多重信号分类算法

摘要： 多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法是波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计领域中的经典算法之一,但其谱峰搜索过程的巨大计算量降低了算法的实时性。经典进化算法虽能降低搜索时间,却仅能搜索到一个解,当存在多个入射信号时便无法搜索全部解。为了解决该问题,在粒子群算法的基础上,借鉴小生境思想提出了小生境粒子群算法,利用顺序聚类算法将粒子划分到不同的小生境,并根据小生境的迭代数选择不同搜索策略,兼顾了搜索广度和深度。仿真结果表明,改进粒子群算法在进行多谱峰搜索时能大幅降低搜索时间并搜索到全部解,与同类算法相比具有更高的精度和较少设置参数,其精度可以达到10^(-3),用时可以达到网格搜索的1/7000,在基于MUSIC算法的多个信号DOA估计中有重要的应用价值。

摘要： 多重信号分类(MUSIC)算法的前提条件为噪声是零均值的高斯白噪声。在实际应用中,由于滤波器的通带范围等器件因素,噪声往往是有色噪声。以卫星导航抗干扰应用为背景,针对有色噪声条件,采用对角加载技术改进了MUSIC抗干扰算法。首先通过理论推导和仿真实验,分析了有色噪声条件对MUSIC算法的影响;然后分析了对角加载方法对有色噪声条件下的MUSIC算法的影响,为加载量的选取提供了依据;最后通过实验分析,给出了最佳加载量的选取准则。分析表明,加载噪声比取10~15 dB即可取得较好的改善效果。

摘要： 针对仅发射分集的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)下来波方向(Direction of Arrival,DOA)的估计精度被严重降低的问题,提出了一种改进的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法。改进方法首先引入线性运算代替MUSIC算法的特征值分解,降低算法的计算量;其次,MUSIC算法的空间谱函数在DOA处是断点且趋近于较大值,而求导可以使断点处的峰值更加明显,因此通过对空间谱函数求一阶导数构造一个新的空间谱函数,可以有效的提高低SNR下DOA的估计精度。仿真结果表明,改进算法在低SNR下有效的提高了仅发射分集的MIMO雷达的DOA估计精度。

摘要： 为了通过Wi-Fi无线信号实时监测呼吸率和步速等体征,提出对诺基亚Wi-Fi Beacon系列产品采集的信道状态信息的预处理方法以及基于菲涅尔区模型实现呼吸监测和多重信号分类算法提取多普勒速度这两种信号处理模型的仿真实验步骤,分析实际应用的健壮性并展望无线感知技术的发展前景。通过仿真实验结果表明,在特定条件下所提出的预处理方法切实有效,估计算法模型的准确率较高,可用于实时监测人体体征信息。

摘要： 针对轮换迭代算法在混合互耦误差和幅相误差条件下存在估计精度不高的问题,提出了一种改进非迭代多重信号分类(improved non-iterative multiple signal classification,INI-MUSIC)算法.改进算法利用误差系数在均匀圆阵下的特殊性质和矩阵向量转换定理,将幅相误差和互耦误差与波达方向(direction of arrival,DOA)估计角度分离,从而实现混合误差下的降维操作,进而通过重新构造代价谱峰函数对亏损的秩进行补偿,实现对DOA角度的估计和对误差系数的联合估计.此算法降低了混合误差条件下错误谱峰出现的概率,具有更好的二维DOA估计精度,工程应用价值更高.

摘要： 提出一种基于空间差分技术的近场源方位角和距离联合估计新算法.算法利用平稳噪声协方差矩阵关于主对角线对称的特点,构造近场源定位模型下的空间差分矩阵.推导并证明了该矩阵的谱分解特性,以此为基础确定噪声子空间,借助谱峰搜索实现定位参量估计.算法通过对消噪声分量有效降低了未知平稳噪声对定位精度的影响,同时避免了应用差分技术解决信源定位时出现的伪峰问题.均方根误差的仿真结果证明了算法的有效性.

