循环平稳过程以及信号处理理论
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《脉冲噪声环境下循环平稳信号的多径DOA估计》篇一一、引言在无线通信和雷达系统中,信号的到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是一项关键技术。
特别是在脉冲噪声环境下,多径效应使得信号传播路径复杂多变,从而对DOA估计的准确性和稳定性提出了更高的要求。
本文针对脉冲噪声环境下的循环平稳信号,提出了一种多径DOA估计方法,以提高在复杂环境下的信号处理能力。
二、循环平稳信号与多径效应循环平稳信号是指在一定时间范围内,其统计特性呈现周期性变化的信号。
在无线通信中,循环平稳信号常用于抵抗噪声干扰,提高信号的信噪比。
然而,在多径传播的环境下,信号经过不同路径传播后,其到达接收端的相位、幅度和时延都会发生变化,从而产生多径效应。
这种效应会严重影响DOA估计的准确性。
三、现有DOA估计方法及不足目前,常用的DOA估计方法包括基于子空间的算法、基于最大熵的算法等。
这些方法在理想环境下具有较好的性能,但在脉冲噪声环境下,由于噪声的突发性和强干扰性,导致估计结果的准确性和稳定性受到严重影响。
因此,如何在脉冲噪声环境下有效地进行多径DOA估计是亟待解决的问题。
四、多径DOA估计方法针对脉冲噪声环境下的多径DOA估计问题,本文提出了一种基于循环平稳特性的多径DOA估计方法。
该方法利用信号的循环平稳特性,在多个频率段上对接收到的信号进行分频处理,以消除噪声的干扰。
然后,通过分析各频率段上信号的到达时间差(TDOA)和相位差等信息,结合多径传播模型,实现对多径信号的DOA估计。
五、算法实现与性能分析本文所提方法通过仿真实验进行了验证。
实验结果表明,在脉冲噪声环境下,该方法能够有效地消除噪声干扰,提高DOA 估计的准确性和稳定性。
与现有方法相比,该方法在信噪比较低、多径效应严重的情况下具有更好的性能表现。
此外,该方法还具有较低的计算复杂度和较好的实时性,适用于实际无线通信和雷达系统中的应用。
六、结论本文针对脉冲噪声环境下的循环平稳信号的多径DOA估计问题进行了研究。
机械设备故障诊断中循环平稳信号处理的应用【摘要】循环平稳信号处理技术的引用,丰富了机械设备处理的内容量。
本文概括了循环平稳信号处理的研究情况和特点,分析了这样的方法存在的部分问题,最后在结尾部分点明了这项新技术的应用问题和在机械设备故障中的发展前景。
【关键词】循环平稳;故障处理;应用机械设备信号的特征提取法一般分为两种,第一种是稳态信号的处理方法。
非常典型的有离散频谱分析法和频率细化分析法等。
这种处理方法相对很成熟,应用的范围也是非常广泛。
第二种是非平稳信号的处理方法。
非常典型的有转速跟踪法和Wigner-Ville分布法等,循环平稳和高阶谱等分析方法的引用,使得循环平稳的分析方法有了非常大的进步,为社会带来了一定的经济效益,但是其中存在的问题,也是我们最为关注的。
一、循环平稳信号处理的简单介绍循环平稳信号,就是在统计特征函数的时候会出现周期性的变化。
这种信号在实际应用中有着非常重要的意义。
通常来讲,平稳信号的出现都有一定的普遍性,当统计系统统计特征函数的时候,可以利用单次记录的时间平均值代替平均集合,这一点很适用现场生产数据的收集。
但是对于非平稳的时间序列,统计特征是随意变换的,因此我们就没有办法用上述特征判断。
循环平稳信号因为自身独特的平稳特征,使得单次收集到的数据都有一定的普遍性,因此适合现场数据的处理和分析。
循环平稳信号广泛应用在通讯、机械等系统中。
比如在机械滚动轴承中出现的反复机械的振动的信号。
我们以滚动轴承为例子,当滚动轴承发生故障的时候,因为机器周期性的旋转和周围因素的干扰,使其产生复杂的震动信号,这种振动信号也存在部分的随机信号。
对于随机信号,我们通常认为是有规律的,因此对这种随机信号进行循环平稳的分析,有效的提取出被噪声埋没的周期成分。
循环信号处理技术在机械中的应用,对于机械故障诊断有着至关重要的意义。
二、循环平稳信号的具体应用1、一阶循环统计量的应用。
这项内容主要包括了一阶循环矩。
《基于循环平衡理论的盲源分离算法》篇一一、引言随着科技的飞速发展,信号处理领域中的盲源分离技术越来越受到关注。
盲源分离(BSS)是一种从混合信号中恢复原始信号的技术,广泛应用于通信、生物医学、音频处理等领域。
本文将介绍一种基于循环平衡理论的盲源分离算法,并对其原理、应用及优势进行详细阐述。
二、循环平衡理论概述循环平衡理论是一种基于统计学的信号处理理论,它通过分析信号的循环统计特性,实现信号的分离与恢复。
该理论认为,在一定的条件下,混合信号中的各个源信号之间存在一种循环平稳关系,通过捕捉这种关系,可以实现源信号的分离。
三、基于循环平衡理论的盲源分离算法1. 算法原理基于循环平衡理论的盲源分离算法主要利用混合信号的循环统计特性,通过设计合适的滤波器,使得滤波器的输出与源信号之间建立一种循环平稳关系。
