一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法

针对信道中高斯加性噪声引起接收端相干解调系统的误码问题,提出了一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法,为提高通信系统的抗噪特性提供研究基础。文中采用差分进化算法与支持向量机SVM算法相结合的方法,通过差分进化算法优化SVM算法中的惩罚因子与高斯径向基的核函数参数,并对模拟环境下相干解调系统受高斯加性噪声影响所产生的误码数据进行了预测。实验结果表明,基于差分进化的SVM算法预测模型相比经典遗传算法预测精度提高了3.7%,预测精度基本满足误码率数据的预测要求,并具有较强的泛化能力。

基于BPSK解调算法的随钻测量无线通信系统的搭建

地质勘测中,确保勘测数据的精准并能够随时根据钻井情况调整姿势是钻井工程的技术关键。当前国内外随钻测量系统通信技术主要是基于脉冲数据传输方案,这种技术传输性能弱、局限性大。引入随钻测量无线电磁传输技术解决钻井通信问题,基于BPSK(Binary Phase Shift Keying)调制方案,对通信传输系统进行优化,并做通信实验测试。结果表明BPSK方案能很好提升信号宽带能力,传输速率达到100 bit/s,误码率<0.1%,有效解决载波问题,同时工频信号与噪声信号抗干扰能力进一步提升。研究内容对地质钻井平台精准控制具有较大意义。

面向激光测振应用的改进相位生成载波解调算法

为了解决相位生成载波解调方案应用于激光测振技术时,系统中存在的非线性失真问题,提出一种改进相位生成载波解调算法。该算法采用低频、大幅值的相位调制和迭代重加权椭圆特殊拟合对两路含有非线性误差的正交信号进行校正以抑制非线性失真。其中,低频相位调制由三角波信号驱动压电换能器生成,确保小信号情况下椭圆拟合结果的准确性。迭代重加权椭圆特殊拟合可以减小离群数据的影响并避免拟合结果退化为双曲线,具有精度高、鲁棒性好和计算效率高的优点。实验结果表明改进相位生成载波解调算法可以有效抑制激光测振实验系统的非线性失真,在不同相位调制深度(0.8~3.4 rad)下解调信号的信纳比和总谐波失真稳定,对应的标准差分别为0.55 dB和0.03%。系统的响应线性度优于99.99%,动态范围可达103.9 dB@500 Hz,总谐波失真为1%且工作频宽为20~8000 Hz。与传统相位生成载波解调方案相比,该算法不仅显著抑制了非线性失真,还克服了椭圆拟合算法在小信号下无法工作的缺点。

基于自适应极值的白光干涉信号解调算法研究

针对传统时域解调算法等光程点定位稳定性差、抗干扰能力弱,而频域解调算法效率低且部分方法受扫描采样步长限制等问题,课题组提出一种基于自适应极值的白光干涉解调算法。从干涉信号统计学规律出发,通过对干涉信号包络曲线加权平均,将它修正为高斯型包络曲线;然后,通过对包络曲线高斯拟合插值得到等光程点,进而得到测量方向的深度信息以及三维形貌;最后,以高度为20μm标准台阶样块为测量对象进行多次实验。结果表明:与传统算法相比,课题组所提出算法的测量重复性和精度均有显著提升。该算法为白光干涉中信号解调提供了一种重复性更好、误差更小的方法。

基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法设计

重载列车在铁路运行过程中,信号容易受到干扰和失真,影响列车的安全性。该文提出一种基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法。采用小波阈值去噪方法改进HHT算法中的集成经验模态分解成多个IMF分量后,利用小波阈值去噪法对含有噪声的分量展开去噪。使用Bedrosian乘积定理获取全新的递归函数,改进HHT算法中的希尔伯特变换,将纯调频信号作为新的重载环境面的铁路信号,基于递归Hilbert变换实现重载铁路信号自动化解调。实验测试结果表明,所提方法解调后的信号频率与仿真信号频率基本吻合,频带利用率最高可达9.3%,具有良好的信号解调能力。