摘要： 针对水下探测通信一体化干扰抑制中时延估计误差对主动干扰抑制性能的影响,以及常规多重信号分类(MUSIC)时延估计方法因数据长度有限、信噪比低使得信号与噪声子空间不完全正交,导致时延估计性能下降的问题,提出了基于子空间加权的MUSIC时延估计方法.该方法通过重构噪声子空间,并利用信号特征值与噪声功率构造加权值,对子空间进行加权,实现对MUSIC时延估计谱的修正.仿真结果表明,所提方法较互相关法、MUSIC算法和SSMUSIC算法具有更高的时延估计精度,以及更优的时延分辨率.

摘要： 目前,Wi-Fi已被广泛应用于公共和私人领域,基于无线技术的无设备人体入侵检测在实现资产安全、应急响应和个性化服务等室内服务中有着广泛的应用前景.针对现有方法存在误报和漏报严重、海量信息难以分析、部署麻烦等问题,文中提出了一种基于Wi-Fi信号的入侵检测方法.首先利用Wi-Fi设备上细粒度的信道状态信息(Channel State Information,CSI)捕捉由人体移动引起的微小变化;其次利用多重信号分类算法(Multiple Signal Classification,MUSIC)采样协方差矩阵特征分解得到的噪声子空间以估计目标到达角度(Angle of Arrival,AOA);最后通过计算人体移动导致的不同路径相位差变化来判断是否有人入侵.与传统方法的区别在于,所提方法将谱峰搜索和相位差相结合,二者优势互补,克服了环境和噪声干扰,解决了多径效应对结果的影响.文中选取两种典型的室内环境——会议室和暗室来测试该方法的有效性.实验结果显示,所提方法在两种室内环境中的平均假阴性(False Negative,FN)和假阳性(False Positive,FP)分别为1.83％和1.4％.此外,文中还评估了所提方法在不同运动模式下的检测性能,平均假阴性和假阳性分别为2.26％和1.46％.与其他方法的对比结果验证了该方法的有效性和稳定性.该方法具有很强的鲁棒性和实用价值,为今后入侵检测技术的发展提供了参考方案.

摘要： 针对结构健康监测领域的损伤近场定位问题,提出了适用于复合材料结构损伤识别的近场二维多重信号分类(MUSIC)损伤识别算法.该损伤识别算法将导波传播模型引入近场二维MUSIC损伤识别模型,构造损伤散射信号与实验差信号的互相关矩阵,通过信号子空间与噪声子空间正交特性构造近场二维MUSIC空间谱.通过数值仿真和实验验证了所提出的损伤识别算法能够有效地识别复合材料结构损伤位置信息,具有很高的定位精度和分辨率.针对飞机垂直尾翼的加强筋结构对导波传播特性影响较大的问题,提出了分区域监测的损伤检测策略,并利用基于导波传播模型的二维MUSIC空间谱损伤识别算法成功地识别飞机垂直尾翼结构损伤,实现了复杂复合材料结构损伤识别的工程验证.

摘要： 针对多重信号分类(MUSIC)算法中的谱峰搜索模块计算量过于庞大,导致工程实践中常常需要牺牲测向精度换取测向实时性的问题,提出一种结合快速傅里叶变换(FFT)和黄金分割法的快速波达角(DOA)估计算法.所提算法首先对协方差矩阵特征分解得到的噪声向量阵取快速傅里叶变换来粗略估波达角方向,然后,用黄金分割法在预估角度范围内对伪谱函数迭代求极值实现DOA的精确估计.理论分析和仿真结果表明,改进算法极大降低了运算复杂度和算法执行时间,且相比以1 °为扫描步进的经典MUSIC算法,测向精度有一定的提升,在多信号共存、低信噪比环境下,测向稳定性良好.改进算法可取代经典MUSIC算法中的谱峰搜索模块,在降低MUSIC算法复杂度的同时实现高精度实时测向,具有较好的实用价值.