然后,通过优化算法,逐步调整滤波器的参数,使得滤波器的输出尽可能接近源信号。
2. 算法步骤(1)对混合信号进行预处理,包括去噪、归一化等操作;(2)设计合适的滤波器,如自适应滤波器、小波滤波器等;(3)通过优化算法,调整滤波器的参数,使得滤波器的输出与源信号之间建立循环平稳关系;(4)重复步骤(3),直到滤波器的输出尽可能接近源信号;(5)对滤波器的输出进行后处理,如重构、去伪等操作,得到恢复的源信号。
四、算法应用基于循环平衡理论的盲源分离算法具有广泛的应用领域。
在通信领域,该算法可以用于多用户检测、信道均衡等;在生物医学领域,该算法可以用于脑电信号、心电信号的分离与恢复;在音频处理领域,该算法可以用于音频混响分离、语音增强等。
此外,该算法还可以应用于雷达、声纳等领域的信号处理。
五、算法优势基于循环平衡理论的盲源分离算法具有以下优势:1. 具有较强的抗干扰能力,能够有效地抑制噪声和干扰对源信号的影响;2. 无需知道混合过程的先验信息,具有较好的盲源性;3. 通过优化算法调整滤波器参数,可以逐步提高源信号的恢复质量;4. 适用于多种领域的信号处理,具有广泛的应用前景。
《基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计》篇一一、引言在信号处理领域,方向到达(Direction of Arrival,简称DOA)估计是一项关键技术,广泛应用于雷达、声源定位、无线通信等众多领域。
均匀圆阵(Uniform Circular Array,UCA)因其结构简单且能提供良好的空间分辨率而被广泛应用于DOA估计中。
本文将重点探讨基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计方法。
二、循环平稳信号与均匀圆阵循环平稳信号是一种具有周期性统计特性的信号,其特性在时间上具有周期性变化。
均匀圆阵则是由一定数量的传感器均匀分布在圆周上构成的阵列。
这种阵列结构可以有效地接收来自不同方向上的信号,并利用信号的相位差进行DOA估计。
三、基于均匀圆阵的DOA估计方法1. 信号模型:首先,我们需要建立基于均匀圆阵的信号模型。
在这个模型中,我们将循环平稳信号作为输入,通过阵列传感器接收信号,并利用信号的相位差进行DOA估计。
2. 空间谱估计:在接收信号后,我们需要进行空间谱估计。
这一步通常通过计算阵列传感器的输出信号之间的协方差矩阵来实现。
协方差矩阵可以反映不同方向上信号的强度和相位关系,从而为DOA估计提供依据。
3. DOA估计:在得到空间谱后,我们可以通过搜索峰值的方法来估计信号的DOA。
具体来说,我们可以在空间谱上寻找峰值点,这些峰值点对应着信号的到达方向。
由于均匀圆阵具有周期性结构,我们可以通过分析不同传感器之间的相位差来提高DOA 估计的精度。
4. 算法优化:为了提高DOA估计的性能,我们可以采用一些优化算法。
例如,可以通过增加阵列传感器的数量、优化阵列结构、采用更先进的信号处理算法等方式来提高DOA估计的准确性和稳定性。
四、实验结果与分析为了验证基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计方法的有效性,我们进行了实验验证。
实验结果表明,该方法可以有效地估计出循环平稳信号的DOA,并且具有较高的准确性和稳定性。
内部循环平稳过程研究报告XXXX-XXXX-XXXX-XXXXV1.0天津市智能信号与图像处理重点实验室2013年4月21日修订历史记录日期版本文档负责人修改内容编制姓名签字日期电话张慧敏审查姓名签字日期电话审核姓名签字日期电话批准姓名签字日期电话刘海涛文档评审负责人:参加评审人员:目录1引言 (4)1.1 编写目的 (4)1.2 术语定义 (4)1.3 参考资料 (4)1.4 文档组织 (4)2循环平稳过程理论 (5)2.1 循环平稳过程定义 (5)2.2 循环自相关函数 (7)2.3 循环谱 (8)2.4 例子 (11)3总结 (13)1 引言1.1 编写目的本报告详细给出了循环平稳过程的一些基本概念,循环自相关、循环谱的定义以及它们之间的关系。
撰写本报告的目的是:了解和掌握循环平稳过程的基本理论和模型,为以后循环平稳信号处理方法的使用奠定基础。
1.2 术语定义本文档使用以下关键术语和缩略语。
英文缩写英文全称中文名称1.3 参考资料[1] DR, WILLIAM, A, GARDNER. INTRODUCTION TO RANDOM PROCESS withapplications to signals and systems[M]. CALIFORNIA:R.R.Donnelley&sons Company, 1989.323-4151.4 文档组织报告第二章给出了循环平稳过程的基本定义;第三章分析了循环自相关函数和循环谱基本理论,第四章介绍了谱相关的基本理论,形象直观的了解循环平稳特性。
2 循环平稳过程理论在通信、遥测、雷达和声呐系统中,一些人工信号是一类特殊的非平稳信号,它们的非平稳特性表现为周期平稳。
