循环平稳

摘要： 针对同频干扰和相干信号同时存在的复杂环境,提出了一种相干信源阵列天线DOA估计算法。该算法将阵列输出应用于线性预测(Linear Prediction, LP)模型,利用期望信号的循环平稳性计算其循环相关函数。同时对LP模型中循环相关协方差矩阵进行无偏估计,实现感兴趣的相干信号的高分辨角度估计。在同频干扰和低信噪比的复杂环境下,将所提算法与其他方法进行仿真比较,仿真结果表明了该算法的有效性。

摘要： 在非授权频段的频谱感知方法中,循环平稳检测法具有鲁棒性好与信号类型识别性强的特点,但其计算复杂度很高.在改进传统快速傅里叶变换累加方法(FAM)的基础上,提出一种采用单一切面的循环平稳检测方法.根据循环平稳特性信号峰值变化规律推导出特定切面约束条件,并构建f-切面和α-切面两种循环谱单一切面,在无需建立完整循环谱的情况下对不同类型信号进行循环平稳特征检测.实验结果表明,与传统FAM相比,该方法可大幅降低计算复杂度,当信噪比低于-16 dB时其检测性能略低于传统FAM,在信噪比达到-16 dB后其检测性能与传统FAM一致.

摘要： 为了深入理解推进泵流致噪声激励源机理,为推进泵低噪声设计提供支撑,以某双级推进泵为对象,基于其多工况下的辐射噪声实测结果,围绕推进泵流致噪声的调制机理及流致噪声源的提取方法展开研究. 在空泡水洞中测量该双级推进泵的辐射噪声,采用循环平稳分析方法,进行噪声解调分析与流致噪声源特征频率提取;开展该双级推进泵内流场的非定常数值模拟,分析其瞬态内流场分布特性与三向激振力特性. 联合信号处理结果与内流场模拟结果,研究推进泵流致噪声源的关键特性与形成原理. 结果表明,导叶是影响双级推进泵辐射噪声特性的关键因素,导叶调制线谱的强度与推进泵的来流条件、运行工况密切相关,叶轮与导叶的匹配性设计对推进泵振动噪声控制起关键作用.

摘要： 针对特征优化图改进包络谱(Improved Envelope Spectrum via Feature Optimization?gram,IESFOgram)算法在轴承随机滑动的条件下不能有效揭示故障特征的问题,提出了一种基于设置特征频率容差因子的改进IESFO?gram算法.该方法使用循环谱相关分析提取滚动轴承故障振动分量;基于轴承随机滑动特性设置特征频率容差,并计算特征频率各阶次谐波频率与边带积分比值之和,确定包含轴承故障信息最丰富的解调频带;包络谱分析辨识轴承故障特征.仿真数据、西储大学部分数据和实验数据的结果分析表明,所提出方法可有效解决IESFOgram算法在轴承随机滑动的条件下失效的缺陷.

摘要： 为了探究高压循环泵的内部流动特性,采用压力脉动传感器采集进口和出口处的压力脉动数据,选取0.5 Qd,0.65 Qd,0.8 Qd,1.0 Qd(Qd为设计点流量)工况下数据进行了时域、频域和循环平稳三方面分析.研究结果表明:出口处的压力脉动波动情况大于进口处,随着流量的增加,进口处的压力脉动有效值逐渐减小,出口处压力脉动有效值呈现出先减小后略微上升的趋势.出口处的压力脉动主要特征频率为转频(f RF)和叶通频;进口处的压力脉动特征频率随着流量的增大,其主频由转频先向低频区移动,在设计流量下主频变为转频.小流量进口处压力脉动主要是低频调制现象,出口为叶频调制,随着流量的增大,压力脉动主要受轴频及其谐频、叶通频以及5.2 fRF的频率调制,进口处和出口处压力脉动的循环平稳分析结果相近.

摘要： 超宽带(Ultra Wideband,UWB)信号检测对实现超宽带定位具有重要意义.针对低信噪比下直扩超宽带信号(Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB)功率谱密度极低,难以通过传统手段检测的问题,提出了一种基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测算法.在介绍直扩超宽带的信号模型的基础上,提出了改进循环平稳特征检测方法,分析了二元假设两种情形下灰度图的差异,利用这种差异将两类图像放入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自行训练提取特征,进而利用训练好的网络进行检测.为更高效检测出信号,采用分阶段检测,即第一阶段先进行能量检测,若未检测到,则进入第二阶段改进循环平稳特征检测.仿真结果表明,在信噪比小于-8 dB时,所提方法的检测性能明显优于传统的循环平稳特征检测.