摘要： 间谐波的频率是基波频率的非整数倍,随着电力设备的不断更新升级,大量电力电子设备,尤其是非线性元件的广泛应用,使得电网的谐波情况更加的复杂,为了精确的检测出间谐波的各参数,该文首先应用信息论估计出正弦成分数,再利用高阶累积量能够抑制高斯噪声的特点,采用四阶累积量的MUSIC(多重信号分类算法)得到各次谐波和间谐波的频率数,最后通过最小二乘法估计出相位和幅值参数,并由仿真验证其可行性及优势.

摘要： 本文通过计算机模拟仿真，比较传统的常规被束形成算法、多重信号分类算法及改进多重信号分类算法的优缺点。采用Benchmark模型进行了湖上试验，用高分辨算法估计信号空间谱，区分亮点位置，从而验证了改进的多重信号分类算法可以保持良好的角度分辨力，其计算量较小，便于实现。

摘要： 为突破传统衍射极限,提出一种基于声学超透镜的远场超分辨率成像的思路,即利用声学超透镜将近场的声场信息转化到远场,并结合多重信号分类算法(MUSIC)实现远场超分辨成像.论文对该声学超透镜分辨率特性进行了系统研究,并与无声学超透镜情形下进行对比,重点比较其分辨能力与抗噪声性能.结果表明,利用多重信号分类算法并借助声超透镜可以实现λ/6的远场超分辨率.相对于无超透镜的情况,声超透镜的引入提高了抗噪声能力.

摘要： 压力容器由于介质腐蚀和交变载荷容易导致壁面减薄或萌生裂纹,继而发生泄漏;早期泄漏不易被发现,随着时间积累,尤其是长期服役的压力容器在检修时经常发现多个泄漏源存在的情况.目前的泄漏源检测和定位算法主要针对单一泄漏源,未考虑多泄漏源的情况,在实际应用中存在一定的缺陷和不足.为解决多泄漏源识别和定位的难题,论文采用多重信号分类算法(MUSIC)仿真研究多泄漏源的方位识别性能,重点分析传感器数量、泄漏源数量以及多泄漏源空间位置对泄漏源方位角识别性能的影响.仿真结果表明MUSIC算法能够识别出压力容器壁面上的多个泄漏源的方位角,并且具有较高的精度和分辨率.

摘要： 空间信号到达角估计是阵列信号处理中的一个基本的问题,其中MUSIC算法(多重信号分类)是基于特征空间的超分辨方位角估计算法.提出一种在多核DSP(TMS320C6678)上MUSIC算法的实现与优化方法,在实现过程中,通过对矩阵基本运算进行优化并对MUSIC算法进行8个核的拓展,有效提高了算法实现的速度和处理的数据量.

摘要： 空间信号到达角估计是阵列信号处理中的一个基本的问题,其中MUSIC算法(多重信号分类)是基于特征空间的超分辨方位角估计算法.提出一种在多核DSP(TMS320C6678)上MUSIC算法的实现与优化方法,在实现过程中,通过对矩阵基本运算进行优化并对MUSIC算法进行8个核的拓展,有效提高了算法实现的速度和处理的数据量.

摘要： 空间信号到达角估计是阵列信号处理中的一个基本的问题,其中MUSIC算法(多重信号分类)是基于特征空间的超分辨方位角估计算法.提出一种在多核DSP(TMS320C6678)上MUSIC算法的实现与优化方法,在实现过程中,通过对矩阵基本运算进行优化并对MUSIC算法进行8个核的拓展,有效提高了算法实现的速度和处理的数据量.

摘要： 空间信号到达角估计是阵列信号处理中的一个基本的问题,其中MUSIC算法(多重信号分类)是基于特征空间的超分辨方位角估计算法.提出一种在多核DSP(TMS320C6678)上MUSIC算法的实现与优化方法,在实现过程中,通过对矩阵基本运算进行优化并对MUSIC算法进行8个核的拓展,有效提高了算法实现的速度和处理的数据量.

