盲源分离技术在通信侦察系统中的应用
盲源分离技术在民航地空通信干扰中的应用研究

盲源分离技术在民航地空通信干扰中的应用研究作者:周鑫芫来源:《中国科技博览》2016年第19期[摘要]近些年来,我国正在向着科技化、信息化的发展战略目标逐渐发生改变,与此同时,各个领域也在为实现这一发展目标而不断努力。
民航事业作为我国科技发展主导力量之一,备受国家的青睐和重视,由此,航空安全问题就成为了空中交通管理部门关注的焦点,根据对飞行安全知识的了解,影响飞行安全的因素有很多,所以只有将潜在的安全威胁和隐患及时进行发现和提出,才能保证空中交通实现安全运行,进而促进和推动航空事业更加卓越的发展。
本文接下来主要就民航地空通信中的甚高频通信技术与盲源分离干扰抑制技术进行阐述。
[关键词]民航;地空通信;甚高频;盲流分离中图分类号:TG333.2 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2016)19-0393-01一、民航中的甚高频地空通信(一)甚高频地空通信概述。
所谓的甚高频地空通信就是基于甚高频技术实现良好的地空之间的通信。
甚高频的通信频段处于118MHz一136.975MHz之间,所采用的操作模式是单信道双工,利用双边带调幅。
当下我国国内民航地空通信所运用的模式主要为本文所讲述的甚高频技术,这是因为其所提供通信较为方便、迅速。
甚高频电波传播的路径是直线,由于电离层不可以反射,在很大程度上将接收以及发射限定在了视距的范围里。
(二)甚高频地空通信的应用及发展。
甚高频地空通信系统在国内民航领域普遍应用,甚高频共用系统开始出现在一些大型的机场终端区,顺应了这些终端区对于地空通信的需要,减少干扰,有些业务量大的机场选择了双重覆盖。
在小型机场的终端区,整治了甚高频地空通信系统,使小型机场统一了功率配置、频率配置以及系统配置的标准,更有利规范小型机场的发展。
我国从十九世纪末至二十世纪初,已经建设了八十七个甚高频远端地面站,排除西部航路之外,覆盖面很广。
二、盲源分离技术在民航地空通信干扰中的应用基于对地空通信干扰进行控制的基础上,很多航空事业研究人员展开了深入的探讨和思考。
盲源分离应用领域
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盲源分离应用领域
盲源分离是一种信号处理技术,可以将混合信号分离成原始信号。
这种技术在许多应用领域中都有广泛的应用。
1. 语音信号处理:盲源分离可以用于语音信号处理,将多人讲
话的语音信号分离成单个讲话者的语音信号。
这种技术在电话会议、语音识别和语音增强中都有应用。
2. 生物医学信号处理:盲源分离可以用于生物医学信号处理,
例如将心电信号分离成心跳信号和干扰信号。
这种技术在心电图分析和疾病诊断中都有应用。
3. 图像处理:盲源分离可以用于图像处理,例如将多个图像叠
加在一起的混合图像分离成原始图像。
这种技术在计算机视觉和图像识别中都有应用。
4. 机器人控制:盲源分离可以用于机器人控制,例如将多个传
感器的测量信号分离成不同的物理量。
这种技术在机器人导航和控制中都有应用。
5. 通信信号处理:盲源分离可以用于通信信号处理,例如将多
个用户的通信信号分离成不同的用户信号。
这种技术在无线通信和卫星通信中都有应用。
- 1 -。
分析无线数字通信中的盲源分离技术
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分析无线数字通信中的盲源分离技术本文将对无线数字通信中的盲源分离技术进行分析。
随着无线通信技术的快速发展,越来越多的无线数字通信系统得到广泛应用。
然而,在无线数字通信中,多个用户共享有限的频谱资源,频谱的使用效率成为一项关键因素。
盲源分离技术允许在没有关于信号源的先验知识时对信号源进行分离,可以提高频谱使用效率,增加链路容量,提高通信质量。
下面将从背景、算法和应用三个方面对盲源分离技术进行分析。
一、背景在无线通信中,由于多个用户同时占用同一频带,信号会互相干扰,导致通信质量下降。
传统的解决方法是频带分配,但这会浪费大量的频谱资源。
为了解决这个问题,近年来盲源分离技术应运而生。
盲源分离技术可以在没有先验知识的情况下,对多个信号源进行分离,并优化信号的传输质量。
盲源分离技术可应用于多信号源的定向接收、频谱快速监测、无线电频谱管理等领域,并在无线通信中得到了广泛的应用。
二、算法在盲源分离中,最常用的算法为独立成分分析(ICA)。
ICA 是一种基于统计学和矩阵分解的算法,可以对多个信号源进行盲分离。
ICA的基本原理是,通过对多个信号源进行叠加,可以得到复合信号,然后通过矩阵分解等方法,将复合信号分离成单独的信号源。
ICA算法需要满足信号源是相互独立的条件。
通过ICA算法得到多个信号源后,可以利用调制解调和信号处理等技术,对信号源进行进一步分析和处理。
三、应用盲源分离技术在无线通信中的应用非常广泛。
以下几个方面为例:1. 多用户识别和定向接收。
在无线通信中,一般都是多个用户共享同一频段的无线信道,容易发生多路径散射等问题。
利用盲源分离技术,可以准确识别信号源,并实现对多用户的定向接收。
2. 无线电频谱监测。
无线电频谱监测是监测无线电频谱中不同信号源之间干扰和关键技术参数的变化,从而实现全面了解无线电信道和优化频率管理。
利用盲源分离技术,可以降低频谱监测的难度和代价,提高监测效率。
3. 智能天线技术。
智能天线技术可以根据环境变化自动调整天线方向和电子波束,提高通信质量和系统容量。
盲源分离——理论、应用与展望
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p sdadsv r rbe esle r e . oe n ea po l t b ov daeDv n e l mso
Ke wo d : h d s u c p rt n ( S ; o a n c t n r c n a sn e F s a sr n ; l — sr y r s b n o res aai e o BS ) c nmu ia o e o n i a c ; H i l o i g mut u e i s n g t i
