检索结果-南通市图书馆

FCM-FastICA的点蚀声发射信号分离识别方法

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应用声学 2022年

作者：姚俊宇张颖赵鹏程王雪琴钱一呈常州大学安全科学与工程学院江苏省特种设备安全监督检验研究院

金属点蚀是一种破坏性和隐患较大的设备损伤形式。点蚀会产生声发射信号。点蚀过程中产生的多种声源类型会造成信号混叠，影响腐蚀进程的判断。针对点蚀信号混叠问题，提出一种模糊C均值聚类与快速独立分量分析算法相结合的点蚀信号分... 详细信息

金属点蚀是一种破坏性和隐患较大的设备损伤形式。点蚀会产生声发射信号。点蚀过程中产生的多种声源类型会造成信号混叠，影响腐蚀进程的判断。针对点蚀信号混叠问题，提出一种模糊C均值聚类与快速独立分量分析算法相结合的点蚀信号分离识别方法。通过分析单、双点蚀声发射数据将点蚀分为钝化膜破裂阶段、点蚀诱导成核及发展阶段，由聚类确定信号类别并用快速独立分量分析分离混合信号，利用相关性函数验证分离效果。结果表明：单点蚀过程存在3类原信号，双点蚀过程存在7类信号，其中包含单个信号与混合信号；单个信号与原信号相关性极高，达到0.8以上，混合信号的分离分量与原信号相关性达到0.6以上，分离效果较好。该方法可对点蚀混合信号进行有效分离和识别，为腐蚀进程判断提供支持。

关键词：点蚀混合信号盲源分离相关性系数信号分离聚类

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基于信号重构的非参数化混叠信号分离方法

现代雷达 2023年第2期45卷 1-7页

作者：申宇彤杨修志李品晋本周南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106 军委装备发展部北京100032 南京电子技术研究所江苏南京210039

复杂电磁环境下,雷达、通信等信号在时域、频域、时频域存在复杂混叠,且各类型信号带宽差异大、调制样式多样,常规信号分离方法难以应用。文中提出了一种基于信号重构的非参数化混叠信号分离方法。基于瞬时幅度的傅里叶分解,建立非参数... 详细信息

复杂电磁环境下,雷达、通信等信号在时域、频域、时频域存在复杂混叠,且各类型信号带宽差异大、调制样式多样,常规信号分离方法难以应用。文中提出了一种基于信号重构的非参数化混叠信号分离方法。基于瞬时幅度的傅里叶分解,建立非参数化稀疏信号模型,将混叠信号分离转化为瞬时幅度和瞬时频率的联合估计问题,基于交替迭代思路,分别进行估计和更新。对于瞬时幅度项,基于广义近似消息传递方法进行估计;对于瞬时频率项,利用瞬时频率变化平缓性特征,建立瞬时频率更新模型,实现对瞬时频率的更新。进一步,基于瞬时幅度和瞬时频率估计结果进行各信号重构,实现混叠信号分离。仿真结果表明:文中所提方法能有效分离时频域复杂混叠信号。

关键词：信号分离非参数化单通道稀疏重构

基于EVMD-LNMF的复合故障信号分离方法

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振动与冲击 2019年第16期38卷 146-152页

作者：王梦阳王华庆董方任帮月宋浏阳北京化工大学机电工程学院

非负矩阵分解算法(NMF)和变分模态分解算法(VMD)已用于复合故障信号的分离,但VMD算法过程中模态分量个数难以确定,且NMF算法由于缺少相关约束,对故障源相互耦合,特征信息微弱分解效果并不理想。为此提出了基于能量收敛因子为判据的变分... 详细信息

非负矩阵分解算法(NMF)和变分模态分解算法(VMD)已用于复合故障信号的分离,但VMD算法过程中模态分量个数难以确定,且NMF算法由于缺少相关约束,对故障源相互耦合,特征信息微弱分解效果并不理想。为此提出了基于能量收敛因子为判据的变分模态分解算法(EVMD)与局部非负矩阵分解算法(LNMF)相结合的复合故障信号分离方法;构造了能量收敛因子,并以此为判断准则,自适应确定VMD算法中模态分量个数;将获得的模态分量重构组成模态矩阵,采用邻近特征值占优法获取LNMF算法中的最优分解维数;对模态分量作LNMF算法处理,突出局部特征信息,从而分离出耦合的多故障信号,提取故障特征信息。仿真及轴承复合故障实验结果表明:提出的基于EVMD-LNMF的信号分离方法,明显优于未改进的VMD-NMF方法,可以有效分离并提取出外圈与滚动体冲击性特征,实现了轴承的复合故障诊断。

