循环统计量方法

本文提出了乘积型循环统计量的概念,利用这一概念讨论了乘性和加性平稳噪声条件下的谐波恢复问题。首先从理论上证明了循环均值的样本估计误差服从零均值渐近正态分布,提出采用乘积型循环均值来抑制噪声,并给出了基于乘积型循环统计量的谐波估计的具体方法,仿真实验验证了该算法的有效性。

一种基于循环统计量的直扩信号检测与参数估计方法

本文利用循环统计量检测循环平稳性的特性,将渐近最优2χ检验方法推广到直扩信号的盲检测,提出了一种基于循环统计量的直扩信号检测方案;理论上推导了直扩信号二阶循环统计量的表达式,分析了时间间隔的选取对从二阶循环统计量估计循环频率的影响,据此提出了基于循环统计量的直扩信号载频和chip速率等参数的估计新方法.该方法避免了多维搜索,且不需要信号的伪码序列和各频率参数等先验信息,可实现信号的“盲”检测和“盲”参数估计.仿真实验证明了本文方法的有效性.

基于循环统计量的直升机齿轮箱轴承故障早期检测

在分析齿轮箱振动信号的基础上,提出了基于循环统计量的轴承故障早期检测方法,阐述了表征故障的一维和二维循环平稳特征。该方法利用信号与噪声具有不同循环频率的特性实现了信噪分离,能够比较容易地从复杂背景中提取出微弱的特征信息。最后在某型直升机齿轮箱轴承故障的早期检测中进行了实验验证。结果表明,该方法优于功率谱和解调分析,能够提取故障的早期特征。

高阶循环统计量理论在机械故障诊断中的应用

在简要介绍现代信号处理中的高阶统计量、循环平稳以及高阶循环统计量理论的基础上 ,重点分析了它们在谐波恢复、系统辨识、特征提取等与机械设备状态监测和故障诊断及其相关领域中的应用 ,指出将高阶循环统计量理论 ,特别是高阶循环累积量和高阶循环谱理论应用于机械设备的状态监测和故障诊断领域具有重要的理论研究价值和实际应用意义。

基于二维循环统计量的二维谐波信号参数估计

本文利用二维循环统计量方法对二维平稳乘性噪声与二维平稳加性噪声共存情况下的二维谐波信号参数估计问题进行了讨论 .利用二维循环统计量能够有效地抑制二维平稳乘性噪声和二维平稳加性噪声的特点 ,有效地从噪声中提取出信号参数 .

循环统计量方法在滚动轴承故障诊断中的应用

为了处理滚动轴承故障振动信号中的调制现象 ,利用循环统计理论 ,分析了二阶统计量循环自相关函数和循环谱密度的特性。基于故障调幅信号模型推导出循环自相关函数的解调原理 ,指出调幅信号各成分在循环谱密度中的分布频段 ,提出在循环频率域中提取调幅信号的调制源的方法。该原理和方法通过仿真信号进行验证 ,应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断 。

二阶循环统计量在机械故障诊断中的应用

基于循环统计理论 ,对循环平稳信号进行处理 ,主要研究了信号的二阶循环统计特性 ,即循环自相关函数和循环谱密度 ,指出循环自相关函数不为零的循环频率对应着信号中的某些故障 ,并可以对调幅信号进行解调 .通过循环频率扫描方法提取的调制源分布在循环频率域的低频段 ,其结果可用循环频率 -频率 -循环谱密度的三维图表示 .用仿真信号对该方法进行验证 ,并应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断 。

乘性和加性噪声中谐波恢复的循环统计量方法

本文从循环平衡的观点出发来研究乘性和加性噪声中的谐波恢复问题.首先，在一定条件下建立了一般复过程的有限长付里叶变换的大样本性质．然后，得到了任意阶循环矩的样本估计关于循环频率的一致收敛速度．对于乘性和加性噪声中的谐波信号，建立了一、二、三阶循环矩样本估计的统计性质．在此基础上，分别提出了基于不同阶循环矩的谐波分最个数和频率的估计方法，并得到了估计的强相容性质和强收敛速度，最后给出了模拟实验结果．

认知无线电中基于循环统计量的频谱空穴检测方法

频谱空穴检测是认知无线电研究的关键技术。针对授权用户信号的循环平稳特性以及它和干扰信号、噪声的循环独立特性,提出了一种基于循环统计量的频谱空穴检测方案。构造了频谱空穴检测的二元假设检验模型,推导了相应的检验统计量。仿真结果表明,在低信噪比情况下,相比传统的能量检测法,该方法具有较优的检测性能,同时能有效地区分授权用户信号与同频干扰信号。

分数低阶循环统计量及其在脉冲噪声环境下时延估计中的应用

本文以α稳定分布作为噪声模型,研究了非高斯噪声对传统的二阶循环统计量的影响,提出了分数低阶循环统计量的概念,研究并证明了其性质。在此基础上提出基于分数低阶循环统计量的新的时延估计方法—RCCC(Robust Corre- lated Cyclic Covariation)。计算机模拟表明,这种算法是一种在高斯和α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的时延估计方法。