i lsia g rt m ,t e t p c p h a i n o l d s u c e a a i n t o t ca s l o i s c a l h h y ia a p c to f i o r e s p r to o c mm u i a i n r c nn is n e i d s l b n n c t e o asa c s i— o
s nc n s r s c r ic s e n t e p p r At s. a e n t ebai he r f h d s u c e a a i n a d a e a d i o pe t e ds u s d i h a e . t b s d o h sc t o y o n o r e s p r t n tp a 6r b o
应 用 前景 进 行 了展 望 , 出 了需 重点 研 究 的 几 个 问题 。 提 关键词 : 源分离; 盲 通信 侦 察 ; 频分 选 ; D 跳 C MA 多用 户 分 离
Bl d So r e Se a a in Th or , p ia i n a d Pr s e t i u c p r t : e y Ap l t n o p c n o c o
盲源分离及其在通信侦察中的应用研究
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盲源分离及其在通信侦察中的应用研究盲源分离及其在通信侦察中的应用研究随着现代通信技术的不断发展,通信侦察在军事、情报和安全领域中的重要性日益凸显。
而盲源分离(Blind Source Separation,以下简称BSS)作为一种强大的信号处理技术,正逐渐引起研究者们的关注,并在通信侦察中展现出了广阔的应用前景。
本文将从BSS的基本原理、算法和应用研究三个方面,对盲源分离及其在通信侦察中的应用进行探讨。
首先,我们来了解一下盲源分离的基本原理。
BSS是一种将混合信号中的各个源信号分离出来的技术。
在通信侦察中,混合信号指的是通过无线电、卫星等通信传递过程中,经过传输和干扰而存在混叠的信号。
通过BSS技术能够将这些混叠的信号分解成原始的源信号,实现信号的还原和识别。
BSS的基本原理是利用统计特性不同的源信号具有互相独立的特点,通过对已知的混合信号进行适当的数学变换和处理,将其分离成互相独立的源信号。
接下来,我们来介绍一些常用的BSS算法。
目前,有许多BSS算法已经被研究和应用于通信侦察领域。
其中,最常用的算法包括独立成分分析(Independent Component Analysis,以下简称ICA)、主成分分析(Principal Component Analysis,以下简称PCA)、独立子空间分析(Independent Subspace Analysis,以下简称ISA)等。
这些算法都是基于数学模型和统计分析的原理,通过对混叠信号进行变换和处理,以实现信号的分离和还原。
研究者们也在不断改进和完善这些算法,使其更加稳定和实用。
最后,我们来谈谈盲源分离在通信侦察中的应用研究。
盲源分离技术有着广泛的应用前景,尤其在通信侦察领域中具有重要意义。
首先,在通信情报收集方面,BSS技术能够将卫星通信、无线电通信等信号进行分离和还原,从中获取原始的通信内容和源信息,为后续的分析和判断提供可靠的依据。
其次,在通信干扰和欺骗排查方面,BSS能够有效地将干扰信号和真实信号分离,识别出干扰源并采取相应的干预措施,保障通信的安全和稳定性。
通信侦察信号的盲分离
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0.引言通信侦察是利用电子侦察设备对敌方的无线电信号进行搜索、截获、分选、测量和识别,从而获得军事或技术情报的过程。
在现代战场,由于不同体制用频装备的大量使用,使得电磁环境日益复杂,侦察接收机截获到的往往是功率跌宕起伏、时域密集交跌、频域严重混叠的信号。
现阶段通信侦察信号的分离方法主要有两种:一种是时频分析方法,包括固定系数滤波器、自适应滤波器、谱相关分析等技术[1],这些方法往往需要知道所处理信号的一些先验知识,而且对频谱严重混叠的信号不能有效分离;另一种是波束形成方法[2],它主要利用信号空间位置的不同进行信号分离,对频谱混叠信号具有一定的分离能力,但是这种技术对接收天线模型和信道的幅相一致性要求较高,在实际应用中局限较多。
盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)技术是近年来信号处理领域的一个研究热点。
在语音信号处理、图像信号处理、地震信号处理和推导了等变自适应盲分离算法,并利用它解决复杂电磁环境下通信侦察信号的盲分离问题。
算法不仅收敛速度快而且对功率差别很大的多个时频域混叠信号均具有良好的分离性能。
1.盲源分离模型所谓盲分离,就是在未知混合参数的情况下,仅根据传感器观测到的混合信号恢复出源信号。
混合模型可以表示如下:x(t)=As(t)(1)分离模型为:y(t)=Bx(t)=ΛPs(t)(2)式中x(t)=[x1(t),x2(t),…,xn(t)]T表示从n个天线观察到的信号向量,其元素xi(t)表示第i(i=1,2,…,n)个接收天线在t时刻观察到的信号值;s(t)=[s1(t),s2(t),…,sm(t)]T表示m个信号源发射的信号向量,其元素sj(t)表示第j(j=1,2,…,m)个信号源在t时刻发射的信号值;n×m(n≥m)维矩阵A为混合矩阵。
y(t)=[y1(t),y2(t),…,ym(t)]T表示分离信号,Λ为对角阵,P为任意交换阵,m×n维矩阵B称为分离矩阵。
计算机网络安全中盲信号分离技术的应用研究
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以常见的语音信号或图像信号为例,在时域上展示出不同 的吸收特性特征之后,我们就可以将其作为信号处理的主要依 据,进行稀疏成分分析。虽然在这一方面的研究起步时间非常 晚,但由于它具有相对广泛的实用性,发展空间仍然非常充足。 而且我们需要重点解决的是欠定线性混叠问题,即分析“同一 时刻少数元活跃”的基本特征。当其他元保持沉默状态时,如 何实施最有效分析。要想实现盲源分离,通常会从两个角度进 行综合评估,首先是通过聚类算法来对系统共同支撑的有关信
[2] 任静,李维勤,惠鏸 . 基于 alpha 稳定分布的盲信号分离[J]. 计 算机工程与应用,2014,50(18):215-219,229.