基于Viterbi算法的GMSK信号解调性能分析与仿真

高斯最小频移键控(GMSK)调制是一种相位连续的恒包络调制方式,具有带外辐射小、频谱利用率高的特点、在介绍GMSK信号的基本原理的基础上,通过信号状态的具体表示及Viterbi算法分支度量的计算,给出了基于Viterbi算法的GMSK信号解调方法和系统性能分析。仿真结果表明,在误码率同为10^(-3)的条件下,该方法较二比特差分解调可获得7dB的增益,并具有较好的抗噪声和抗多径性能。

光纤光栅重叠谱解调算法中的参数优化问题研究

粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、蝠鲼觅食优化(Manta Ray Foraging Optimiza-tion,MRFO)算法和海洋捕食者算法(Marine Predator Algorithm,MPA)被广泛应用于光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)重叠光谱解调。针对两个FBG重叠光谱的情况,通过数值仿真实验,深入探究了算法关键参数(包括光谱重叠程度、算法初始种群数和迭代次数)对解调误差的影响规律,以及算法解调误差和信号噪声大小的关系。以平均解调误差为评价指标,在定量分析基础上给出了关键参数合理的设置范围。仿真结果表明:光谱重叠程度大约在30%,算法种群数在40~80,算法迭代次数位于60~90时,优化算法的解调性能最优。在优化条件下,FBG光谱复用解调性能得以提升,节省了时间成本。

基于加窗随机解调架构的电网超谐波信号检测方法

针对电网超谐波检测采样压力大、数据处理困难等问题,提出一种基于加窗随机解调架构的超谐波信号检测方法。该方法首先利用模拟信息转换技术结合加窗思想,在采样端对超谐波信号进行加窗压缩采样,得到压缩采样后的数据;随后,在重构端采用逐级二分的思想,将残差的一阶微分作为收敛阈值,改进稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法,实现对采样数据的快速重构。大量的仿真实验和测试结果表明,方法可以在减少90%数据量的情况下实现超谐波信号的频率幅值精确检测,其中频幅值检测的相对误差≤2%,频率检测误差≤3 Hz,为更准确测量超谐波提供了新思路。

光学多普勒差分流速仪数据解调方法验证

光学多普勒差分流速仪在测量海水流速时,由于信号微弱和噪声干扰,接收信号信噪比很低,信号解调面临挑战,可能导致较大的测量误差。为了准确解调埋藏在噪声中的信号并获取速度信息,需要对获取的海试测量数据进行进一步算法处理。采用自适应滤波算法有效降低了多普勒信号中混杂的高频噪声干扰,提高了海试原始数据频域信号的信噪比,并利用寻峰算法更准确地获取了谱峰值。结果表明,与直接读取原始数据的谱峰值相比,经过该算法处理后,激光差分多普勒流速仪与声学多普勒流速仪比测的流速拟合度平均误差为0.2163 cm/s,误差降低了25.5%,表明该算法对激光多普勒测速信号解调是有帮助的。

应答器上行链路信号自适应解调方法的FPGA实现

为降低电磁干扰对信号传输的影响,分析了应答器上行链路信号传输过程及其易遭受干扰信号的特点,设计了基于符号最小均方误差(least mean square,LMS)算法的自适应解调方法。为在硬件平台中实现该解调方法,通过仿真计算,确定LMS算法的自适应算法中间变量变化范围,使用截位操作完成权值系数的更新,设置均衡器长度、步长因子、中值滤波系数分别为1、1/64、16,可在不占用过多硬件资源情况下获得良好的解调性能。解调算法在现场可编程门阵列(field programmable gata array,FPGA)上予以验证,实验表明,当信噪比为6 dB时,FPGA中自适应解调误码率为0.000001,在信噪比大于等于6 dB时,实测误码率与仿真分析误码率基本一致;FPGA自适应解调方法在列车不同速度等级下误码率均小于10^(-6)。

