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宽带双曲调频信号参数化时频分析波达方向估计

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声学学报 2023年第1期48卷 27-40页

作者：薛城顾怡鸣宫在晓李整林中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

针对有源探测或脉冲侦查中双曲调频信号的波达方向估计问题,提出了基于参数化时频变换(PTFT)的多重信号分类(MUSIC)测向算法,简称PTFT-MUSIC算法。该算法由发射信号确定针对双曲调频信号的参数化变换核,对接收信号进行频域参数化时频变... 详细信息

针对有源探测或脉冲侦查中双曲调频信号的波达方向估计问题,提出了基于参数化时频变换(PTFT)的多重信号分类(MUSIC)测向算法,简称PTFT-MUSIC算法。该算法由发射信号确定针对双曲调频信号的参数化变换核,对接收信号进行频域参数化时频变换,利用获得的时频分布建立阵列信号时频分布模型,并以此模型设计基于时频分布矩阵的MUSIC算法以实现双曲调频信号的波达方向估计。通过仿真和实验对该算法的估计误差和多目标分辨性能进行了分析,仿真和海上实验结果表明:相比现有的时频MUSIC算法,PTFT-MUSIC算法能有效提高空间谱分辨率和波达方向估计性能,同时该算法拥有对特定调频信号筛选性,结合时频域滤波算法能有效抑制相干直达波干扰,应用于多基地声呐系统时有效提高了声呐定位性能。

关键词：波达方向估计 MUSIC算法调频信号有效抑制直达波干扰时频分布阵列信号多目标分辨

基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换与时频分析

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振动工程学报 2023年第3期36卷 698-705页

作者：卢恋任伟新王世东合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 深圳大学滨海城市韧性基础设施教育部重点实验室广东深圳518060

分数阶Fourier变换作为传统Fourier变换的推广,与传统Fourier变换分析平稳信号类似,在实现对非平稳信号的时频分析过程中往往出现同样的频谱泄漏问题。为了提高分数阶Fourier变换与时频分析的精度,依据Kaiser窗可自由选择主瓣和旁瓣宽... 详细信息

分数阶Fourier变换作为传统Fourier变换的推广,与传统Fourier变换分析平稳信号类似,在实现对非平稳信号的时频分析过程中往往出现同样的频谱泄漏问题。为了提高分数阶Fourier变换与时频分析的精度,依据Kaiser窗可自由选择主瓣和旁瓣宽度的特性,提出一种基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换算法,论述了Kaiser窗在分数阶Fourier变换中的作用原理,从理论上推导出一般信号基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换解析时频表达式以及特性,最终得到非平稳信号的时频分布与时变结构参数识别算法。通过任意线性调频信号的仿真算例以及非平稳激励三层框架结构振动台试验,对结构进行瞬时频率识别和算法的验证。结果表明,瞬时频率识别值与理论值和试验结果吻合良好,Kaiser窗可以提高分数阶Fourier变换算法时频分析的精度,体现出该方法有一定的鲁棒性。

关键词：时变结构分数阶Fourier变换频谱泄漏 Kaiser窗时频分布

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浅海双基地有源探测调频信号直达波消除

声学学报 2022年第2期47卷 187-197页

作者：顾怡鸣宫在晓陈艳丽李整林中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

双基地有源探测常采用长脉宽探测信号以获取更高的时间增益,容易导致回波弱信号被强直达波信号掩蔽而影响回波检测。针对长调频信号直达波的干扰,提出基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的直达波消除方法。该方法利用调频信号在时频分布上的稀... 详细信息

双基地有源探测常采用长脉宽探测信号以获取更高的时间增益,容易导致回波弱信号被强直达波信号掩蔽而影响回波检测。针对长调频信号直达波的干扰,提出基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的直达波消除方法。该方法利用调频信号在时频分布上的稀疏性,通过对接收信号进行分数阶傅里叶变换分离直达波和回波信号然后在变换域对直达波信号进行去除。远程双基地有源探测的收发距离较远,直达波信号经过长距离传播,浅海多途信道的影响不可忽视,因此通过数值仿真分析了浅海声传播对FrFT消除直达波方法的影响。理论和仿真分析结果表明,FrFT对一定时频分布的调频类信号具有足够的分辨力,可以有效在浅海环境中分离和消除直达波干扰。利用2018年的一次海上试验数据,对基于FrFT的直达波消除方法进行了检验,结果表明该方法可有效消除有源探测中的直达波干扰。该方法计算复杂度低,受浅海频散信道影响小,具有很好的稳健性。