[3] 任子良,秦勇 . 一种噪声未知条件下的盲信号提取方法[J]. 电 子科技大学学报,2018,47(5):646-653.
[4] 贺亮,王永程,李赟,等 . 基于 Lindeberg-Feller 定理的网络异常 检测算法[J]. 计算机工程与应用,2019,55(4):41-47. 【通联编辑:李雅琪】
这样一来既能够保证合法接收机的信号,估计质量同时也 能让非法接收机信信道质量显著下降[2]。
逆向信道训练阶段合法接收机端发送逆向训练序列至发 射机之后,这一阶段非法接收机只能从另一信道接收信息,所 以序列作为私密信号会且只会被合法接收机进行接收,区别于 现有的差异性信道估计方案,并且从二阶统计信息中分析出白 化矩阵。在前向信道训练阶段,前项序列设计应该满足几个方 面的要求,一是要保障接收机端的信号估计质量,二是控制非 法接收机端的情况估计质量,同时在展开信道估计的过程当 中,还需要借助误差分析判断人工噪声和训练序列之间能否形 成最优化的功率分配。
2.信和物联网等新领域的设 备技术不断出现之后,实现了对传统电网的改造,让更加灵活 的接入方式得到充分运用,某些智能化终端和设计,也发挥了 相应的技术优势,全方面提升了电力网络的智能化程度。如果 要对现有的电力网络进行改造升级,要考虑随之而来的安全风 险,例如数据控制系统作为整个电力网络的核心部件,受到网 络攻击的可能性较高,且调度中心在采集数据的过程当中还要 进行设备管理和信息规划等各项工作。对整个控制系统进行 的攻击类型主要包含三个方面,一是远端单元的拒绝服务攻 击,二是终端数据处理攻击,三是隐蔽性的数据攻击,其中隐蔽 性数据攻击产生的危险程度最高,因为它不仅会直接造成符合 损失,引起电网停电,同时还会让线路过载引发大范围的潮流 转移问题。从电网建设的角度来看,隐蔽性的数据攻击,本质 上是一个攻击和防御的问题,大量的研究工作也从攻击者或防
基于盲源分离的数字信号处理研究

基于盲源分离的数字信号处理研究数字信号处理(DSP)是指将连续信号转换成数字序列,并使用数字信号处理器对其进行处理的一种信号处理技术。
由于数字信号具有易于存储、传输和处理等优势,因此在现代通信、图像处理、音频处理等领域应用广泛。
盲源分离(BSS)是指从混合信号中恢复出原始信号的一种信号处理技术。
本文将介绍基于盲源分离的数字信号处理研究,并分析其在通信、图像处理、音频处理等领域中的应用。
一、数字信号处理的背景在过去的几十年中,由于半导体工艺、微处理器、计算机算法等技术的飞速发展,数字信号处理技术得到了极大的发展,同时也促进了通信、图像处理、音频处理等领域的发展。
在通信领域,数字信号处理技术的应用使得通信质量得到了极大的提高,同时也降低了通信成本。
在图像处理领域,数字图像处理技术的应用使得图像处理变得简单、高效、准确。
在音频处理领域,数字信号处理技术的应用使得音乐、语音等音频内容的处理更加清晰、平衡、自然。
数字信号处理技术已经成为现代信息处理和传输的核心技术之一。
二、盲源分离的基本理论盲源分离是指从混合信号中恢复出原始信号的技术,它是一种无监督的信号处理技术。
基于盲源分离的数字信号处理研究主要涉及两个方面:一是从混合信号中恢复出原始信号的方法,二是检测混合信号中的源信号是否相互独立的方法。
其中,独立性检验是盲源分离的核心问题之一,其主要目的是判断在一组混合信号中是否存在多个源信号,且这些源信号之间是相互独立的。
盲源分离的算法包括独立成分分析(ICA)、盲源分离(BSS)、单极性分解(SSA)等。
其中,独立成分分析是一种利用统计分析方法对混合信号进行分离的方法,它利用高阶统计量来推断独立性。
而盲源分离和单极性分解则是一种基于时域分析、频域分析和信号变换等技术对混合信号进行分离的方法。
三、基于盲源分离的数字信号处理在通信领域的应用在通信领域,基于盲源分离的数字信号处理技术主要应用于多用户检测、自组织网络可靠性分析、功率控制和无线信号的定位等方面。
盲源分离技术在电子侦察中的应用
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c o n n is a s a nc e i n t h e c o mp l e x e l e c ro t ma n e g t i c e n ir v o n me n t . Thi s p a pe r i n t r o d u c e s t he b a s i c i d e a o f t h e BS S , a nd na a ly s e s t h e a p p l i c a t i o n o f t h e e l e c t r o n i c r e c o n n is a s nc a e b a s e d o n t h e BI B S . Re s lt u s o f t h e e x pe i r me n t p r o v e d
Abs t r a c t : W i t h b e c o mi n g e v e r mo r e c o mp l e x o f t h e s p a c e e l e c t r o ma g n e v i c e n v i r o n me n t , r e c o n n a i s s a n c e o f t he s i g n a l wh i c h i s o v e r l a p p i n g i n t h e re f q ue nc y a n d t i me be c o me s a d i f i f c u l t p r o b l e m f o r t h e e l e c t r o n i c r e c o n n a i s — — s a n c e . An d g e n e r l a s i g n a l p r o c e s s i n g me t h o d s c a n t i f l l t h e e l e c ro t n i c r e c o n n a i s s a nc e r e q u i r e me n t i n t he c u  ̄e n t
