对传感器阵列信号波达方向(DOA,direction of arrival)估计算法研究多集中在均匀线阵、圆阵等规则阵型阵列,但在水下传感网络等应用环境中阵元分布具有一定随机性,阵列呈现不规则特点.论文利用虚拟阵元思想,通过对不规则阵列的虚拟内插...对传感器阵列信号波达方向(DOA,direction of arrival)估计算法研究多集中在均匀线阵、圆阵等规则阵型阵列,但在水下传感网络等应用环境中阵元分布具有一定随机性,阵列呈现不规则特点.论文利用虚拟阵元思想,通过对不规则阵列的虚拟内插,在逻辑上构建多个具有相同配置参数的子阵列;对多个结构相同的子阵,利用空间平滑技术进行相关目标方位估计;为消除内插引入的非高斯有色噪声影响,引入信号高阶累积量,用累积量矩阵代替协方差矩阵,保证算法精确高效.通过计算机仿真,首先对比了不同信噪比和快拍数条件下提出的算法与传统算法性能,其次研究了构建子阵时角度间隔的取值对估计结果的影响,最后定量分析了特定信噪比和快拍数下新算法DOA估计的平均偏差和标准差,结果显示,新算法能有效提高估计精度.展开更多
针对传统基于高阶累积量的无线通信信号调制识别方法存在不含频率信息、低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下识别率低及识别种类较少等问题,设计了一种新的基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法.该方法引入一阶微分和中值滤波...针对传统基于高阶累积量的无线通信信号调制识别方法存在不含频率信息、低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下识别率低及识别种类较少等问题,设计了一种新的基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法.该方法引入一阶微分和中值滤波预处理等技术,有效解决了多进制频移键控(M-ary frequency-shift keying,MFSK)信号的组内识别问题.进一步地,改进特征参数设置,设计识别流程,提升低信噪比下多达10种常用调制信号的识别率.蒙特卡洛仿真实验验证了所设计方法具有识别信号种类多和识别率高等优点,有望应用于实际场景.展开更多
为了识别当前通信系统所采用的主要调制方式,该文结合高阶累积量和循环谱的特点,采用混合识别算法,同时应用智能决策算法(神经网络)对信号进行识别。该算法基于四阶和六阶高阶累积量构造出一个新的特征参数,将数字调制信号分为{BPSK,2AS...为了识别当前通信系统所采用的主要调制方式,该文结合高阶累积量和循环谱的特点,采用混合识别算法,同时应用智能决策算法(神经网络)对信号进行识别。该算法基于四阶和六阶高阶累积量构造出一个新的特征参数,将数字调制信号分为{BPSK,2ASK},{QPSK},{2FSK,4FSK},{MSK}和{16QAM,64QAM}5类。然后利用高阶累积量的其它特征参数以及循环谱特征对{OFDM},{16QAM,64QAM},{2ASK,BPSK}及{2FSK,4FSK}进行识别。为便于工程实现,该文采用半实物仿真以及Lab VIEW和MATLAB混合编程来验证算法。仿真结果证明,该算法能够在较低信噪比下实现对{OFDM,BPSK,QPSK,2ASK,2FSK,4FSK,MSK,16QAM,64QAM}等多种信号的分类,在信噪比高于5 d B时,调制方式识别率可达94%以上,由此证明了该方法的有效性。展开更多
详细讨论高阶累积量(Higller order cumulants,HOC)的特点和性质,分析基于HOC理论的相关信号处理技术,以及在处理随机信号的非线性特性时独特的功能。基于HOC的振动信号分析处理技术,即双谱分析、1.5维谱分析以及双相干谱分析方法,分析...详细讨论高阶累积量(Higller order cumulants,HOC)的特点和性质,分析基于HOC理论的相关信号处理技术,以及在处理随机信号的非线性特性时独特的功能。基于HOC的振动信号分析处理技术,即双谱分析、1.5维谱分析以及双相干谱分析方法,分析了各自特点以及估计算法。在此基础上,将HOC引入到机械传动齿轮系统的故障诊断分析之中,对系统故障特征进行提取并对故障类型进行区分。对不同大小和不同类型故障的传动系统进行试验测试,采用HOC进行特征提取识别,并对HOC理论实际应用效果作了分析评价,表明HOC是一种较理想有前途的有效方法。展开更多
文摘对传感器阵列信号波达方向(DOA,direction of arrival)估计算法研究多集中在均匀线阵、圆阵等规则阵型阵列,但在水下传感网络等应用环境中阵元分布具有一定随机性,阵列呈现不规则特点.论文利用虚拟阵元思想,通过对不规则阵列的虚拟内插,在逻辑上构建多个具有相同配置参数的子阵列;对多个结构相同的子阵,利用空间平滑技术进行相关目标方位估计;为消除内插引入的非高斯有色噪声影响,引入信号高阶累积量,用累积量矩阵代替协方差矩阵,保证算法精确高效.通过计算机仿真,首先对比了不同信噪比和快拍数条件下提出的算法与传统算法性能,其次研究了构建子阵时角度间隔的取值对估计结果的影响,最后定量分析了特定信噪比和快拍数下新算法DOA估计的平均偏差和标准差,结果显示,新算法能有效提高估计精度.
文摘为了识别当前通信系统所采用的主要调制方式,该文结合高阶累积量和循环谱的特点,采用混合识别算法,同时应用智能决策算法(神经网络)对信号进行识别。该算法基于四阶和六阶高阶累积量构造出一个新的特征参数,将数字调制信号分为{BPSK,2ASK},{QPSK},{2FSK,4FSK},{MSK}和{16QAM,64QAM}5类。然后利用高阶累积量的其它特征参数以及循环谱特征对{OFDM},{16QAM,64QAM},{2ASK,BPSK}及{2FSK,4FSK}进行识别。为便于工程实现,该文采用半实物仿真以及Lab VIEW和MATLAB混合编程来验证算法。仿真结果证明,该算法能够在较低信噪比下实现对{OFDM,BPSK,QPSK,2ASK,2FSK,4FSK,MSK,16QAM,64QAM}等多种信号的分类,在信噪比高于5 d B时,调制方式识别率可达94%以上,由此证明了该方法的有效性。
文摘详细讨论高阶累积量(Higller order cumulants,HOC)的特点和性质,分析基于HOC理论的相关信号处理技术,以及在处理随机信号的非线性特性时独特的功能。基于HOC的振动信号分析处理技术,即双谱分析、1.5维谱分析以及双相干谱分析方法,分析了各自特点以及估计算法。在此基础上,将HOC引入到机械传动齿轮系统的故障诊断分析之中,对系统故障特征进行提取并对故障类型进行区分。对不同大小和不同类型故障的传动系统进行试验测试,采用HOC进行特征提取识别,并对HOC理论实际应用效果作了分析评价,表明HOC是一种较理想有前途的有效方法。