信道重叠信号分离方法的发展与展望

单信道多个时频重叠信号分量的分离，即仅利用一个信道或阵元接收，进行多个时频重叠信号分量的分离，是一个非常具有挑战性的工作，具有非常重要的实际应用和理论研究价值．本文从单信道分量信号定义，到信号分量可分离性分析，再到分离方法，对单信道重叠信号分离这一问题的发展过程和最新研究进展，以及一些领域中的应用进行了系统的介绍，并进一步讨论了其面临的问题和挑战．     

共信道重叠多信号的分离识别

通信侦察面临越来越密集复杂的信号环境，共信道多信号的问题已经变得难以避免。特别是单信道多个时频重叠信号的分选和识别问题，在通信对抗中具有重要的研究意义和应用价值。本文综述了针对这一问题目前在方法上取得的研究结果和前沿发展情况，并阐述了对该问题的思考和看法。文中涉及多信号分量的可分离性和各类分离方法的基本思路，以及性能、应用和存在的问题。     

独立分量分析在多参数控制信号分离中的应用

在多参数控制系统中,控制信号由多路输入信道传输给控制单元。由于信道之间存在相互干扰,因而系统的输出受到影响。通过对输入信号的分离,去除信号之间的相互影响,恢复原始的控制信号,能够提高控制系统的性能。独立分量分析是一种盲源分离的方法,对其进行了简要介绍。用此方法对多参数控制系统输入信号进行分离,恢复出原始控制信号。通过大量的仿真试验,验证了此方法的有效性。     

单载波多信号分量导航信号检测性能评估

在导航系统信号体制设计过程中,广泛引入了单频波多信号分量的设计思想,信号体制的检测性能评估是信号体制设计中不可缺少的环节。基于上述考虑,分析评估了单频波多信号分量信号体制对导航信号检测性能的影响。以时分Alt BOC(TD-Alt BOC)为例,采用理论模型和蒙特卡罗仿真分析了采用1~4个信号分量联合捕获时的检测概率、接收机工作特性(ROC)曲线和平均捕获时间(MAT)。试验结果表明,多信号分量联合检测是一种较好的单载波多信号分量导航信号的检测策略,相对于单信号分量的检测性能,可提高检测灵敏度3~6 d B,降低平均捕获时间5%~30%。     

基于时频图像处理方法的多分量信号分离

针对传统时域或频域分析方法对时域、频域交叠但时频域不交叠的多分量信号分离能力不足的问题,提出了一种基于图像处理技术的分离方法.首先对多分量信号进行短时傅里叶变换(STFT),在获取多分量信号时频图像的基础上,引入图像处理技术,实现时频图像二值化,得到多分量信号的二值图像,并利用连通区域标记法对各分量进行定位;最后利用透分量消除法,将定位后的各分量依次提取出来,从而实现时频平面上的各分量分离.仿真实验表明,该方法能够实现多分量信号的有效分离,为后续信号的识别和参数估计奠定了基础.     

基于模型拟合的重叠信号盲分离方法

本文提出一种多信号分离方法.方法利用多项式相位拟合估计信号相位,构建了多信号分离模型,从而把多信号分离转化为序列和信道参数估计问题,然后利用序列和信道参数估计的方法进行多个信号的幅度和相位的联合估计.利用估计得到的序列和信道参数恢复多个信号各自的相位和幅度,从而对多个信号进行分离.该方法只需利用单个信道接收,并能够对完全重叠的多个信号进行分离.仿真和实际实验证明了方法的优异性能.     

单个多径分量簇的信道模型

从移动通信信道中电波传播的物理机制出发,分析了空时信道建模技术中针对多径簇的研究方法,提出了一种经空时簇散射后的无线电信号空时域传播模型,并对模型进行了仿真与分析.     

采用MRSSA-ICA的共信道多通信信号盲分离

针对时频域部分重叠的多个跳频通信信号共信道盲分离问题,提出了一种新的共信道盲分离算法SCBSS(Single Channel Blind Source Separation)。首先,重新定义多分辨奇异谱分析(Multi-resolution Singular Spectrum Analysis,MRSSA)算法,利用其冗余性来重构伪多输入输出模型;接着引入独立分量分析算法用于提取感兴趣的独立分量。仿真结果验证了所提算法分离多个正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)调制的时频域部分重叠跳频通信信号的有效性和鲁棒性,且不需要任何先验。     