盲源分离技术在信号处理中的应用研究
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盲源分离技术在信号处理中的应用研究随着数字技术的不断发展,信号处理成为越来越重要的一门学科。
信号处理的核心在于信号的提取和分离,而盲源分离技术正是这一领域中的重要技术之一。
盲源分离技术可以对多个混合信号进行分离,并且无需预先知道原始信号的具体情况。
这种技术的应用范围广泛,包括语音信号处理、图像处理、生物医学信号处理等领域。
本文将介绍盲源分离技术在信号处理中的应用和研究进展。
一、盲源分离技术的原理和方法盲源分离技术是一种无监督学习方法。
它的主要思想是从多个混合信号中分离出一组原始信号,这些原始信号可能是独立的或者相互相关的。
盲源分离技术不需要预先知道混合信号的具体情况,也就是说,不需要对混合信号进行建模。
这种方法最早应用于信号处理的反卷积中,后来逐渐发展为一个独立的研究领域。
盲源分离技术的基本方法是利用高阶统计独立性来进行信号的分离。
在实际应用中,可以通过以下几种方法实现盲源分离:(1)信息论方法:信息论方法的基本思想是利用信息熵来衡量信号的独立性或相关性,进而进行信号的分离。
常用的算法有独立成分分析(ICA)和自适应回归模型(ARMA)等。
(2)最小平方误差法:最小平方误差法是一种基于线性代数的方法。
它通过矩阵分解来进行信号的分离。
常用的算法有奇异值分解(SVD)和特征值分解(EVD)等。
(3)机器学习方法:机器学习方法是指利用机器学习算法来学习混合信号的特征,从而进行信号的分离。
常用的算法有神经网络、支持向量机(SVM)等。
二、盲源分离技术在语音信号处理中的应用语音信号处理是盲源分离技术应用最广泛的领域之一。
在语音信号处理中,盲源分离技术可以实现对多说话人的语音信号进行分离,或者对噪声干扰的语音信号进行去噪。
其中,一种典型的应用是麦克风阵列音频信号处理,该技术可以实现对多路语音信号进行分离,提高语音信号质量。
在语音信号处理中,独立成分分析(ICA)是最常用的盲源分离算法之一。
ICA算法使用高阶统计独立性来进行信号分离,可以很好地解决语音信号中的混叠问题。
盲源分离技术的现状及应用

1盲源信号分离和独立分量分析 1 . 1盲 源 信 号 分 离 盲源分离 ( B l i n d S o u r c e S e p a r a t i o n , B S S )或盲信 号分离 ( B l i n d S i g n a l S e p a r a t i o n , B S S ) 是 信 号 处 理 领 域 兴 起 的一 ・ 个 新 的研 究 方 向 . 其 中 的“ 盲” 是 指源信号信息和传输信道 的信 息事先未知 , 在盲信 号处理算法中不能利用 这些信息I h 2 , 3 】 。 考虑的有许多由某些物理物体或源发出信号 的情形 。 这些物 理 源 可以 是 由 大 脑 不 同 区域 发 射 的 电信 号 , 可 以 是 同 一 个 房 间 里 人 们 讲 话 所发出的声信号, 也可以是移动电话发出的无线电波等。进一步假设有一 些传感器或接收器 , 这些传感器位 于不 同的位置 , 以便每一个 记录的都是 原 始 源 信 号 经过 轻 微 的 加 权后 的 混合 。
特 征 提 取 以及 降 噪 等 目的 。K 嗣 ( 2 ) 针 对 算 法 机 理 的 研 究 即通 过 改进 盲 源 分 离 算 法 使 其适 应 水 声 信 号 的 多 途 、 非 平 稳 以及 欠 定 和 D a v i d R . O. w l i n g等 人 于 2 0 0 4年 在 J A S A 上 发表 论 文 。 研 究 了适 用 于 阵 列 信 号 处 理 的水 声 信 号 盲 解 卷 积 算法 。
科 学 发 展
撵簿
盲源分离技术 的现 状及应用
邓海利 , 李
摘
莉, 张 岩 岩
( 山 东省 济 宁 市 气 象 局 , 济宁2 7 2 0 3 7 )
一种基于盲源分离的调幅通信系统抗干扰方法

一种基于盲源分离的调幅通信系统抗干扰方法随着通信技术的不断发展,我们目前使用的调幅调频通信系统已经越来越复杂。
然而在通信过程中,由于环境的复杂性,尤其是无线通信中的信号干扰,会导致通信信号的传输严重受阻。
因此,为了更好地应对这种干扰,我们需要寻找一种新的、有效的抗干扰方法。
本文将介绍一种基于盲源分离的调幅通信系统抗干扰方法。
一、调幅通信系统的基本原理调幅通信系统是指通过调制电磁波的振幅来传输信息的一类无线通信系统。
在调幅通信系统中,通信信号被调制成与高频载波同频、幅度可变的无线电信号。
在接收端,通过检测幅度的变化,把信号从高频载波中恢复出来。
二、通信信号受干扰的原因在调幅通信中,通信信号容易受到多种干扰的影响:1. 天气的影响:比如大雾天气会对有线通信进行干扰,而雷暴天气则会对无线通信进行干扰。
2. 信号穿透性差:在建筑密集区域或者封闭的车辆中心区域,由于建筑物和车辆的影响,信号很容易被横向遮蔽和衰减,从而影响通信质量。
3. 信道受到干扰:在一些通信环境复杂的地方,比如在隧道、高楼大厦中,由于接收信号的距离过远,导致信道复杂受到干扰,在传输过程中也容易受到空间频率的限制,从而导致通信质量的严重下降。
三、盲源分离的基本原理在信号处理领域中,盲源分离是一种比较有效的信号处理技术,它可以从复杂的信号混合中维度分离出各自的独立信号。
盲源分离的算法可以从输入的信号中提取出独立的信号,这些信号之间没有任何关系,它们的独立性可以用统计量的方式测量得到。