以雷达回波为例,若天线指向不变,则地杂波的回波等于照射区域所有散射体的子回波之和,虽然有随机起伏,但整体是平稳的。
若天线随时间匀速转动,在一个扫描周期内,地杂波的回波则是非平稳的,但是每经过一个扫描周期后,天线指向原处,回波的非平稳表现为周期平稳。
循环平稳理论的发展与应用杨秀梅【摘要】随着现代信号处理技术的进步,可以更加有效的处理非线性、非平稳、非高斯信号.循环平稳理论的主要研究对象是非平稳信号.本文从循环平稳理论的概念入手,介绍了循环平稳理论在算法本身方面的研究进展,并分析了与其它算法的结合应用情况,以及在不同领域的应用情况.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2017(038)011【总页数】6页(P40-45)【关键词】循环平稳;循环谱;算法;应用【作者】杨秀梅【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650093【正文语种】中文【中图分类】TP911.72现代信号分析与处理技术是为了更加有效的解决非线性、非平稳、非高斯信号而发展起来的。
循环平稳理论的主要处理对象是非平稳信号中的一类特殊信号,如水文数据、气象数据、海洋信号和机械轴承信号等,这些信号存在某阶统计量随时间按周期或多周期规律变化的现象,统称为循环平稳信号(Cyclostationary Signal简称CS)。
与传统的信号处理方法相比,CS处理最大的不同是它引入了循环频率的概念,从而将非平稳信号转化为在一定程度上平稳的信号进行处理。
根据不同阶次统计量的周期性,CS可以分为一阶循环平稳、二阶循环平稳和高阶循环平稳。
循环平稳理论深刻揭示了具有循环平稳特征的信号的本质特征,奠定了CS的理论基础,为CS处理技术的发展提供了方向和动力[1]。
Gardner用统一的理论框架描述了时间序列谱相关函数计算方法,提出了原始算法,在以后的十几年里,出现了一些对原始算法改进的估计算法。
关于循环谱估计的研究目前大致分三条研究主线:(1)基于循环周期图的非参数经典循环谱估计;(2)基于参数估计理论的现代循环谱估计。
(3)基于Wigner-ville框架的循环谱估计[2]。
1.1 理论基础若信号 ()x t为CS,设其周期为T,以二阶循环平稳为例,则:可将R x( t,τ)展开成Fourier级数的形式:R x (τ, α)表示循环频率为α = m/ T 的循环自相关函数,它是以时间延迟τ和循环频率α为变量的二元函数。
循环平稳过程以及信号处理理论绪论• 通信、遥测、雷达、声呐等系统中许多信号,其统计特征参数是时间变化的,这类信号称为循环平稳信号(cyclostationary signal)• 例如调制信号,雷达扫描信号,还有一些自然的,如水文数据,海洋数据,人体心电图等都具有循环平稳性质。
• W. A. Gardner*的谱相关理论是标志循环平稳信号处理理论的成熟,其数学工具是循环相关函数和循环谱相关函数。
• *W. A. Gardner, L. E. Franks, Characterization of cyclostationary random signal processes, IEEE Trans Information Theory, 21: 4-14, 1975.• F. Chapeau-Blondeau, X. Godivier; "Theory of stochastic resonance in signaltransmission by static nonlinear systems"; Physical Review E 55, 1478-1495 (1997).• X. Godivier, F. Chapeau-Blondeau; "Noise-assisted signal transmission by a nonlinearelectronic comparator: Experiment and Theory"; Signal Processing 56, 293-303 (1997).• F. Duan, F. Chapeau-Blondeau, D. Abbott; "Noise-enhanced SNR gain in parallel array ofbistable oscillators"; Electronics Letters 42, 1008-1009 (2006).2.1一般理论框架(动态静态系统都适合)强调我们的系统划分规则静态指无记忆系统,而动态指有记忆的系统。
循环平稳过程以及信号处理理论绪论• 通信、遥测、雷达、声呐等系统中许多信号,其统计特征参数是时间变化的,这类信号称为循环平稳信号(cyclostationary signal)• 例如调制信号,雷达扫描信号,还有一些自然的,如水文数据,海洋数据,人体心电图等都具有循环平稳性质。
• W. A. Gardner*的谱相关理论是标志循环平稳信号处理理论的成熟,其数学工具是循环相关函数和循环谱相关函数。
