自适应线谱干扰抵消器的性能及其非维纳滤波现象

自适应滤波器的性能通常采用维纳滤波器理论来分析,本文指出自适应线谱干扰抵消器不符合经典解的现象。在对权系数的动态分析中,揭示了非维纳滤波效应产生的机理。     

一种采用脉冲串的自适应有源干扰抵消器

在许多应用中，周期性干扰是由旋转的机械设备所产生的。一个周期性信号可以与一个特殊形式的周期性的脉冲串完全相干。本文提出了一种采用脉冲串的自适应有源噪声抵消器(AANC)来抵消周期性干扰，这种抵消器产生一个与干扰信号相同步的周期性的单位脉冲串作为参考输入。将这种有源噪声抵消器和Delayed-X LMS算法相结合，可以大大地减小运算量，并且也可以保证良好的收敛特性。理论分析和计算机仿真验证了本文的结果。     

基于自适应噪声抵消器的参数估计器

自适应噪声抵消器在高信噪比条件下往往难以取得良好的处理效果,从而使其在参数估计方面的应用受到了很大的限制。本文提出了一种基于自适应噪声抵消器的参数估计方法。该方法的特点是除干扰假定为快速变化的以外对目标运动和干扰无需更多的先验信息,并且滤波和跟踪能力均令人满意。对海试方位数据处理结果表明,该参数估计器具有良好的性能。在参数估计方面具有广泛应用的前景。     

基于模式搜索的自适应干扰抵消器算法的研究

为了减小同址干扰对接收机性能的影响,设计了一种基于正交矢量合成的自适应干扰抵消器;根据其中控制单元提取出的数据的特点,提出了将模式搜索算法(PSA)作为控制器算法,并对其进行了改进;利用实际测量的数据进行了仿真分析,结果表明,相比于PSA算法、模拟退火算法、遗传算法,改进后的PSA算法具有更快的收敛速度,同时收敛精度相差无几;最终的实现结果也证明了该方法可满足性能要求。     

视听系统声干扰的自适应抵消

对一个用语音遥控的视听系统而言，视听系统本身所发出的声音常常造成语音识别的错误，本文所采用的自适应声干扰低消技术能有效地降低这种声干扰，基于自适应声干扰抵消最佳性能的分析，导出了抵消性能与权系数的个数以及混响时间的表达式，并实时地实现了带有１０２４个权系数的自适应声干扰抵消系统。在一般居室中，声干扰的抵肖可达２６ｄＢ。     

主瓣约束自适应旁瓣抵消器的实验研究

空间预滤波加无约束自适应噪声抵消器构成了一种主瓣约束的自适应旁瓣抵消器。这种自适应旁瓣抵消器由于实现了保持主瓣方向以及主瓣形状的导数约束,具有较好的主瓣保持性能,且结构简单,便于工程实现。本文在原有理论研究的基础上,着重从实验方面研究这种自适应旁瓣抵消器的主瓣保持和旁瓣抵消性能。设计并构造了一个实验系统,该系统利用一种新的空间预滤波结构,使其更宜于工程实现。进行了水池和海上试验,详细考察了输入信噪比、信号干扰比、信号与干扰带宽和自适应步长因子等参数对系统性能的影响。取得的结果证实了理论分析的正确性。     

应用于拖线阵声呐的一种自适应旁瓣干扰抵消器的性能分析

拖线阵声呐要求在全方位上对强干扰进行抑制,但当强干扰是宽带并与信号方向偏离较大时,自适应干扰抵消器的性能会受到限制。本文对一种具有抽头延迟线结构的部分自适应旁瓣抵消器(PASC)在用于抑制大角度宽带干扰时的性能进行了分析。数值结果表明,在合理选取参数和结构的情况下,这种PASC在用来抵消一定带宽和偏离角的强干扰时,具有较好的抵消性能。     

自适应格形联合滤波噪声抵消器及优化步长

自适应噪声抵消方法(ANC)能有效地增强被加性噪声干扰的信号。鉴于传统的采用LMS横向滤波器(TF)的ANC(TFANC)有其缺点,本文研究了采用格形联合滤波器(LF)的ANC(LFANC),证明了它具有基本上不依赖于输入的优异收敛性能。另外,针对前人工作的不足,我们从理论上着重研究导出了LFANC的失调的解析表达式并进行了实验验证,从而得到失调随滤波器级数呈指数增长的重要结论。我们还成功地将优化步长用于多级LF,这样就能在几乎不增加运算量的前提下大大加快LF的收敛,将以上方法用于对真实含噪语音的处理,取得了较好的效果。     