例如,在混合的信号中,有两个人的讲话同时进行,我们可以使用盲源分离算法将这两个信号分离出来,从而实现对两个人的讲话进行录制和效果调整的功能。
四、基于盲源分离的调幅通信系统抗干扰方法在调幅通信中,我们可以使用盲源分离算法,从而提高通信系统抗干扰的能力。
具体实现方法如下:1. 在发射端,将原始的通信信号进行盲源分离处理,从而生成多个独立的信号。
2. 将每个独立信号进行调幅,并将这些信号按照一定的方式组合,形成多路复合的信号。
盲源信号分离算法研究及应用
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生物医学信号处理
盲源信号分离算法可以用来提取脑电信号 、心电信号等生物医学信号中的特征信息 ,为疾病诊断和治疗提供支持。
音频和音乐处理
盲源信号分离算法可以用来提取音频和音 乐信号中的特征信息,实现音频和音乐的 分类、识别和推荐等应用。
06
总结与展望
总结
盲源信号分离算法的 原理和应用
盲源信号分离是一种无监督的学习算 法,它利用混合信号的统计独立性, 通过学习混合矩阵,将源信号进行分 离。该算法在语音信号处理、生物医 学信号处理、通信信号处理等领域具 有广泛的应用前景。
基于循环相关的盲源信号分离算法流程
输入混合信号
将多个源信号混合成一个观测信号。
计算循环相关
计算观测信号与源信号之间的循环相关函 数。
盲源分离
利用循环相关函数的信息,通过算法实现 盲源分离。
输出分离信号
得到分离后的源信号。
基于循环相关的盲源信号分离算法的优缺点
优点
基于循环相关的盲源信号分离算法具有对源信号的稀疏性要求较低的优点,适用于实际应用场景中源 信号数目较多且相互之间存在循环相似性的情况。
基于高阶累积量的盲源信号分离算法的优缺点
• 基于高阶累积量的盲源信号分离算法的优点包括 • 适用于非高斯和非线性信号的处理。 • 可以有效地从混合信号中提取出源信号。 • 在处理过程中,不需要任何关于源信号或混合过程的先验信息。 • 其缺点包括 • 高阶累积量的计算复杂度较高,需要大量的数据和计算资源。 • 在某些情况下,可能会出现过度拟合或欠拟合的问题,需要仔细调整
盲源信号分离算法研究及应 用
2023-10-28
目录
• 盲源信号分离算法概述 • 基于独立成分分析的盲源信号分离算法 • 基于高阶累积量的盲源信号分离算法 • 基于循环相关的盲源信号分离算法 • 盲源信号分离算法在通信系统中的应用 • 总结与展望
通信侦察中盲源分离算法的分离性能研究

通信侦察中盲源分离算法的分离性能研究
赵雨璞;吕虹;刘有军;吕超峰
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2022(29)6
【摘要】在通信侦察中,多通道盲源分离算法是分离信号的常用算法,但有时会出现分离效果不理想的情况。
通过理论分析和仿真验证,研究了固定点算法(FastICA)、信息最大化算法(Informax)、等变自适应分解算法(EASI)等常用多通道盲源分离算法在通信信号侦察中的分离性能,分析了信噪比、信号间强度比、信号相对到达方向等对多通道盲源分离的影响,为盲源分离的应用研究和算法的选择提供依据。
【总页数】4页(P93-96)
【作者】赵雨璞;吕虹;刘有军;吕超峰
【作者单位】安徽建筑大学电子与信息工程学院;国防科技大学电子对抗学院;南京电子设备研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.基于APSO的盲源分离算法在盲图像分离中的应用
2.基于盲源分离的通信侦察信号处理
3.适用于通信侦察的信号盲分离算法
4.盲源分离技术在通信侦察系统中的应用
5.通信侦察中通信复信号的盲源分离算法
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探论无线数字通信中的盲源分离技术
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探论无线数字通信中的盲源分离技术无线数字通信技术的发展已经成为现代科技领域中的一个重要分支。
它为人们提供了更快、更稳定和更高效的数据传输能力。
在实际应用中,信号的多样性和同时传输可能导致信号的重叠和互干扰,这成为无线数字通信技术中需要解决的一个重要问题。
盲源分离技术是解决这类问题的一种有效方法,它可以在不知道信号源的情况下分离和还原信号。
本文将介绍盲源分离技术的原理、算法和应用。
一、盲源分离技术的原理盲源分离技术是指在不知道信号源和信道特性的情况下,通过观测到的混合信号进行分离的一种数学方法。
在实际应用中,通常会有多个信号源通过某个信道进行混合传输。
每个信号源的波形可以看作一个向量,而混合信号可以看作是这些向量的线性组合。
可以用数学模型描述如下:X=AS其中,X为混合信号的矩阵,S为信号源矩阵,A为混合矩阵。
式子中的运算是矩阵乘法。
这个模型中,混合矩阵A是未知的,而信号源矩阵S和混合信号矩阵X是已知的。
因此,要实现盲源分离,需要估计混合矩阵A。
二、盲源分离技术的算法盲源分离技术的算法通常可以分为两类:基于统计的方法和基于独立性的方法。
下面将分别介绍这两类算法。
1. 基于统计的盲源分离方法基于统计的盲源分离方法主要使用概率统计的方法,通过对混合信号的观测进行统计分析,估计信号源的分布概率密度函数,从而实现信号源的分离。
常用的基于统计的盲源分离方法包括独立分量分析(ICA)、主成分分析(PCA)等。
ICA算法是一种较为常用的基于统计的盲源分离方法。
它通过对混合信号进行非高斯化和独立性估计,来分离信号源。
ICA算法的核心思想是在不同时间观测的信号在频域上是独立的,因此在时域上可以通过寻找最大非高斯性来进行分离。
具体实现时,利用的是样本协方差阵的信息,通过求解最大似然函数,得到混合矩阵A的逆矩阵。