• *W. A. Gardner, L. E. Franks, Characterization of cyclostationary random signal processes, IEEE Trans Information Theory, 21: 4-14, 1975.• F. Chapeau-Blondeau, X. Godivier; "Theory of stochastic resonance in signaltransmission by static nonlinear systems"; Physical Review E 55, 1478-1495 (1997).• X. Godivier, F. Chapeau-Blondeau; "Noise-assisted signal transmission by a nonlinearelectronic comparator: Experiment and Theory"; Signal Processing 56, 293-303 (1997).• F. Duan, F. Chapeau-Blondeau, D. Abbott; "Noise-enhanced SNR gain in parallel array ofbistable oscillators"; Electronics Letters 42, 1008-1009 (2006).2.1一般理论框架(动态静态系统都适合)强调我们的系统划分规则静态指无记忆系统,而动态指有记忆的系统。
这里设任意一系统的输入为)()()(t t s t x η+=,)(t s 表示周期为s T 的周期信号,而)(t η是稳态随机噪声。
我们把系统输出)(t y 看成是它的非稳态均值)]([t y E 与围绕均值的稳定波动)(ˆt y的和,即 )]([)(ˆ)(t y E t yt y += 2-1 由于输入信号)(t s 的周期性,系统输出)(t y 一般也是周期为s T 的循环平稳信号,非稳态均值)]([t y E 是周期s T 的确定性信号,那么引入傅里叶变换系数n Y这里整数,...2,1,0=n ,表示了谐波频率倍数。
为计算自相关函数,固定时间t 和时间延迟τ,得二阶非稳态相关函数)]([)]([)](~)(~[)]()([τττ+++=+t y E t y E t y t y E t y t y E 2-3此期望函数含有两个变量时间t 和时间延迟τ,同样具有周期性。
为构造稳态的自相关函数,我们进行时间平均可以得到)(ty 的自相关函数)(τyy R其中,自协方差)(τyy C 为那么,依据维纳辛钦定理,)(t y 的功率谱密度)(v P yy ,即是)(τyy R 的傅里叶变换其中τττττπτπππτπτππτπd e dteeY eY T d e dt eY eY T d e dt t y E t y E T v j j ktj k T ntj n sv j kt j k T ntj n sv j T ssk sk ssn sT k ssT n s222022)(2022011)]([)]([1-∞∞--+∞∞--∞∞-∑⎰⎰∑∑⎰⎰∑⎰⎰==+由Parseval 定理,当k n =时,*2022||||1n n n T t j n sY Y Y dt eY T sT n ==⎰π而当k n ≠时,t j Tn eπ2与tj keπ2是正交基,0122=⎰dt eeT sT kT n T tj tj sππ而对于信号t j Tn eπ2的Fourier 变换为)(22T nv j j v d een-=-∞∞-⎰δττπτπ由此得出2-6式。
由式2-6可以看出)(t y 的功率谱密度为在宽带噪声谱)]([τyy C F 背景下,在s T /1的整数倍值上(谐频上)叠加了相关谱线。
其次分析)(τyy C ,由于自协方差0)](~)(~[lim ||=+∞→ττt y t y E那么由于)(t y 的非稳态方差)](ˆ)(ˆ[)](var[t y t yE t y =,进行时间平均则为)](var[)](var[1)0(0t y dt t y T C Tsyy ==⎰,那么)(τyy C 可以写为2-7)(τh =)(τyy C /)0(yy C 为归一化稳态自相关函数,是偶函数,其Fourier 变换为)()]([v H h F =τ。
那么2-6式可以重新写为输出信噪比)/(s out T n R 定义为谱线s T n /上的信号功率与以谱线s T n /为中心的附近频带B ∆内噪声功率的比值,即2.2静态系统的离散实现考虑无记忆的静态系统,其输入输出转换为)],()([)(t t s g t y η+= 2-10这里g 是任意实函数,设)(t η是白噪声,概率密度为ηf ,分布函数为⎰∞-=udx x f u F )()(ηη。