基于二阶循环统计量的MPSK信号频偏估计算法

本文利用接收信号(为二阶周期平稳信号)的二阶循环平稳特性推导了一种开环频偏估计算法,此算法的特点为:(1)接收信号为MPSK调制信号;(2)频偏估计过程不需要训练序列;(3)适用于任何分布的加性平稳噪声(白噪声及有色噪声)。文章对提出算法的性能进行了分析,并运用蒙特卡洛(MonteCarlo)方法对算法的性能进行仿真。

基于二阶循环统计量的LMS算法

证明了二阶周期平稳随机信号通过线性时不变系统后 ,仍是二阶周期平稳随机信号 ,且循环频率不变 .定义了基于二阶周期自相关函数的误差准则 ,给出了新的 LMS算法 ,并讨论了新算法的性能 .仿真结果表明 ,在收敛速度和抗噪声方面 。

基于循环统计量的OFDM信号CFAR检测及参数估计

文中结合OFDM信号二阶循环特性的自身特点,提出一种基于循环统计量的OFDM信号CFAR检测算法。通过采用改进的自相关算法确定特定时延,将协方差估计矩阵由2N维降至2维,避免多维运算的复杂度。并在此基础上,实现了对OFDM符号长度、有用符号时间、循环前缀长度、子载波间隔的盲估计。仿真实验表明,该算法具有较强的抑制加性干扰和乘性干扰的能力;并能在缺乏先验知识的条件下,实现低信噪比下OFDM信号的可靠检测及其参数的有效估计。

基于循环统计量检测的QAM信号多普勒参数盲估计

针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于循环统计量检测的盲估计算法。算法无需同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频偏处的循环频率来估计多普勒频偏,并利用数据分段求频率的方法计算变化率。仿真结果表明,在低信噪比的高斯噪声信道和多径衰落信道下,算法均可以准确而有效地实现QAM信号多普勒参数的盲估计。

基于二阶循环统计量的频谱感知方法

认知无线电可以自动感知周围环境并能调整系统参数,以适应环境的变化,是一种新的智能无线通信技术,而有效可靠的频谱感知技术是认知无线电得以发展的关键和前提.该文通过对基于二阶循环统计量检测方法的综合分析和研究,将该方法应用到认知无线电频谱空洞的检测当中,给出了利用二阶循环统计量实现对授权用户检测的具体实施方案.仿真试验结果表明,基于二阶循环统计量的频谱感知方法具有良好的检测性能,能够有效地完成对授权用户的检测.

基于循环统计量分析的滚动轴承故障诊断

是否能够提前对滚动轴承进行诊断,提早发现故障问题,对整个机械设备,甚至工业生产具有很大帮助。由于轴承自身对称的结构,所以本文通过研究循环平稳信号的处理方法对信号中的特征进行提取。通过对轴承不同类型的故障分别做功率谱、包络谱和循环谱分析,对比分析仿真结果,验证了滚动轴承发生故障时产生的振动具有循环平稳的特性以及理论研究成果地正确性和有效性。

基于高阶循环统计量的频谱感知方法

根据高阶循环统计量(HOCS)具有的严格平稳特性,提出了一种基于HOCS的频谱感知方法.该方法利用渐近最优估计理论,构造了进行频谱感知的二元假设检验模型,推导了相应的检验统计量,得出了检测概率的闭式表达式.通过对感知算法所需实数乘法运算次数的比较,说明了该算法具有与能量检测(ED)几乎相同数量级的计算复杂度.仿真结果表明,相比传统的ED法和2阶循环统计量检测法(SCFD),该方法具有良好的检测性能和抗同频干扰性能.

基于循环统计量的Volterra系统最大记忆长度估计

本文对记忆长度信息估计问题进行了论述。对于最大记忆长度信息的估计,基于循环自相关,直接使用或串接平方项的判定方法,只对系统为满Volterra系统或部分稀疏系统的情况成立。本文利用Volterra系统输出信号的线性循环自相关、非线性循环自相关以及高阶循环累积量,结合同构、组合同构、子集结构的概念和系统分阶的思想,提出了Volterra系统各阶子系统最大记忆长度信息估计方法,给出了最大记忆长度信息的判决准则,仿真结果表明:文中提出的盲判定方法可以获得更多正确的系统相关信息。

基于循环统计量的轧机偏心线性预测及补偿控制

提出了一种轧机偏心特性曲线概念.基于偏心测试信号的循环统计量建立线性预测模型,在线确定轧机偏心补偿量数据,实现轧机偏心的实时直接数据补偿控制.该方法能够准确反映并跟踪轧机偏心扰动的实际变化,满足对轧机偏心信号进行在线实时补偿控制的要求.

循环平稳过程与其离散化后过程统计量的关系

探讨了连续循环平稳过程的离散化问题,详细推导了其离散化后过程的时变统计量及循环统计量的表达式,比原有表达式更为简单和明确。根据这些表达式所得到的样值序列统计量和原连续过程统计量的定量关系,在满足不发生混迭的条件下,可由离散过程的统计量得到连续过程的统计量。