PCA算法与ICA算法相似,它主要是通过方差和协方差进行特征变换,进而实现信号分离。
PCA算法的核心思想是找到一个投影方向,使其投影的方差最大化。
【推荐-免费】-盲源分离技术现状及发展趋势
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2011年第04期,第44卷通信技术 Vol.44,No.04,2011总第232期 Communications Technology No.232,Totally 盲源分离技术现状及发展趋势权友波,王甲峰,岳旸,李蕾,严俊(中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳 621900)【摘要】盲源分离是最近十几年发展起来的新研究领域,是在知其少量或完全未知先验信息情况下提取源信号的信号处理方法,特别适用于通信侦察领域。
盲源分离模型大致分为线性瞬时模型、线性卷积模型、非线性模型及欠定模型。
简述了每种模型盲源分离算法的基本思想及常用方法。
重点介绍了目前相对成熟的基于线性瞬时模型的三种盲源分离方法:批处理、自适应和逐次提取。
目前线性瞬时盲源分离研究较成熟,未来的研究热点是卷积模型、欠定模型等算法研究及如何提高算法性能等方面。
【关键词】盲源分离;独立分量分析;自然梯度法【中图分类号】TN911.23【文献标识码】A【文章编号】1002-0802(2011)04-0013-03Present Situation and Development Trend of Blind Source SeparationQUAN You-bo, WANG Jia-feng, YUE Yang, LI Lei, YAN Jun (Institute of Electronic Engineering, China Academic of Engineering Physics, Mianyang Sichuan 621900, China)【Abstract】Blind Source Separation(BBS) is a signal processing method that separates the less-known or completely unknown source signals. This paper describes BBS algorithms based on various models, highlights the algorithm based on line instantaneous model, and points out the hotspot and the development trend of BBS.【Key words】blind source separation; independent component analysis; natural gradient0 引言通信侦察是通信对抗的重要环节,针对不同的作战环境和作战对象,如何快速准确地发现、识别目标,并提取对其进行有效干扰所需信号参数是通信对抗的关键。
盲源分离算法的研究与应用
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盲源分离算法的研究与应用盲源分离算法是一种用于从混合信号中恢复原始信号的方法,主要应用于信号处理、音频处理、图像处理等领域。
在这篇文章中,我将介绍盲源分离算法的原理、应用和最新研究进展。
一、原理盲源分离算法的核心在于估计各种源信号的组合权重和各种源信号本身。
在具体实现时,通常采用图像处理、线性代数、信号处理等技术进行计算。
其中,最常用的方法是独立成分分析(ICA)和二次统计量分析(SCA)。
ICA算法的基本思路是将所有混合信号拆分为各种源信号的线性组合。
这样,如果我们能找到一组线性变换,使得每个混合信号的统计独立性最大化,那么我们就可以恢复出原始的源信号。
而SCA算法则是基于二次统计量进行计算的。
它通过对信号进行协方差矩阵分析,从而计算出各个源信号之间的相关性。
虽然ICA和SCA是两种不同的盲源分离算法,但它们的基本思想都是在最大化各个源信号的独立性和相关性的基础上,恢复出原始信号。
二、应用盲源分离算法是一种非常实用的工具,可以应用于许多领域。
以下是一些常见的应用场景:1. 音频信号处理。
盲源分离算法可以用于处理包括语音、音乐等各种音频信号,从而提高音质或实现实时语音识别等。
2. 图像处理。
盲源分离算法可以用于图像去模糊、美颜、人脸识别等。
3. 生物医学。
在生物医学领域,盲源分离算法可以用于脑电信号分析、生理信号分析等。
4. 通信。
盲源分离算法可以用于无线通信、语音信号处理等方面,从而提高通信质量。
以上仅是盲源分离算法的一些应用场景,实际上,它在许多领域都有广泛的应用。
三、最新研究进展盲源分离算法发展迅速,每年都会有很多新的研究成果。
以下是一些最新的研究进展:1. 基于深度学习的盲源分离。
深度学习技术在盲源分离领域的应用日益广泛,不仅可以提高计算效率,还可以更准确地估计源信号。
2. 基于GPU加速的盲源分离算法。
GPU加速技术可以大幅提高计算速度,更快地完成盲源分离任务,从而提高信号处理效率。
3. 盲源分离算法的实时应用。
探析无线数字通信中的盲源分离技术
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就要考虑非线性混合盲源分离模型。非线性混合模型按照混合形式的不 同 可分 为交叉非线性混合、卷积后非线性混合和线性后非线性混合模 型三种 类 型。 在最近几年里 非线性混合盲源分离技术受到社会各界的广泛关注 , 特
别是后非线性混合模型。 目前后非线性混合盲源分离算法中主要有参数化 方法、 非参 数化方法、 高斯化方法来抵 消和补偿非线性特征。 2 . 无线通 信技术中的盲源分离技术 在无线通信系统 中通信信号 的信号特性参数复杂多变 ,实现盲源分离 算法主要要依据高阶累积量和峭度两类参数 。 如图 一 所示 , 这是几个常见的 通信信号高阶累积量。