噪声的自相关函数为)(2)]()([)(τδτηητηηD t t E R =+=这样导致噪声具有无限大的功率)0(ηηR ,实际上,白噪声近似有一个小但是非零的相关时间c τ,这样其功率很大但是有限,使得D R c 2~)0(τηη条件成立。
这里对于输入为白噪声来说,数值模拟中,若采样时间步长为s T t <<∆,s T t N =∆,对于离散采样白噪声)(t j ∆η,其自相关函数变为)()]()([)(2t k t t k t j t j E t k R ∆∆=∆+∆∆=∆δσηηηηη 2-11离散的Dirac 函数定义为⎩⎨⎧≠=∆=∆0,00,/1)(k k t t k δ 那么功率谱密度为t D ∆=22ησ由于噪声为白噪声,那么静态非线性)(x g 的输出)(t y 和)(τ+t y 也具有非相关性,0≠τ。
那么,当0≠k 时二阶矩)]([)]([)]()([t k t j y E t j y E t k t j y t j y E ∆+∆∆=∆+∆∆当0=k 时,二阶矩)]([)](~[)]()([22t j y E t j y E t j y t j y E ∆+∆=∆∆在任意给定时刻t j t ∆=,输入)()(t t s η+的概率密度函数可以表示为)(s u f -η,那么我们可以求解一阶矩⎰∞∞--=du t s u f u g t y E )]([)()]([η二阶矩⎰∞∞--=du t s u f u g t y E )]([)()]([22η非稳态方差)]([)]([)](ˆ)(ˆ[)](var[22t y E t y E t y t yE t y -==, 因此,我们将)]()([t k t j y t j y E ∆+∆∆可以写成)]([)]([)()](var[)]()([t k t j y E t j y E t k t t j y t k t j y t j y E ∆+∆∆+∆∆∆=∆+∆∆δ 2-12对于时间t j t ∆=求时间平均得到稳态自相关函数)]([)]([1)()var()]([)]([1)()](var[1)(111111t k t j y E t j y E Nt k t y t k t j y E t j y E Nt k t t j y Nt k R N j N j N j y ∆+∆∆+∆∆=∆+∆∆+∆∆∆=∆∑∑∑-=-=-=δδ2-13这里时间积分∑∑⎰-=-==∆*∆=*11110*111N j N j T Nt t N dt T ,因此稳态自协方差)()var()()var()(t k h y t k t y t k C y ∆=∆∆=∆δ同样地,为了观测频域特征,将均值的Fourier 系数表示为∑-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-∆=112exp )]([1N j n N jn i t j y E NY π 这里离散周期Fourier 变换]2exp[*1]2exp[1]2exp[111110Njni N t t j t N n i t N dt t T n i T N j N j T πππ-=∆∆∆-*∆=-*∑∑⎰-=-= 同样将自相关函数)(t k R y ∆进行离散Fourier 变换t MNkli t k R t k R DFT MN MNk y y ∆-∆=∆∑--=1]22exp[)()]([π这里Fourier 变换为t t k tMN li d v i MN MNk ∆∆∆-=-∑⎰--=∞∞-1]22exp[*]2exp[*πττπ这里无穷积分上下限用MT 2周期来代替,那么频率分辨率为)2/(1)2/(1t MN MT v ∆==∆,]1,[--∈MN MN l ,v l v ∆=。
那么v Y t y Y Y t MN t y T n P t MN jljl kl i t k t j y E t j y E Nt MNkli t k y t MN kli t k R t k R DFT n n n MN MNk N j MN MN k MN MNk y y ∆+∆=∆+∆=⎪⎭⎫⎝⎛∆-+-∆+∆∆+∆-∆=∆-∆=∆∑∑∑∑--=-=--=--=1||]var[2]var[]22exp[)]([)]([1]22exp[)(]var[]22exp[)()]([2*1111ππδπ2-14第一项是由于只有0=k 时,t t k ∆=∆/1)(δ,后面的项计算参考文献[XGodivier, F. Chapeau-Blondeau, Noise-assisted signal transmission in a nonlinear electronic comparator, Signal Processing, 56:293-303, 1997]中利用∑--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=122exp MN MNk MN kl i W π的一些性质证明。
由公式2-14可以看出,功率谱为一个常数背景t y ∆]var[上,谱线T /1以及其谐频T n /。