基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法

针对共振解调方法需要选取包含较多故障信息的共振频带这一特点,提出了一种基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法,以峭度和包络谱峭度构造的复合峭度作为优化目标,对带通滤波器参数中心频率和带宽进行自适应选择。然后,使用寻优得到的最优中心频率和带宽对轴承故障信号进行滤波分析。最后,对滤波后信号进行包络解调处理,提取出故障特征频率,判断轴承故障类型。通过对仿真信号和轴承内、外圈故障信号的分析诊断,可以证明该方法能够满足共振解调方法中对共振频带选取的要求,完成轴承信号故障频率的提取,是一种有效的轴承故障诊断方法。

遗传算法优化变分模态分解在轴承故障特征提取中的应用

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)过程中模态分量个数和惩罚参数大小依赖先验知识,单一或顺序优化单一参数可能导致局部最优的问题,提出以包络熵和包络峭度因子作为适应度函数,利用遗传算法全局寻优的特点,对VMD的模态分量个数和惩罚参数组合进行优化。通过最优参数组合下的VMD对信号进行分解,可以获得多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),选择适应度函数最小IMF分量作为有效IMF分量进行包络解调,从中提取轴承信号的故障特征频率。对多种轴承故障类型信号进行分析并与其他方法对比,结果表明所提方法能有效提取轴承故障特征,有助于实现微弱故障条件下轴承故障特征频率的准确提取。

基于希尔伯特黄变换的机车信号解调算法研究

随着我国铁路的高速发展,线路上的列车快速增加、路网环境愈发复杂,导致机车信号出现了解调质量下降、抗干扰能力不足的问题。为了保证列车的运行安全,提出了基于希尔伯特黄变换的机车信号解调算法。通过分析我国机车信号系统的构成,以及列车实际运营场景中受到的多种干扰源,利用希尔伯特黄变换算法处理非线性、非平稳信号的优势以及自适应性,对机车信号的解码过程进行分析,并针对机车信号的特点对算法进行了改进。通过计算机仿真,分别对理想状态下和加噪状态下的机车信号解调算法进行了分析,并与ZFFT和小波变换解调算法的性能进行了对比,结果表明,基于希尔伯特黄变换的机车信号解调算法性能更优,抗噪性能也更强,适用于我国当前机车信号系统的解调工作。

F-P传感系统解调算法和数据处理及表现

Faber-Perot(F-P)传感系统是一种基于光学干涉原理的精密传感技术,能对多种物理量进行测量。解调算法是提取物理量信息的关键,本文讨论了峰值追踪、相位解调、波长解调和传输矩阵法等常用算法,介绍了如何通过各种信号处理技术进一步提取和精炼信息,并从灵敏度、精度、稳定性、分辨率和抗干扰能力等方面进行性能评估。这些内容为F-P传感系统的研究与应用提供了全面深入的理论基础。

基于TypeB卡阅读器的数字解调算法

该文以某款PCD芯片为研究对象,结合ISO/IEC 14443协议,针对该芯片与TypeB卡通信过程中出现频偏时,同步载波锁定困难导致解调误差较大,通信出错的问题,提出基于希尔伯特鉴相的载波同步算法;针对码元同步运算量大,导致解调速率慢,通信过慢的问题,提出增加内插点的码元同步算法。利用FPGA开发板搭建测试平台,完成解调算法的硬件实现,获得数据,相比原算法,该文设计算法在相同丢包率情况下,信噪比环境要求更低。

基于快速kurtogram算法的共振解调方法在滚动轴承故障特征提取中的应用

共振解调方法是滚动轴承故障特征提取和故障诊断中最为常用的一种方法。然而传统的共振解调技术存在带通滤波参数(中心频率和滤波带宽)需要人工进行预先确定,其具有很大的偶然性、局限性等缺陷。本文将快速Kurtogram算法用于共振解调技术带通滤波器参数的确定中,并结合共振解调技术成功运用于滚动轴承的故障特征提取,弥补了传统共振解调方法需要人工干预进行带通滤波参数确定的不足,并分别进行仿真和实验来验证该方法的有效性。