摘要： 针对恶劣环境下复杂的电力线信道上通信可靠性难以保证的问题,提出了基于循环平稳理论的G3-PLC信号处理方法.该方法能实现低信噪比下的通信可靠性优化,同时联合RS编码进一步降低误码率.仿真结果表明,误码率为10-3时,本文算法相较于未滤波有5 dB性能提升相,较于维纳滤波有3 dB性能提升;与RS编码结合,有18 dB性能提升,大幅提高了低信噪比下G3-PLC系统的可靠性.

摘要： 随着无线应用快速发展与可用频谱资源紧缺的矛盾日益突出,认知无线电作为克服频谱匮乏和提高频谱效率的最重要解决方式之一,与物联网、5G等各种无线网络应用的结合受到了越来越多的关注.频谱感知是认知无线电的关键技术,通过识别未被主用户使用的频谱空洞并将其分配给认知用户,从而能够在不同优先级的多个用户之间共享同一频带,并且不会相互干扰.文中提出了一种基于信噪比估计的快速循环平稳特征检测算法,能够根据信噪比的变化实时的调整参与循环平稳特征检测的样本数量,在保持可接受检测性能的前提下减小了计算复杂度,改善了感知的实时性.

摘要： 基于信号循环平稳特性的信号分离技术要解决的一个典型问题是从混合的观测数据中利用信号的循环平稳特性等先验特性，构造滤波器恢复有用信号，抑制干扰信号特别是谱重叠信号和噪声。以频移滤波理论为基础，通过对滤波结构的分析，讨论经典结构在工程实现中的不足，并利用降秩结构改善运算复杂度。仿真结果表明，该方法可以有效地分离期望信号，抑制频带内干扰和噪声。

摘要： 针对齿轮振动信号具有循环平稳性的特点,提出了基于齿轮振动信号累积量循环相关分析的局部损伤故障特征的提取方法,定义了调制能量比系数概念并给出了调制能量比系数的计算方法。通过仿真分析,证明了基于累积量循环相关分析的算法具有较好地抑制加性甲稳噪声的优点,能清晰、准确地提取出调制信息与载波信息。结合齿轮运转的样本数据分析表明,调制能最比系数值随着齿轮局部损伤程度的加大而增大,该方法可以为旋转机械的实时监测和故障的诊断提供依据。

摘要： 与普通近场声全息理论相比,循环平稳近场声全息理论可以更好的用于分析循环平稳声场.本文进一步讨论了循环平稳近场声全息的重建参数的若干确定准则,包括:全息面孔径,相邻测点间距及全息面与声源间的距离等.仿真表明,在这些准则的指导下,可以确定合理的重建参数,提高循环平稳近场声全息理论的重建精度,提高其工程实用价值.

摘要： 高炉布料装置结构复杂、人员无法接近,且由于特殊的环境因素,常用的振动诊断方法难以实施.本文以布料系统驱动电机的定子电流作为信号分析的切入点,提取传动系统的特征频率.由于电流信号的故障表现形式常以调制信号为主,而调制信号具有循环平稳信号的特点,本文尝试采用循环平稳分析方法对电流信号进行分析和解调.现场测试和分析的结果表明,采用该种方法能够有效抑制电流信号的工频成分,分离和提取状态特征,提高了采用电流法进行故障诊断的准确性.

摘要： 本文对传统的基于二阶统计量的MIM0系统辨识方法进行了改进,提出了一种在分数低阶α稳定分布(FLOA)噪声环境下利用信号的循环平稳特性对MIMO系统进行辨识的ρ阶循环相关算法。仿真实验表明该算法在高斯和分数低阶α稳定分布(FLOA)噪声环境下都具有良好的韧性。

摘要： 本文利用盲自适应频移滤波器的结构，提出了异构网络中TDD蜂窝和Ad Hoc网络信号互干扰抑制方案。其利用有用及干扰信号的循环平稳特性和输出输入信号的相关性，在只需知道信号的循环频率的情况下，就可以频谱交叠干扰中提取出有用信号，从而避免了发送训练信号和获得期望信号统计信息，降低了系统的复杂度。本文中不仅讨论了盲自适应频移滤波器的具体实现，还给出了其收敛性的数学分析，并对其性能进行了仿真分析。结果证明了该方法良好的滤波效果，可用于提高通信系统的传输性能。

摘要： 本文介绍了一种盲自适应频移滤波器结构，并由此提出了基于此的TDD 蜂窝和Ad Hoc 网络信号互干扰抑制方案。这一方案通过利用有用及干扰信号的循环平稳特性和输出输入信号的相关性，在只需知道信号的循环频率的情况下，就可以频谱交叠干扰中提取出有用信号，从而避免了训练信号的发送和期望信号统计信息，降低了系统的复杂度。本文中不仅讨论了盲自适应频移滤波器的具体实现，还对其性能进行了详细的分析仿真。仿真结果证明了该方法良好的滤波效果，可用于提高通信系统的传输性能。