类傅里叶变换的多分量信号分离重构

针对多分量信号重构的问题,该文提出了一种新颖的类傅里叶变换方法,并对其基本性质进行了分析。采用该方法将频域上混叠但在时频二维频谱图上不重叠的多分量信号变换到类傅里叶变换域,使之在频谱上不产生混叠,从而达到信号分离重构的目的。与分数傅里叶域最优滤波的方法进行的对比分析说明,类傅里叶变换方法的适用范围更宽。文中对非线性的多分量调幅信号进行了仿真计算,得到了满意的结果。表明该方法在信号检测和分析方面具有应用价值。     

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

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。     

基于时间自相关函数的诱发电位单通道单次提取方法

单通道信号分离一直是信号处理领域中的重要问题,当观测数据较少时,该问题尤其困难。本文提出一种以时间自相关函数作为目标函数的最优化分离方法。先使用小波模极大值法来估计出迭代初始值与源信号的时间自相关函数,然后得到的最优解就是对待分离信号的估计。实验结果表明,该方法能够较好地应用于诱发电位信号的单通道单次提取。      

极值斜率经验模式分解结合独立分量分析的单通道盲分离

针对单通道盲分离领域先验信息不足的问题,提出了一种基于极值斜率经验模式分解和独立分量分析的单通道盲分离算法。首先通过极值斜率经验模式分解算法以不同尺度逐次分解混合信号的波动和趋势,得到一组固有模态函数。然后将其作为独立分量分析算法的输入信号,从得到的独立分量中萃取出与源信号相似的独立分量,通过重构算法恢复源信号,达到分离目的。实验信号采取仿真信号和实际信号,实验结果表明,该算法不需任何先验信息,鲁棒性强,能较快地得到良好的分离效果。     

单通道下基于盲源分离扩频通信抗干扰算法研究

提出了单通道下基于盲源分离的扩频通信抗干扰方法.所提方法利用扩频序列的周期性,把单通道下的欠定盲源分离问题转换成超定盲源分离问题.算法从整体域统计特性对于扰信号进行估计抵消,同时在抗干扰的过程中完成了解扩.从原理上讲,这种抗干扰方法比目前常用的单通道下基于局部域特性的抗干扰方法具有更好的性能.理论分析和仿真结果表明了算法的有效性.     

基于因子图的同频数字混合信号单通道盲分离

本文针对复杂编码下同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,构建了利用因子图设计盲分离算法的统一框架。通过将和积消息传递算法与ECM参数估计算法有机地结合,提出一种基于因子图的编码辅助同频混合信号单通道盲分离算法。确定了在最大似然准则下混合信号同步参数的估计式。利用广义分配率准则,为存在码间干扰的混合信号建立了合理的因子图模型,得到了符号序列的后验概率估计式。仿真结果表明,本文提出的算法不仅能够对卷积码混合信号取得较好的分离性能,还能有效实现对LDPC码等复杂编码混合信号的参数和序列的联合估计。     

基于多分辨分析的单信道盲分离算法

无论是军用还是民用,单信道时频重叠的通信与雷达混合信号的盲分离都具有迫切的需要,丈中提出一种利用小波多分辨分析特性,对其进行归一化处理,精确计算并匹配信号个数、载频、码速率、幅度等参数,并进行调制识别,最终实现盲分离的方法。该方法计算简单,不需要任何先验信息,且对信号能量相对强弱和信噪比范围均有较强的适应性和稳健性。仿真结果证明了该算法的有效性和较强的工程应用前景。     

和差信号相位差对单通道信号的影响分析

单通道单脉冲跟踪以设备简单、可靠性高等特点在飞行器测控系统中获得了广泛应用。和差网络输出的和差信号相位差会影响单通道信号的调制度,进而降低跟踪精度。这种影响可以用矢量分析的方法计算出来,也可以用System-View进行仿真。可以通过相位调整的方法,在整个接收频带内获得最佳调制度,从而获得最佳的跟踪精度。     

单通道字幕机实现多频道播出

通过单通道字幕机与视音频矩阵切换器配合使用，实现一台字幕机在多个频道分时播出功能。     

多波段单路单脉冲跟踪接收系统研究

通过对多波段单路单脉冲接收系统信噪比和Ｃ／Ｎ值的分析,证明了在卫星跟踪接收系统中将信道支路与角跟踪支路合并的可行性。     

一种短波通信盲信道快速分离算法

在短波通信中针对盲信道个数不恒定、信道频谱理论上不重叠的盲信道分离问题,基于小波多分辨率分析技术提出一种盲信道快速分离算法,并对实测短波通信信号进行盲信道快速分离的Monte Carlo试验。仿真结果表明,本文所提出的短波盲信道快速分析算法的分离精度和信道正确分离率都较高、抗噪声干扰能力强。