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公开(公告)号：CN108108666B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201711236736.9
申请日：2017-11-30
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，公开的一种基于小波分析和时频单源检测的混合矩阵估计方法，通过小波分析方法对原观测信号进行小波分解、重构实现原始观测信号的扩维，然后对扩维后的观测信号矩阵进行奇异值分解，基于计算得到的奇异值向量，得到时频单源点检测的判断阈值计算方法，然后计算得到时频单源点集合，基于时频单源点集合应用K均值聚类法进行混合矩阵估计；将多次估计得到的混合矩阵组合成为一个矩阵，选择出现最频繁的n个列向量组合成为新的混合矩阵，作为最终估计得到的混合矩阵。本发明能够较好地克服K均值聚类法在混合矩阵估计中易受初始初始聚类中心选择影响从而估计精度不高的问题，得到混合矩阵估计的优化结果。
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公开(公告)号：CN107103286B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710205108.8
申请日：2017-03-31
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于雷达侦察技术领域，公开的一种基于改进最短路径法的欠定盲源分离源信号恢复方法，是针对m个观测信号，每次取相邻的两个观测信号，第i个和第i+1个观测信号，i＝1,2…,m‑1，也就是说每次处理时的观测信号是两个相邻观测信号的组合，总共有种组合，接着将选取的这两路信号作为观测信号，利用最短路径法恢复出对应的源信号，则恢复出的源信号有组，再对这组源信号值相加求平均，得到的就是待恢复的源信号。本发明适用于观测信号大于2的源信号恢复，并且对恢复得到的m‑1组源信号，如何求平均从而得到最终的源信号。
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公开(公告)号：CN106354949B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201610785086.2
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于Mallat算法和预失真技术的失真数据补偿方法，首先将已知信号V0通过接收系统，利用Mallat算法对接收机接收到的信号进行离散分解，得到接收信号Vt的高频和低频成分，再对其进行二插值重构，并与原始信号对比得到由于接收系统引入的噪声或失真波形，最后将其传输函数的反函数f‑1置于预失真器中，当接收信号V(t0)依次经过预失真器和接收系统后，由于电路的叠加效应，接收系统引入的误差和畸变就会被预失真器抵消，得到逼近原始接收信号的可用信号V(t1)；本发明用于补偿信号通过天线等接收系统后产生的误差和畸变，简化了实现过程，恢复和保持了接收信号信息，提高了后续分析的稳健性和可靠性。
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公开(公告)号：CN106371070B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201610762923.X
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，公开了一种改进的基于小波分析的欠定盲源分离源数估计方法，对观测信号应用小波变换进行分解；对分解得到的小波系数进行单层重构；重构观测信号矩阵，构造该矩阵的协方差矩阵；求解矩阵的特征值；计算源数目；本发明能够将白化后的观测信号和其部分小波分解系数重构的信号组合成为新的多维观测信号，能够在混合信号信噪比变化范围较大的情况下准确地估计得到源信号个数，原理简单，可操作性较强。
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公开(公告)号：CN107765224A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710753722.8
申请日：2017-08-29
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
CPC classification number: G01S7/2923 , G01S7/354 , G06K9/6223 , G06K9/6249
Abstract: 本发明属于雷达侦察技术领域，公开的一种改进统计稀疏分解法的欠定盲分离源信号恢复方法，是在观测信号已知的条件下，以估计的混合矩阵以及同一时间段内起主导作用的源信号个数为条件，以使得同一时间段内的源信号的互相关性最小为准则，选出起主导作用的源信号所对应的列，在此基础上实现在噪声环境下同一时间段内的源信号恢复。利用M个接收天线接收观测信号，得到观测信号矩阵；对观测信号进行聚类，计算稀疏分解矩阵对应的列，计算在((i-1)*ΔT+1):(i*ΔT)时间段内恢复的源信号；判断i≤L是否成立。本发明能够对雷达信号、通信信号、生物医学信号等进行处理，实现在混合矩阵已经估计完成的情况下的欠定盲分离源信号的恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107103286A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710205108.8