天波超视距雷达多路径Viterbi数据关联跟踪算法

天波超视距雷达目标跟踪面临多传播路径、低探测概率、低探测精度和低数据率的困难.本文在地理坐标系对运动目标建模而在雷达坐标系进行数据关联,将各传播模式的回波作为备选的竞争量测,运用动态规划的优化方式,在最大似然的意义下将VDA的回波与航迹的两维数据关联推广到回波、传播模式和航迹的三维数据关联,提出了多路径V iterbi(MVDA)数据关联算法.天波超视距雷达目标跟踪仿真表明:MVDA跟踪能力明显优于VDA和MPDA.

一种基于Viterbi算法的虚拟网络功能自适应部署方法

为了应对移动数据流量的爆炸性增长,5G移动通信网将引入新型的架构设计。软件定义网络和网络功能虚拟化是网络转型的关键技术,将驱动移动通信网络架构的创新,服务链虚拟网络功能的部署是网络虚拟化研究中亟待解决的问题。该文针对已有部署方法未考虑服务链中虚拟网络功能间顺序约束和移动业务特点的问题,提出一种基于Viterbi算法的虚拟网络功能自适应部署方法。该方法实时感知底层节点的资源变化并动态调整拓扑结构,采用隐马尔科夫模型描述满足资源约束的可用的底层网络节点拓扑信息,基于Viterbi算法在候选节点中选择时延最短的服务路径。实验表明,与其它的虚拟网络功能部署方法相比,该方法降低了服务链的服务处理时间,并提高了服务链的请求接受率和底层资源的成本效率。

Viterbi和DTW算法的关系分析——在非特定人手语识别中的应用

在经典的模式识别理论中,Viterbi算法代表了统计概率的模式匹配算法,而DTW算法代表了模版匹配的模式匹配算法,它们之间是否存在关系至今尚无定论.为了找到这两种算法之间的关系,在"类别隶属度"是广义概率的假设前提下,应用模糊数学的理论在Viterbi算法与DTW算法之间建立起联系.首先,提出了利用模糊数学的贴近度把DTW算法的"距离"向Viterbi算法的"概率"转化的通用贴近度表达式,并对通用贴近度表达式给出了理论上的证明.其次,应用DTW的通用贴近度表达式重估HMM参数,建立DTW算法与Viterbi算法之间的模糊贴近度关系,并为此提出了δ-ε算法,得到基于数据帧的类似于HMM的参数重估形式.然后,为了确保建立DTW算法与Viterbi算法之间的模糊贴近度关系的正确性,以定理的形式给出了相应的证明.再次,通过设定的DTW贴近度表达式对HMM参数重估的过程中,发现了DTW贴近度的重估参数与HMM重估参数之间存在着的模糊关系,以定理的形式对这种模糊关系加以证明.最后,依据上述定理提出了Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法,以定理的形式对Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法的正确性加以证明,并将对Dtw-ViterbiⅠ,Ⅱ,Ⅲ算法应用于非特定人手语的识别.实验表明,把DTW算法的路径搜索策略以概率的形式引进到Viterbi算法中,能够以削减候选词集的方式部分消除非特定人手语识别的误识,从而提高大词汇量情况的下非特定人手语识别的识别率和速度.

广义检波解调分析的三种算法及其局限性研究

针对广义检波滤波解调分析的局限性给机械故障诊断带来的误诊断问题 ,系统研究了广义检波滤波解调分析基本原理和局限性的产生原因 ,指出混频现象的产生主要是由于取绝对值、检波过程或平方计算过程都可能产生混频效应 ,在解调谱中出现为无法分析的频率成分 ,给分析带来很大困难。并由此推导了避免混频现象的采样频率的选取范围 ,从而根本上避免了此类误诊断的产生。所得出的结论为具有齿轮、滚动轴承等设备的机械故障诊断提供了理论参考。