关键词：分数阶傅里叶变换调频信号直达波干扰有源探测直达波信号回波检测分辨力时频分布

基于多重同步压缩变换的微震信号去噪方法研究

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应用基础与工程科学学报 2022年第2期30卷 486-500页

作者：李亦佳王静王正方隋青美山东大学控制科学与工程学院山东济南250061 江苏恒康机电有限公司江苏盐城224014

针对微震信号能量弱、信噪比低的问题,本文提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)与小波阈值“强强联合”的微震信号去噪方法,实现微震信号噪声压制.该方法主要利用小波阈值对多重同步压缩变换系数进行去噪,进而反变换实现信号重构,在... 详细信息

针对微震信号能量弱、信噪比低的问题,本文提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)与小波阈值“强强联合”的微震信号去噪方法,实现微震信号噪声压制.该方法主要利用小波阈值对多重同步压缩变换系数进行去噪,进而反变换实现信号重构,在仿真信号和实际微震单道记录中均得到验证.仿真结果表明,相较于短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、同步压缩变换(SST),MSST具有更好的时频系数浓缩能力,瑞利熵最小;本文方法信噪比提高3dB,均方误差最小(MSE=0.12),峰值信噪比PSNR最大(PSNR=18.29),平滑度指标SM较小,且计算时间短,仅为50ms,远远小于高阶SST,具有明显的优势.在此基础上,将此方法应用于实际微震单道记录,测试结果表明该方法具有较好的噪声压制能力,具有实用价值.

关键词：噪声压制多重同步压缩变换时频分布瑞利熵信号重构

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基于改进复声强法的非合作跳频信号方位估计

中国惯性技术学报 2022年第5期30卷 597-603页

作者：王哲睿王燕王逸林董文峰哈尔滨工程大学水声技术重点实验室哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 工业和信息化部哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001

针对由于跳频信号的频率随时间不断跳变,导致传统复声强法对其方向估计性能不佳的问题,提出一种改进复声强测向方法。首先,构建时频分布矩阵,利用跳频信号模糊函数的特点,对时频交叉项进行抑制;然后,利用迭代法滤除分布于整个时频面的... 详细信息

针对由于跳频信号的频率随时间不断跳变,导致传统复声强法对其方向估计性能不佳的问题,提出一种改进复声强测向方法。首先,构建时频分布矩阵,利用跳频信号模糊函数的特点,对时频交叉项进行抑制;然后,利用迭代法滤除分布于整个时频面的高斯白噪声,获得清晰的时频分布图,并利用信号的时频特征对信号分离与提取时频脊线;最后,将脊线所对应的时频点进行时间积分,利用时频信息提升复声强法对跳频信号的测向能力。仿真及水池试验结果表明,在信噪比大于0 dB时,方位估计均方根误差小于1°,提升了复声强方法对跳频信号方位估计的准确性与稳定性。

关键词：跳频信号时频分布复声强法方位估计

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基于生成对抗与卷积神经网络的调制识别方法

系统工程与电子技术 2022年第3期44卷 1036-1043页

作者：邵凯朱苗苗王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

自动调制识别在频谱监测和认知无线电中占有重要地位。针对现有调制识别算法在低信噪比条件下识别率低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的数... 详细信息

自动调制识别在频谱监测和认知无线电中占有重要地位。针对现有调制识别算法在低信噪比条件下识别率低的问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的数字信号调制识别方法。在利用平滑伪Wigner-Ville分布将调制信号转换为时频图像(time-frequency images, TFIs)后,在经典GAN中嵌入了剩余密集块(residual dense block, RDB)结构,保证了对TFIs的去噪和修复。通过对经典的剩余网络(residual network, ResNet)模型微调,满足了TFIs的识别与分类。仿真结果表明,所提方法在低信噪比情况下有效地降低了噪声对TFIs的干扰,提高了识别性能。

关键词：自动调制识别时频分布卷积神经网络生成对抗网络剩余密集块

基于高阶傅里叶同步挤压变换与希尔伯特变换的次同步振荡分析

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高电压技术 2022年第3期48卷 1192-1201页

作者：魏东辉房俊龙东北农业大学电气与信息学院哈尔滨150030

针对次同步振荡分量提取存在噪声干扰和模态混叠问题,提出一种结合高阶傅里叶同步挤压变换(high-order Fourier synchrosqueezed transform,HFSST)与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)的次同步振荡分析方法。该方法在傅里叶同步挤压变... 详细信息