摘要： 在DSL系统中,串音信道信息是实现动态频谱管理或设计串音抑制算法的基础.该文利用DMT信号的循环平稳特性,提出了一种盲串音信道估计算法.新算法通过减小循环自相关矩阵信息冗余度来降低维数,以减小串音信道估计的复杂度.与已有的盲串音信道估计算法相比,新算法不仅计算复杂度小,且性能良好.计算机仿真结果表明,新算法的归一化均方误差明显小于原有算法.

摘要： 随着社会化大生产的发展，准确的状态识别对于机械设备的预知维修非常重要。本文介绍一种新的状态识别方法-时频谱重心与支持向量机相结合的方法。首先对同步平均得到的信号进行经验模式分解，并计算Hilbert时频谱；之后计算时频谱的重心，得到一个特征向量。最后采用支持向量机进行训练何学习，以此来识别设备的运行状态。为验证方法的有效性，以滚动轴承的故障诊断为例验证了此方法的正确性。结果分析表明，此方法能够促进设备预知维修的发展。

摘要： 随着社会化大生产的发展，准确的状态识别对于机械设备的预知维修非常重要。本文介绍一种新的状态识别方法-时频谱重心与支持向量机相结合的方法。首先对同步平均得到的信号进行经验模式分解，并计算Hilbert时频谱；之后计算时频谱的重心，得到一个特征向量。最后采用支持向量机进行训练何学习，以此来识别设备的运行状态。为验证方法的有效性，以滚动轴承的故障诊断为例验证了此方法的正确性。结果分析表明，此方法能够促进设备预知维修的发展。

摘要： 本实用新型揭示了平稳循环的大储量刀库装置，包括刀库本体、设于刀库本体上旋转设置的环形的刀盘、设于刀盘的内周上与其相切配合的至少一组轴承滚轮、设于刀库本体上的若干呈环形布置的耐磨片、设于刀盘背部与耐磨片贴合抵靠的刀盘下承靠、以及定位于刀盘外周上的若干用于储放刀具的刀套，所述刀盘的外周边缘设有倾斜的刀盘承靠面，所述刀库本体表面设有倾斜的刀套承靠面，所述刀盘承靠面的周向外侧设有若干等距间隔设置的用于轴接固定刀套的刀套座，所述刀套的一端贴合抵靠刀盘承靠面，所述刀套的另一端贴合抵靠刀套承靠面，所述刀套由轴向位置倾斜向外扩张设置。本实用新型实现了刀盘顺畅旋转，最大程度的增加刀套储量。

摘要： 本发明提供一种基于循环平稳的雷达干扰识别与抑制方法，通过建立回波信号模型和干扰信号模型；基于回波信号模型和干扰信号模型，将其与平稳噪声信号进行叠加得到第一参考信号，计算第一参考信号的循环频率，记为第一循环频率；基于回波信号模型与平稳噪声信号，计算得到第二循环频率；将第二循环频率的个数与第一循环频率的个数进行比较，根据比较结果识别是否存在干扰；获取待测回波信号；若判断当前存在干扰，则将待测回波信号输入到频移滤波器实现干扰抑制；基于循环平稳理论获取循环频率实现精准的干扰识别，利用设计的频移滤波器进行干扰抑制，干扰抑制效果明显，解决了车载毫米波雷达中干扰识别困难和抑制效果不佳的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于循环平稳和对称先验知识的STAP方法。本发明通过回波信号的循环平稳特性，选择合理的循环频率并结合样本单元的数据得到一个循环自相关矩阵，将该矩阵代替传统STAP中的杂波协方差矩阵，得到本发明中基于循环平稳特性的STAP方法；再利用真实的杂波协方差矩阵具有Hermite对称性，本发明进一步修正循环自相关矩阵，得到本发明所提的利用对称性修正循环自相关矩阵方法。本发明的实施，解决了同类STAP方法中样本需求大、先验信息难以获取的问题，使得回波信号的自身特性被充分利用，提高STAP方法的性能。