关键词：改进变分模态分解(VMD) 局部非负矩阵分解复合故障信号分离

采用区分性幅相联合字典学习的低截获概率信号分离方法

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国防科技大学学报 2019年第3期41卷 18-24页

作者：陈游周一鹏王星田元荣周东青空军工程大学航空工程学院陕西西安710038 国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037 北方电子设备研究所北京100089

为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题,提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题,构建了幅相联合字典模型;针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题,基于区分性... 详细信息

为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题,提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题,构建了幅相联合字典模型;针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题,基于区分性字典学习思想提出在字典学习过程目标函数中加入交叉表示抑制项。仿真结果表明:幅相联合字典能够充分表示典型低截获概率信号的幅相信息,交叉表示抑制项能有效抑制信号间的交叉表示,算法具有良好的分离性能。

关键词：信号分离字典学习稀疏表示低截获概率信号

基于多时间特征融合网络的ADS-B实采信号分离

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电讯技术 2023年

作者：王文益袁梦中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室

广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADS-B)是被国际民用航空组织(International Civil Aviation Organization，ICAO)大力推广的用以提高空中交通管理效率的监视技术。随着ADS-B系统的广泛应用，ADS-B信号的交织成为不可避免的问题。不同于以往单天线ADS-B信号分离论文中利用仿真的ADS-B信号制作数据集，该文将单天线接收的真实飞机发射的ADS-B原始信号通过调整信号起始时间以及功率并人为增加噪声来制作数据集。为了提高信号分离的时域波形精度，该文提出一种多分辨率多时间特征融合重采样网络(Multi-Temporal feature Resampling of Multi-Resolution Features，MTRM-RF)，MTRM-RF网络通过卷积将信号转化成不同采样率的信号并分别使用多层堆叠逐渐膨胀的一维卷积提取不同时间间隔的特征，以获得更多的时间信息。通过对多种基于深度学习的语音分离网络进行比较发现MTRM-RF网络能够有效地融合ADS-B信号的不同采样率、不同时间间隔采样点的特征进行训练。并且随着训练集数据量的增加，信号分离的平均解码正确率达到88.39%，证明该网络可有效的分离单天线实采的ADS-B交织信号。

关键词：广播式自动相关监视深度学习信号分离单天线多分辨率多时间特征融合重采样网络

物理层超高频射频识别标签信号分离中的信道估计

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电子与信息学报 2016年第1期38卷 119-126页

作者：段汉俊吴海锋曾玉云南民族大学电气信息工程学院昆明650500

在被动式的超高频(UHF)射频识别(RFID)系统中,当多个标签选择同一个时隙向阅读器发送信息,标签间冲突就会产生,该冲突通常只在介质访问控制(MAC)层上解决。其实,若冲突信号在物理层上被分离,识别效率将能得到很大的提高。在物理层冲突... 详细信息

在被动式的超高频(UHF)射频识别(RFID)系统中,当多个标签选择同一个时隙向阅读器发送信息,标签间冲突就会产生,该冲突通常只在介质访问控制(MAC)层上解决。其实,若冲突信号在物理层上被分离,识别效率将能得到很大的提高。在物理层冲突信号分离中,信道估计是一项关键技术,因为好的信道估计有助于准确地恢复冲突信号。传统的信道估计方法在两个标签冲突的情况下具有较好的估计性能,但当冲突标签数超过2时,却会产生较高的误差。该文针对物理层的UHF RFID信号分离问题,提出一种新的信道估计方法。该方法利用已知的前缀信号,采用最小二乘方法对信道进行估计。从实验结果看,当标签冲突数超过2时,该文提出的信道估计方法的误差要小于传统的估计方法,而且估计的信道得到的分离效率也高于传统方法。

关键词：射频识别标签冲突信号分离信道估计最小二乘

基于广义周期性的单通道多分量正弦调频信号分离和参数估计

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电子与信息学报 2014年第10期36卷 2438-2444页