改善线性调频脉冲干扰自适应抵消效果的一种新方法

针对线性调频脉冲（ＬＦＭ）干扰自适应抵消的跟踪问题,提出了一种新的变采样率方法,根据ＬＭＳ算法响应ＬＦＭ输入的稳态权特性解释了变采样率能改善自适应算法跟踪能力的原因,并对相同情况下固定采样率和变采样率的性能进行了仿真比较．     

水听器阵共模干扰抵消研究

硬件电路设计不当等原因将会导致水听器前放电路中存在共模干扰,水听器阵共模干扰将会"污染"A/D采样信号,从而对声纳目标探测与跟踪及其他后续处理造成困扰。在实际的声纳系统中,最好是采用硬件预处理的方式避免共模干扰,但对于已经被污染了的采集数据而言,则只能通过干扰抵消等信号处理的方式对被"污染"了的原始数据加以修复或还原。本文对水听器阵共模干扰特性进行了详细分析,并根据其干扰特性,提出了基于错位相减技术和基于独立分量分析的两种干扰抵消方法。湖试数据处理结果验证了本文方法的可行性。     

波束形成后多干扰抵消方法

为解决常规波束形成后干扰抵消方法仅能从目标波束内消除一个干扰影响的局限性,提出了一种可实现多干扰抑制的波束形成后干扰抵消方法,用于解决多干扰条件下的弱目标波束形成问题.该方法通过最小化多个干扰波束对目标波束的影响,获得用于抵消干扰波束的加权值;然后从目标波束中减去加权后的干扰波束,从而获得抑制干扰后的目标波束。该方法继承了常规波束形成方法的稳健性,因此在阵列流型失配等存在误差的条件下可以用于目标波束形成。仿真和海上实验数据表明,与最小方差无失真响应方法和解卷积的常规波束形成方法相比,该方法可以有效抑制干扰的影响,且当目标与任一干扰方位相近时,其方位谱中可以观察到目标波束,而另外两种方法的目标波束均被干扰波束或其旁瓣所掩盖;与设置凹槽的波束图综合方法相比,该方法算法复杂度低,计算速度快,稳健性更好。     

多波束自适应噪声抵消法引论

本文给出按Wiener最小均方差准则设计的两种噪声抵消系统模型。给出计算输出信噪比的一般表达式。提出了把这种模型用于自适应波束成形时的实际检验准则。
提出一种多波束自适应噪声抵消系统。分析了它的主要性能。
本文的全部讨论都在频域上进行,文中给出利用信号平均功率谱密度和最佳线性滤波器的传输函数计算系统指向性的方法。给出了多波束噪声抵消法在自适应前后的指向性公式。
实际的例子说明这种系统在抑制为数不多的干扰时具有很大的优越性。     

基于听觉掩蔽效应的自适应反馈抵消

摘要当系统输入信号是有色信号时，传统的自适应反馈抵消算法会由于系统的输出和输入信号存在相关性而造成辨识反馈路径存在偏差，从而导致反馈抵消性能的降低。为了减小反馈路径的辨识偏差，本文提出在系统输出信号中加入被掩蔽噪声来降低系统的输入信号和输出信号的相关性的方法，噪声的能量由频域掩蔽阈值控制。这种基于听觉频域掩蔽效应的自适应反馈抵消算法改善了自适应反馈抵消的性能，同时加入的噪声是被掩蔽不可听的，输出语音的质量没有受到损害。     

高速运动目标的自适应线谱增强算法研究

本文研究了低信噪比、目标高速运动情况下,多普勒频移较大时针对线谱信号的自适应增强算法。对海试数据的分析表明,常规自适应线谱增强算法对多普勒频移下的线谱增强效果明显,但要求信噪比较高,且实时性较差;基于高阶累积量对角切片的自适应线谱增强算法对非线性高斯色噪声下的线谱增强效果显著,但对低信噪比环境下变化线谱的跟踪性能较差;频域批处理自适应线谱增强算法对低信噪比下的线谱信号具有很好的增强效果,降低了运算量。     