前 言
离技术有了突破性的进展,一种最大化 的随机梯度学习算法 可以做到 同时 分辨出l O 人的语音, 大大推动 了盲源分离技术的发展进程。 1 - 2线性卷积混合盲源分离 相比瞬时混合盲 源分离模型来说, 卷积混合盲源分离模型更加复杂。 在 线性瞬时混合盲源分离技术不断发展应用的同时,应用中也有无法准确估
虽然 目前公众媒体将无线通信炒的很热,但这个领域从l 8 9 7 年 马可尼 成功演示无线 电波开始, 已经有超过一百年 的历史。 到1 9 0 1 年就实现 了跨大 西洋 的无线接收, 表 明无线通信技术曾经有过一段快速 发展 时期 。 在之后 的
几十年 中, 众多的无线通信系统生生灭灭。 2 0 世纪8 0 年代以来, 全球范 围内移动无线通信得到了前所未有 的发展 ,
与第三 代移动通信系统 ( 3 G) 相比 , 未来移动通信系 统的 目标是 , 能在任何 时间、 任何地点、 向任何人提供快速 可靠 的通信服务。 因此, 未来无线移动通 信系统应具有 高的数据传输速度 、 高 的频谱利用率 、 低功 耗、 灵活的业务支 撑能力等。 但无线通信是基于电磁波在 自由空间的传播来实现信 息传输 的。 信号在无线信道 中传输时 , 无线频率资源受限 、 传输衰减 、 多径传 播引起 的 频域选择性衰落 、多普勒频移引起 的时间选择性衰落 以及角度扩展引起 的 空间选择性衰落 等都使得无线链路的传输性能差。 和有线通信相 比, 无线通 信主要 由两个新的问题 。 一是通信行道经常是 随时间变化的, 二是多个用户 之间常常存在干扰 。无线通信技术还 需要克服时变性和干扰 。由于这个原 因, 无线通信 巾的信道建模以及 调制编码方式都有所不 同。 1 . 无线数 字通 信中盲源分离技术分析 盲源分 离 ( BS S : Bl i n d s o u r c e s e p a r a t i o n ) , 是信号 处理 中一 一 个传统而 又 极具挑战性 的问题 , BS S 指仅从若干观测到 的混合信 号中恢复出无法直 接 观测的各个原始信号的过程, 这 里的“ 盲” , 指源信号不可测 , 混合系统特性 事先未知这两个 方面。 在科学研 究和工程应用中, 很多观测信号都可以看成 是多个源信号 的混合 , 所谓“ 鸡尾酒会 ” 问题就是个 典型的例子。 其中独立分 量分析I C A( I n d e p e n d e n t c o mp o n e n t a n a l y s i s ) 是一种 占源 信号分 离方法 , 它 已成为阵列信号处理和数据分析 的有力工具,而B S S L  ̄ I C A适用 范围更宽。
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盲源分离技术在通信侦察系统中的应用摘要: 针对如何快速、准确地对无线电通信信号进行截获、分离和识别是现代通信侦察的瓶颈, 盲源分离对于解决这些难题具有独特的优势。
给出了基于盲源分离的无线电通信侦察系统模型,从DoA估计和调制样式识别两方面讨论了盲源分离技术在该领域的应用情况。
通过具体的仿真实验,证明了盲源分离应用于通信侦察的正确性和可行性。
关键词: 盲源分离;无线电侦察;DoA估计;调制识别Application of blind source separation in radio surveillance Abstract:How to acquire ,separate and identify the radio communication signals quickly and exactly is abottleneck of modern radio surveillance , and blind source separation (BSS) is suitable for dealing with theseproblems. The model of the radio surveillance system based on BSS is presented , and two novel applications arediscussed, i. e. the direction- of- arrival (DoA) estimation and modulation identification. Simulation result s showthat the BSS solution in radio surveillance is valid and feasible.Key words:blind source separation ; radio surveillance ; direction- of- arrival estimation ; modulation identification引言现代战场通信信号环境日益复杂 , 如何有效地对信号进行快速、准确地截获、分离和识别 , 是现代通信侦察的一大瓶颈问题。
主要表现在 : 信号分析时 , 难以对时域或频域重叠在一起的信号进行分析 , 如何对混叠的信号进行有效分离 ; 信号测向时 ,传统的测向方法精度不高 , 而一些超分辨率方法计算量过大 ,如何提高测向的速度和精度 ; 信号识别时 , 特征参数受环境影响较大 , 如何消除噪声的影响 , 采用最简单的方法来达到最理想的分类识别效果。
这些问题的存在 , 一直束缚着通信侦察装备的发展。
近年来 ,盲信号处理技术在信号处理领域受到了广泛关注 , 根据其应用领域的不同 , 又可分为盲源分离、盲反卷积和盲均衡等技术。