作者：朱航张淑宁赵惠昌南京理工大学电子工程与光电技术学院解放军73015部队

针对噪声条件下的单通道多分量正弦调频(SFM)信号,该文提出一种信号分离和参数提取方法。利用正弦调频信号的广义周期性进行奇异值分解,以求出分量信号的调制频率;通过离散点搜索,估计出分量信号的调频(FM)初始相位、调制指数及载频,并... 详细信息

针对噪声条件下的单通道多分量正弦调频(SFM)信号,该文提出一种信号分离和参数提取方法。利用正弦调频信号的广义周期性进行奇异值分解,以求出分量信号的调制频率;通过离散点搜索,估计出分量信号的调频(FM)初始相位、调制指数及载频,并对这些估计值利用信赖域算法进行优化,减小误差;利用内积计算,估计分量信号的幅度和初始相位。此外,还利用自相关矩阵特征值分解估计混合信号的信噪比(SNR),并根据信噪比确定停止分解的阈值。在仿真与分析中,针对具体的信号详细说明了该方法的各步骤,并在不同信噪比条件下分析了该方法的参数估计精确度。

关键词：信号处理多分量正弦调频信号信号分离参数估计广义周期性自适应阈值

基于周期FRFT的多分量LFMCW雷达信号分离

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航空学报 2013年第4期34卷 846-854页

作者：黄宇刘锋王泽众向崇文邓兵海军航空工程学院电子信息工程系中国人民解放军91635部队

多分量线性调频连续波(LFMCW)信号的截获和特征提取是雷达情报侦察的难点,为了实现对多分量LFMCW信号的快速检测和有效分离,提出了一种基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)的多分量LFMCW雷达信号分离新方法。首先介绍了PFRFT,分析了PFRFT... 详细信息

多分量线性调频连续波(LFMCW)信号的截获和特征提取是雷达情报侦察的难点,为了实现对多分量LFMCW信号的快速检测和有效分离,提出了一种基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)的多分量LFMCW雷达信号分离新方法。首先介绍了PFRFT,分析了PFRFT和FRFT之间的关系,讨论了LFMCW信号的PFRFT特征。然后给出了一种离散PFRFT的计算方法,结合周期分数阶Fourier域(PFRFD)的窄带滤波和CLEAN算法实现了多分量LFMCW信号的分离。仿真结果表明:①PFRFT的计算效率较周期Wigner-Hough变换(PWHT)具有明显优势;②LFMCW信号分量在特定PFRFD中具有能量峰值,分离后能较好保留时频特征;③当两个LFMCW信号分量的功率相差较大时,适合在PFRFD分离,反之适合在时域分离;④当信噪比(SNR)为0dB时,两个具有相同功率的LFMCW信号分量分离后,与初始信号分量的相关系数都达到了0.9以上。

关键词：分数阶Fourier变换线性调频连续波检测信号分离特征提取

单通道多分量伪码复合线性调频信号分离及参数估计

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兵工学报 2014年第9期35卷 1363-1374页

作者：朱航张淑宁赵惠昌南京理工大学电子工程与光电技术学院解放军73015部队

提出一种单通道内多分量伪码复合线性调频信号分离和参数提取方法。利用奇异值分解求得各分量重复周期,通过对信号求平方消除伪码对参数提取的影响,同时通过周期积累减小噪声及其余分量对待分离分量的干扰,对周期积累后的信号采用分数... 详细信息

提出一种单通道内多分量伪码复合线性调频信号分离和参数提取方法。利用奇异值分解求得各分量重复周期,通过对信号求平方消除伪码对参数提取的影响,同时通过周期积累减小噪声及其余分量对待分离分量的干扰,对周期积累后的信号采用分数阶傅里叶变换(FRFT)和搜索方法估计信号调频率和载频。利用内积计算,估计分量信号的初始相位,利用伪码信号虚部为0的特性,估计出伪随机码序列及信号幅度。此外,还利用自相关矩阵特征值分解的方法估计了混合信号的信噪比,根据信噪比的不同,自适应地确定停止分解的阈值。在仿真与分析中,针对具体的信号说明了本方法的各步骤,并在不同信噪比条件下分析了该方法的有效性。

关键词：兵器科学与技术多分量信号伪码复合线性调频信号参数提取信号分离自适应阈值