管道噪声的自适应抵消及其计算机模拟

本文提出一种采用自适应抵消的管道噪声有源降噪系统，自适应滤波器为有限冲激响应的横向结构，系统中采用了辅助滤波器和补偿滤波器，它们保证了最小均方算法的正确收敛，消除了声反馈效应，计算机模拟证实了该系统的可行性，通过对具有不同物理参数的管道的计算机模拟，得到了这些参数的变化对总降噪量的影响，这些参数包括温度、气流速度、管内的吸声情形、次级声源的Q值及次级声源到检测传声器的距离，模拟的结果有助于实际管道有源降噪的系统的设计。     

大型声呐基阵的全方位强干扰抵消系统

强干扰是制约中远程声呐性能的主要因素。对于大型声呐来说,由于过长的延时量以及过高的运算速率,抗强干扰问题始终未能解决,本文提出一种适用于大型基阵的全方位抗强干扰系统。它是自适应噪声抵消系统与一个可编程迪卡诺(DICANNE)系统的结合,在干扰与信号入射角之间的夹角比较小时,采用低采样速率的自适应噪声抵消系统;在此角度较大时,采用高采样率的DICANNE系统,从而使整个系统具有全方位抗干扰的性能。本方案在采用高性能的DSP器件时,易于实现。文中给出设计框图与硬件实施方法。     

压差式矢量水听器方位估计中的干扰抵消

矢量水听器由于能获取声场中标量（声压）和矢量（振速）信息，因此单个的矢量水听器就可实现目标方位估计。单个矢量水听器是利用信号的声压和质点振速之间相关性进行信号方位估计，但是当存在干扰，并且干扰和信号之间相关时，如果对运用能量流进行方位估计的方法不加改进，则会出现很大的误差，甚至出现错误的估计。本文提出一种存在已知噪声干扰情况下的干扰抵消方法，并针对该方法进行了仿真试验，最后运用湖试数据进行了验证。结果表明，该方法能有效地减弱相千千柑对信号的影响，实现对信号的方位估计。     

自适应混合遗传算法优化团簇

提出一种用于原子团簇结构优化的方法,该方法把具有全局寻优能力的自适应遗传算法与基于牛顿法思想提出的局部优化方法相结合.碳团簇的结构优化用于验证新方法的合理性,计算结果与自适应遗传算法的结果相比较,证明所提出的局部优化方法能够有效地搜索到局部极值,计算结果和混合遗传算法的结果进行对比,证明提出的自适应混合遗传算法能有效地解决"早熟"现象,并且通过对C₁₂的四次计算,表明该算法具有一定的稳定性.     

稀疏驱动自适应线谱增强的水下目标谱熵检测

针对无人平台在水下复杂环境中的线谱弱目标自主检测问题,提出了一种采用稀疏驱动自适应线谱增强(ALE)为前处理的监督学习目标检测方法。该方法在ALE代价函数中引入稀疏性l_p范数,并将稀疏正则化推广到0<p<1;经过稀疏驱动ALE处理使目标声谱的熵特征差异更加明显,利用支持向量机(SVM)的小样本学习能力,对波束声谱的熵特性曲线进行分类,判别目标是否存在。仿真结果表明,输入信噪比为-20 dB情况下,l_1/2稀疏驱动ALE比常规ALE的处理增益高11.5 dB。利用水下无人平台海上拉距试验的数据对算法性能进行验证,在宽带强干扰影响下,该方法可有效检测远距离声源,虚警率为3.5%时,检测率达95.8%,有效提高了对线谱弱目标的检测概率,具有较强的环境适应性。     

球谐域自适应混响抵消与声源定位算法

提出了一种基于球谐域的自适应混响抵消与声源定位算法,该方法通过去混响处理改善语音质量,并提高球谐域定位算法在混响环境下的定位性能。推导了基于多通道线性预测的自适应混响抵消算法在球谐域的表达式,针对刚球模型提出分阶处理的去混响方法,并对去混响后的信号进行波达方向估计。采用32元球阵的仿真结果表明,相比于球谐域不分阶去混响方法,该方法最大可减少约2/3的运算量,同时语音PESQ得分及SRMR均显著提高。利用实验数据对算法性能进行测试,实验结果验证了该方法在实际声学环境中去混响和声源定位的有效性。