申请日：2017-03-31
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于雷达侦察技术领域，公开的一种基于改进最短路径法的欠定盲源分离源信号恢复方法，是针对m个观测信号，每次取相邻的两个观测信号，第i个和第i+1个观测信号，i＝1,2…,m‑1，也就是说每次处理时的观测信号是两个相邻观测信号的组合，总共有种组合，接着将选取的这两路信号作为观测信号，利用最短路径法恢复出对应的源信号，则恢复出的源信号有组，再对这组源信号值相加求平均，得到的就是待恢复的源信号。本发明适用于观测信号大于2的源信号恢复，并且对恢复得到的m‑1组源信号，如何求平均从而得到最终的源信号。
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公开(公告)号：CN108108666A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711236736.9
申请日：2017-11-30
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
CPC classification number: G06K9/00503 , G06K9/6223
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，公开的一种基于小波分析和时频单源检测的混合矩阵估计方法，通过小波分析方法对原观测信号进行小波分解、重构实现原始观测信号的扩维，然后对扩维后的观测信号矩阵进行奇异值分解，基于计算得到的奇异值向量，得到时频单源点检测的判断阈值计算方法，然后计算得到时频单源点集合，基于时频单源点集合应用K均值聚类法进行混合矩阵估计；将多次估计得到的混合矩阵组合成为一个矩阵，选择出现最频繁的n个列向量组合成为新的混合矩阵，作为最终估计得到的混合矩阵。本发明能够较好地克服K均值聚类法在混合矩阵估计中易受初始初始聚类中心选择影响从而估计精度不高的问题，得到混合矩阵估计的优化结果。
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公开(公告)号：CN106371070A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610762923.X
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，公开了一种改进的基于小波分析的欠定盲源分离源数估计方法，对观测信号应用小波变换进行分解；对分解得到的小波系数进行单层重构；重构观测信号矩阵，构造该矩阵的协方差矩阵；求解矩阵的特征值；计算源数目；本发明能够将白化后的观测信号和其部分小波分解系数重构的信号组合成为新的多维观测信号，能够在混合信号信噪比变化范围较大的情况下准确地估计得到源信号个数，原理简单，可操作性较强。
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公开(公告)号：CN109344754A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811104439.3
申请日：2018-09-21
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于雷达侦察技术领域，公开的一种改进式最短路径欠定源信号恢复方法。是在观测信号已知的条件下，以估计的混合矩阵为条件，根据稀疏分量分析恢复源信号问题被转化为求解下述最优化问题，在观测信号数目大于2或等于2个的源信号恢复情况，按步骤1至10的步骤，将第1个和第m个观测信号组成一个二维观测信号组合；对于每个组合，利用经典最短路径法恢复出对应的源信号，则总共得m个二维观测信号组合；将由m个二维观测信号组合分离得到的信号组成一个新的矩阵，最终得n个源信号的估计 即为待恢复的源信号。本发明能够对雷达信号、通信信号、生物医学信号等进行处理，实现在混合矩阵已经估计完成的情况下的欠定盲源分离源信号的恢复。
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公开(公告)号：CN106354949A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610785086.2
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于Mallat算法和预失真技术的失真数据补偿方法，首先将已知信号V0通过接收系统，利用Mallat算法对接收机接收到的信号进行离散分解，得到接收信号Vt的高频和低频成分，再对其进行二插值重构，并与原始信号对比得到由于接收系统引入的噪声或失真波形，最后将其传输函数的反函数f-1置于预失真器中，当接收信号V(t0)依次经过预失真器和接收系统后，由于电路的叠加效应，接收系统引入的误差和畸变就会被预失真器抵消，得到逼近原始接收信号的可用信号V(t1)；本发明用于补偿信号通过天线等接收系统后产生的误差和畸变，简化了实现过程，恢复和保持了接收信号信息，提高了后续分析的稳健性和可靠性。
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