盲信号分离、信号重构及FSK信号检测算法研究

论文摘要

在当前信息科技迅猛发展的时代里,信息传输的可靠性和真实性已经成为核心问题。信息的传输和交换,是通过信号这个物理载体实现的,因此信号的准确可靠接收是非常重要的。然而信号在产生和传输过程中,要受到各种干扰噪声的污染;或者要受到传输系统和接收装置的影响而发生非线性畸变;有时接收到的信号可能是各种源信号的混合,需要进行信号的分离,这类问题称为盲信号分离。本文对信号处理中的这些问题作了深入和细致的研究,提出了面向工程应用的有意义的信号处理算法,其主要研究工作和创新点如下:1.提出了基于相关性的瞬时线性混合盲信号分离算法。利用信号的互协方差函数建立分离目标函数,用随机负梯度法使目标函数达到最小值,从而使混合信号得到分离,最终提取出源信号。2.提出了基于前向滤波器的卷积混合盲信号分离算法。其基本思想是先对混合模型进行简化,将分离问题等价为最优化Wiener滤波器问题,建立目标函数,用LMS准则使目标函数达到最小值,从而分离出卷积混合的源信号。3.打破了传统算法的思路,提出了基于去相关的后非线性混合盲信号分离算法。先通过微分变换简化混合模型,利用信号的相关特性建立目标函数和优化方程,通过反复迭代使优化方程达到稳定点,最终实现混合信号的全盲分离和源信号的提取。4.在噪声环境下,利用信号的互相关性建立目标函数,推导出一种基于相关特性的信号重构算法,获得对发生非线性畸变信号的较准确重构。5.在分析移频轨道电路的特点和EMD算法的基础上,论述了EMD算法用于检测FSK信号的理论依据,首次将EMD算法应用于机车信号的检测中,结合FFT算法,达到了在强噪声背景下FSK信号较准确检测与解调的目的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 盲信号分离技术的研究现状
• 1.3 信号重构技术研究现状
• 1.4 FSK 信号检测技术研究现状
• 1.5 论文主要内容与结构
• 第二章 基于相关性的瞬时线性混合盲信号分离算法
• 2.1 引言
• 2.2 瞬时线性混合的数学模型建立
• 2.3 两类不确定性问题及混合信号的特点
• 2.4 算法的原理和实现
• 2.5 计算机仿真
• 第三章 基于前向滤波器的卷积混合盲信号分离算法
• 3.1 引言
• 3.2 卷积混合方式模型的建立
• 3.3 混合模型的简化及前向分离模型的提出
• 3.4 算法的提出
• 3.5 计算机仿真
• 第四章 基于去相关的后非线性混合盲信号分离算法
• 4.1 引言
• 4.2 后非线性混合方式的数学模型
• 4.3 模型的简化及分离模型的提出
• 4.4 算法的原理及实现
• 4.5 计算机仿真
• 第五章 一种基于相关特性的信号重构算法
• 5.1 引言
• 5.2 问题分析及模型建立
• 5.3 算法的原理
• 5.4 计算机仿真
• 第六章 EMD 算法在FSK 信号检测的应用研究
• 6.1 引言
• 6.2 移频轨道电路及FSK 信号的特点
• 6.3 EMD 算法
• 6.4 EMD 算法在FSK 信号检测中的应用
• 6.5 计算机仿真
• 参考文献
• 致谢
• 博士期间学术论文发表情况
• 作者简介