摘要： 本发明公开了一种基于循环平稳特征分析与循环滤波的GPS接收机抗干扰方法，主要针对GPS接收机存在强时频重叠干扰时而设计，是一种新的GPS抗干扰方法。首先将接收到的含有强干扰GPS信号下变频到接收机中频上，并进行采样和离散化处理；然后对离散化的信号进行变换和运算以得到循环谱结果，并从中分析得到强干扰信号的循环平稳特征及循环频率；接着根据所得的强干扰信号的循环频率，采用自适应频移滤波器，估计和重构出强干扰信号，并利用输入信号采用信号抵消的方法去除强干扰，同时分离出弱GPS信号；最后按照常规的GPS信号跟踪捕获方法，对分离出的GPS信号进行解扩与解调，并通过定位解算即可得到最终的导航定位结果。

摘要： 本发明公开了一种基于循环平稳特性的直接序列扩频信号伪码速率估计方法，包括以下步骤：S10、获取直接序列扩频信号数据；S20、估计直接序列扩频信号的载频，得到估计载频；S30、利用估计载频计算直接序列扩频信号频率等于载频的循环谱截面；S40、根据估计载频，得到直接序列扩频信号数据的伪码符号频率的预估值，利用伪码符号频率预估值，并结合循环谱截面上循环频率大于零部分的幅度特征，估计出直接序列扩频信号的伪码速率。该方法解决了低信噪比条件下，以及由于循环频率分辨率和频率分辨率设置不合理导致循环谱截面出现虚假线谱时，难以估计出真实的符号频率对应的线谱位置问题，适合工程上对直接序列扩频信号伪码速率进行快速稳健地估计。

摘要： 本发明属于旋转机械设备故障诊断技术领域，尤其是涉及一种基于循环平稳测度的盲源分离方法。首先对采集的振动信号进行截取和零均值化处理得到分析信号，并对盲源分里算法的参数进行设置；然后计算信号的循环平稳测度，建立盲源分离模型，将循环平稳测度作为优化目标，通过最大化循环平稳测度的准则对滤波器参数进行迭代；最后根据最优滤波器参数从分析信号中提取目标信号。本发明相比现有方法进一步考虑了故障特征频率的随机误差，能在故障特征频率存在一定误差的情况下精确提取目标信号，更符合实际工业场景下的应用需求。

摘要： 本发明设计了一种基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测与识别方法，适用于存在多数循环平稳信号且接收样本数量较小、循环平稳信号阶数未知、信噪比较低等问题。结合了多天线传感器技术进行系统模型建立，使基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测器的检测性能得到相应的提升。通过Matlab对多种循环平稳信号进行仿真分析，提供了一种准确可行的方法。利用图形将多天线所接收到的循环平稳信号进行表征，对接收到的信号进行快速傅里叶计算及功率谱检测量的统计，并根据信号功率谱的统计量判断被检测信号的数量及调制阶数。本发明可用于认知无线电中信号识别，信号检测及检测性能的分析。

摘要： 本发明提供了一种基于OFDM频域内插导频的循环平稳特征频谱感知方法，利用时域平滑周期图法得到OFDM信号的谱相关函数，并在谱相关函数中按照本发明的规则选取具有导频相关数据的特征点，并利用这些特征点按本发明提出的方法来构建检验统计量并对其统计特性进行分析，从而进行统计决策以达到频谱感知的目的。本发明能够在不依赖于循环前缀长度的情况下，提高低信噪比衰落信道的检测性能，当导频相位伪随机变化时，本发明中的方法不会给检测系统带来任何性能损失。

摘要： 本发明公开了一种基于CP‑Free MIMO‑OFDM信号循环平稳特性的盲信噪比估计方法，其通过使用OFDM子载波集映射，使OFDM信号具有循环平稳特性；设计一种匹配信号来消除去掉CP而产生的码间干扰，并与OFDM信号相加得到发送信号；通过改变子载波映射集的长度，选择不同的循环频率来排除其他信道的干扰，将MIMO信道转换为多个单输入单输出信道；利用发送信号的周期自相关函数能量分布规律，实现盲信噪比估计；优点是其信噪比估计准确度高，且其使得OFDM信号具有循环平稳特性，降低了噪声的影响并能提高系统的频谱效率和降低系统的传输时延。

摘要： 本发明设计了一种基于可见性图算法的循环平稳信号检测及调制类型识别的方法，适用于在现有频谱资源日益稀缺的情况下，不能够有效检测信道中的目标信号、识别该信号调制类型不准确等问题。通过将待检测信号进行归一化、量化预处理，使其连续功率谱谱值转化为可见性图矩阵，再对可见性图矩阵加权，并利用矩阵的连通性及周期性判断信道中真实信号是否存在。利用可见性图邻接矩阵的平均度来评估图的连通性，并使用支持向量机和K近邻算法对不同调制类型的循环平稳信号进行分类。本发明与现有的统计循环谱检测方法相比，信号检测性能提升了2dB。在信噪比为‑8dB的情况下，识别正确率近91％。