摘要： 高频地波雷达单次快拍的目标方位估计中,通常利用降维MUSIC算法估计协方差矩阵,但这种方法相当于减小了天线阵列的有效孔径,降低了阵列天线的自由度,导致目标方位估计精度下降.针对这一问题,本文提出了一种基于阵列数据重排的高频地波雷达单次快拍MUSIC测向方法.该方法将阵列接收的一次快拍数据重新排列成Toeplitz矩阵,进而估计协方差矩阵,克服了降维MUSIC算法构造协方差矩阵由于阵列天线孔径损失引起的方位估计精度下降的问题.仿真和实测数据分析验证表明,基于阵列数据重排的高频地波雷达单次快拍MUSIC测向方法相比降维MUSIC算法不仅方位估计精度高,而且有更高的分辨力.

摘要： 高频地波雷达单次快拍的目标方位估计中,通常利用降维MUSIC算法估计协方差矩阵,但这种方法相当于减小了天线阵列的有效孔径,降低了阵列天线的自由度,导致目标方位估计精度下降.针对这一问题,本文提出了一种基于阵列数据重排的高频地波雷达单次快拍MUSIC测向方法.该方法将阵列接收的一次快拍数据重新排列成Toeplitz矩阵,进而估计协方差矩阵,克服了降维MUSIC算法构造协方差矩阵由于阵列天线孔径损失引起的方位估计精度下降的问题.仿真和实测数据分析验证表明,基于阵列数据重排的高频地波雷达单次快拍MUSIC测向方法相比降维MUSIC算法不仅方位估计精度高,而且有更高的分辨力.

摘要： 本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于多重信号分类算法矢量相关性的波达方向估计方法，包括：设定雷达均匀线阵，根据雷达均匀线阵得到雷达接收数据，并根据雷达均匀线阵确定第一导向矢量和第二导向矢量；根据雷达接收数据，计算雷达接收数据的协方差矩阵，并对雷达接收数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到雷达接收数据的噪声子空间；根据第一导向矢量、第二导向矢量和雷达接收数据的噪声子空间，确定第一相关矢量和第二相关矢量；根据第一相关矢量和第二相关矢量构造空间谱函数；根据空间谱函数，对波达方向进行最大似然估计，得到波达方向的估计值；以提高角度分辨率以及测向性能的稳健性。

摘要： 本发明公开了一种基于实数域广义多重信号分类算法的目标低仰角估计方法。其实现步骤是：1）对雷达接收回波进行采样；2）利用采样数据计算采样协方差矩阵；3）对采样协方差矩阵进行空间平滑和酉变换，得到实数域协方差矩阵；4）对实数域协方差矩阵进行特征值分解，获得噪声投影矩阵；5）构造实数域导向矢量流形；6）利用噪声投影矩阵和实数域导向矢量流形构造空间谱，对空间谱二维角度搜索，获得初次角度估计值；7）利用初次角度估计值估计多径衰减系数，构造二次空间谱，通过二维角度搜索得到角度估计值；8）比较估计值中两个角度大小，将最大角度作为目标仰角值。本发明降低了运算复杂度，提高了雷达在低信噪比下的角度估计性能。

摘要： 本发明公布了一种基于多重信号分类算法的结构冲击载荷定位方法，包括如下步骤：步骤一：冲击响应信号的采集；步骤二：利用多重信号分类(MUSIC)算法进行冲击源的波达方向(DOA)估计；步骤三：根据Lamb波传播特性进行冲击源距离的估计。本发明方法简便可靠，可对冲击进行实时、在线监测，冲击定位精度高、实时性强。

摘要： 一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像装置、方法、设备及存储介质，属于光学精密测量技术领域，是针对共焦显微技术横向分辨率难以提高的问题所提出。包括激光光源，沿激光光源的光线传播方向依次设有准直物镜、扫描振镜、远心扫描透镜、管镜、二向色镜、物镜、荧光样品、滤光片、收集透镜、CCD相机。利用CCD相机采集不同扫描聚焦光斑照明区域内样品随机闪烁过程中所生成的低分辨率图像序列，利用多重信号分类算法对所述每一扫描位置低分辨率图像序列进行重构，并将所有扫描位置对应的重构结果进行拼接，获得高分辨率图像。可以有效提高共焦显微技术的横向分辨率。