针对次同步振荡分量提取存在噪声干扰和模态混叠问题,提出一种结合高阶傅里叶同步挤压变换(high-order Fourier synchrosqueezed transform,HFSST)与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)的次同步振荡分析方法。该方法在傅里叶同步挤压变换(Fourier syn-chrosqueezed transform,FSST)基础上,通过信号幅值和相位的高阶泰勒展开,定义一种调制算子对瞬时频率估计进行修正,从而提高信号时频分布的能量聚集程度和重构精度。然后,将所提方法应用于次同步振荡分析中,利用该方法对次同步振荡进行时频分析和模态分解,并与HT结合得到各分量振荡参数。通过仿真实验和实测数据分析,并与短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)、重排方法(reassignment method,RM)、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)等对比,结果表明:所提方法能抑制噪声干扰,得到更好的次同步振荡时频分布,同时可实现多分量的次同步振荡模态分解,准确辨识次同步振荡参数,对电力系统安全稳定运行具有一定的参考意义。

关键词：傅里叶同步挤压变换时频分布模态分解次同步振荡瑞利熵调制算子谐波提取

一种二维时频多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法

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机械科学与技术 2023年第12期42卷 2011-2020页

作者：李嘉绮郑近德潘海洋童靳于安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243032

多尺度熵是一种有效表征一维振动信号复杂性和不规则程度的非线性动力学方法,但其只考虑了信号的时域复杂性,而忽略了频域信息。为了综合利用振动信号时频域信息和量度时频分布的复杂性特征,将二维多尺度熵引入到滚动轴承的故障诊断中,... 详细信息

多尺度熵是一种有效表征一维振动信号复杂性和不规则程度的非线性动力学方法,但其只考虑了信号的时域复杂性,而忽略了频域信息。为了综合利用振动信号时频域信息和量度时频分布的复杂性特征,将二维多尺度熵引入到滚动轴承的故障诊断中,提出了一种基于二维时频多尺度熵和萤火虫算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用连续小波变换将一维时间序列转换为时频图像;其次,计算时频图像的二维多尺度熵值;再次,将得到的二维多尺度熵值输入到萤火虫优化的支持向量机中进行分类和预测;最后,通过滚动轴承试验数据分析验证所提方法的有效性。结果表明:论文所提方法能够准确地识别滚动轴承的故障类型和故障程度。

关键词：二维时频多尺度熵时频分布滚动轴承萤火虫优化支持向量机故障诊断

基于Takenaka-Malmquist自适应时频分布的特征指标——来自上证和深证的数据

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系统工程理论与实践 2020年第12期40卷 3112-3123页

作者：陈维国钱涛李建平谢启伟北京工业大学经济与管理学院北京100124 中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 澳门科技大学系统工程研究所中国澳门999078 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190

股票价格指数度量并反映了股票市场总体价格水平及其变动趋势,包含了丰富的市场信息,受到投资者和政策制定者的普遍关注.利用一定的数学方法对其进行分析和研究,挖掘股指的潜在价值,对加快资本市场治理,提升金融效率,促进国民经济的平... 详细信息

股票价格指数度量并反映了股票市场总体价格水平及其变动趋势,包含了丰富的市场信息,受到投资者和政策制定者的普遍关注.利用一定的数学方法对其进行分析和研究,挖掘股指的潜在价值,对加快资本市场治理,提升金融效率,促进国民经济的平稳快速发展具有十分重要的意义.本文利用基于Takenaka-Malmquist自适应傅里叶分解(简称自适应傅里叶分解或AFD)的时频分布,有效提取了股票价格指数的时频特征,分析股票市场的变动趋势.为满足自适应傅里叶分解的要求,首先利用H-P滤波算法对时间序列进行预处理,去除时间序列的趋势项,然后利用AFD算法处理周期项数据,在此基础上得到股票价格指数的时频分布,并进一步分析股指变动趋势.基于自适应傅里叶分解的算法可以有效提取股指在时频两域的信息,避免了单一域分析的缺陷,且比现有的小波分解方法具有更高的分辨率和准确度.为检验指标的有效性,本文利用上海证券交易所的上证综合指数(代码000001)和深圳证券交易所深证成份指数(代码399001)实证检验了指标的有效性,结果表明基于自适应傅里叶分解的时频分布提出的股市技术分析指标可以用于中短期股票市场的变动特征分析.

关键词：自适应傅里叶分解时频分布股票价格指数 Takenaka-Malmquist系统