摘要： 一种基于多重信号分类算法的阵列扫描超分辨显微成像装置、方法、设备及存储介质，属于激光扫描显微成像领域，是针对激光扫描显微成像技术横向分辨力难以提高、图像采集速率低的问题所提出，本实施例包括激光光源，扩束系统、微透镜阵列、准直透镜、扫描振镜、扫描透镜、管镜、二向色镜、物镜、样品、载物台、收集透镜和CCD相机；利用阵列扫描超分辨显微成像装置获得荧光样品低分辨率图像序列，基于多重信号分类算法对低分辨率图像序列进行重构，得到超分辨图像。采用阵列点照明方式与多重信号分类算法相结合，在提高横向成像分辨力的同时具备轴向层析能力，通过阵列扫描方法提高成像速率，可随机闪烁的生物荧光样品成像。

摘要： 一种基于多重信号分类算法的噪声源识别系统及工作方法，属于声学定位技术领域。这个噪声源识别系统及其工作方法，使用铝型材结构，重量轻、便于运输；这个噪声源识别系统及其工作方法，可移动阵列多次测量，达到单阵列形成多阵列测量的效果；这个噪声源识别系统及其工作方法，可以进行单声源、多声源的噪声源识别与声源贡献量分析实验，应用范围广泛、功能多；这个噪声源识别系统及其工作方法需求传感器少，便于工程实际应用。

摘要： 本发明提出了一种基于多重信号分类算法的三维风速风向测量方法，将超声波传感器按照一定的方式排列，并将三维空间中风的速度、俯仰角和方位角的信息建立适当的数学关系，计算各个传感器接收到信息时的时延信息，利用多重信号分类算法将传感器阵列所接收到信息数据的协方差矩阵进行子空间分类，并通过计算谱函数及搜索谱峰值，得到关于风的速度大小、方位角和俯仰角的信息，从而准确测量出三维空间内的风。本发明不依赖实际信号到达各传感器在顺风和逆风情况下的时间差，而是利用风矢量与各传感器之间的数学关系来计算发射信号到达各接收传感器的时延。该方法实现简单，无需进行计时，受人为和环境因素较少。

摘要： 本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于多重信号分类算法矢量相关性的波达方向估计方法，包括：设定雷达均匀线阵，根据雷达均匀线阵得到雷达接收数据，并根据雷达均匀线阵确定第一导向矢量和第二导向矢量；根据雷达接收数据，计算雷达接收数据的协方差矩阵，并对雷达接收数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到雷达接收数据的噪声子空间；根据第一导向矢量、第二导向矢量和雷达接收数据的噪声子空间，确定第一相关矢量和第二相关矢量；根据第一相关矢量和第二相关矢量构造空间谱函数；根据空间谱函数，对波达方向进行最大似然估计，得到波达方向的估计值；以提高角度分辨率以及测向性能的稳健性。

摘要： 本发明公开了一种基于实数域广义多重信号分类算法的目标低仰角估计方法。其实现步骤是：1）对雷达接收回波进行采样；2）利用采样数据计算采样协方差矩阵；3）对采样协方差矩阵进行空间平滑和酉变换，得到实数域协方差矩阵；4）对实数域协方差矩阵进行特征值分解，获得噪声投影矩阵；5）构造实数域导向矢量流形；6）利用噪声投影矩阵和实数域导向矢量流形构造空间谱，对空间谱二维角度搜索，获得初次角度估计值；7）利用初次角度估计值估计多径衰减系数，构造二次空间谱，通过二维角度搜索得到角度估计值；8）比较估计值中两个角度大小，将最大角度作为目标仰角值。本发明降低了运算复杂度，提高了雷达在低信噪比下的角度估计性能。

摘要： 本发明公布了一种基于多重信号分类算法的结构冲击载荷定位方法，包括如下步骤：步骤一：冲击响应信号的采集；步骤二：利用多重信号分类(MUSIC)算法进行冲击源的波达方向(DOA)估计；步骤三：根据Lamb波传播特性进行冲击源距离的估计。本发明方法简便可靠，可对冲击进行实时、在线监测，冲击定位精度高、实时性强。