其中盲源分离(blind source separation , BSS)是指从若干观测到的多个信号的混合信号中恢复出无法直接观测到的原始信号的方法。
目前 , 这个领域的研究引起了众多学者的极大兴趣 , 出现了许多成功的分离算法 , 在实际中也得到了一定应用。
在无线电通信侦察领域 , 盲源分离的应用还是初步的 , 而盲源分离却对于解决现代通信侦察中的瓶颈问题有着独特的优势, 不仅能对多路混叠的通信信号进行可靠的分离 , 同时也能完成信号波达方向的估计。
一通信信号的盲源分离基于盲源分离的无线电通信侦察系统模型如图 1 所示。
首先 ,天线阵列接收到来自各个方向的信号 , 经 A /D采样等预处理后对阵列输出的混合通信信号进行盲分离 ,然后一方面可对分离出来的单个信号进行调制样式识别 ,另一方面可根据所得到的混合矩阵估计信号的波达方向 ,最后可根据测向和识别的结果对信号进行解调、干扰、预警等进一步的分析和处理。
阵列信号处理中 ,通常观测信号来自天线阵的输出 , 其中每一个天线接收到多个原始信号的一组混合。
假设 N个信号源所发出的信号被 M 个天线阵元接收到 , 传输是瞬时的 , 并且天线接收到的是各个信号源的线性混合 ,即线性瞬时混叠模型。
该模型可以用下面的混合方程描述式中式中: s(t)——N 维未知源信号向量, x(t)——M 维观测数据向量, n(t) ——加性噪声, M ×N 维矩阵A 称为混合矩阵,即阵列流型矩阵, θ i ——第i 个信号到达阵列参考阵元的方向角。
盲源分离需要解决的问题就是在混合矩阵A 和源信号未知的情况下,只根据观测数据向量x(t)来恢复出相互独立的源信号s(t) 。
分离系统模型为式中: y(t)=[ y1(t), … , y N(t)] H——源信号的估计, P ——置换阵, D———对角阵。
若经过计算使得分离矩阵W 满足WA =PD, 那么源信号s(t)便可通过观测向量完全得以恢复。
目前关于盲源分离的算法很多,其中比较典型的有infomax 算法,FastICA算法和C ardoso 的 JADE 算法。
比较可发现这三种算法中JADE 算法不但分离效果好,而且运算速度快,因此本文采用 JADE 算法对通信信号进行盲分离。
JADE 算法的基本思想就是先将接收信号进行预白化 ,然后再寻找一个酉矩阵 ,它能对角化白化信号的四阶累积量矩阵 , 通过白化矩阵和特征分解法得到的酉矩阵可以估计出混合矩阵和分离矩阵 , 从而恢复原信号。
其算法步骤如下(1) 根据观测数据 x(t), 计算白化矩阵 W ;(P)的集合(2) 计算白化过程 z(t) =Wx(t)的四阶累积量矩阵Qz(3) 通过 Jacobi 技术联合对角化 Q(P), 估计酉矩阵 U;z(4) 估计混合矩阵A^=W+U(5) 计算分离矩阵B=U H W , 恢复原信^s(t)=B x(t)。
二基于 BSS 的 DoA估计DoA 估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣信号的空间位置 , 即各个信号到达阵列参考阵元的方向角 , 简称波达方向。
盲源分离中 ,混合矩阵 A即为阵列流型矩阵 , 包含了目标的方位信息 , 因此只要通过盲源分离求得混合矩阵的估计值 A ^便可对 DoA 进行估计。
A ^可描述为式中幅度大小。
但由于信号传输信道以及源信号知识的缺乏 , 盲分离存在模糊mk——性或不确定性 ,主要表现在混合矩阵 A 的非完全辨识 ,A ^的列向量和 A 相比其排列顺序和大小发生了变化 , 但在 DoA 估计中我们关心的是相位信息 ,因此模糊性不会影响 DoA 的估计。
由式(3)可发现α^ (θ i)的指数项中存在(k - 1) sin(θ i )项, 其中θ^ 为θ的估计值, 为了消除k的影响, 令则可构成一个与α (θ i)相对应的序列除第一项外的各项指数部分中都含有θ^ i , 因此只要对其中任一项求相位分量后计算反正弦,则可得到θ i 的估计值为了取得更好的估计性能,对各项的估计结果取平均,便可得到DoA的一个简单估计公式三数字通信信号的调制识别通信信号调制识别是对敌方通信进行侦听、解调和干扰的前提 ,但目前的识别算法都是基于单个信号 , 因此识别前必须把混叠的通信信号正确分选成一个个单独的辐射源信号。
传统的信号分离方法都存在各自的不足 , 如基于 FFT 理论的周期图法无法对频谱重叠的信号分离 ,波束合成法可对不同方向的信号进行分离, 但需要一定的先验知识 ,而盲源分离法则突破了这些局限 , 显著的优点就是“盲” , 即不需要目标信号的先验知识 ,对任何形式的信号都适用。
盲源分离后得到了单个的通信信号 , 经过滤波、载波提取等处理后 ,就可以进行信号的识别。
同样由于盲分离的模糊性 , 分离后信号的幅度和顺序发生了变化 , 但信号的基本信息(频率、相位、幅度变化等)并没有改变 , 因此不会影响到识别结果。
目前调制识别的方法很多 , 其中 Azzouz 和Nandi 提出的基于信号瞬时特性的模式识别算法在该领域中占主导地位,为简单起见 , 这里利用该方法对盲分离后的几类数字信号(ASK 、 PSK 和 FSK)进行识别研究。
根据信号瞬时特征提取的如下两个特征参数 : ①信号瞬时幅度功率谱的最,识别算法流程如图大值γ max ; ②非弱信号段瞬时频率的直接标准偏差σdf2 所示。
四仿真分析实验 1 D0A 的估计选取三路通信信号 : 2ASK 、2FSK 和 4PSK , 载波频率均为 100 kH z , 所以三路信号在频谱上是混叠的 , 采样频率为 1 MH z , 采样点数为 4 000 , 2FSK 信号频偏为 20 kH z ,信号的入射角分别为 : 15°、30°、45° , 天线阵为8 阵元的 U LA ,阵元间距为半个波长 ,混合噪声为加性高斯白噪声 ,信噪比变化范围为 - 15 dB~ 15 dB , 每个信噪比进行 1 000 次独立实验。
为了评价角度估计的精度 ,利用角度偏差来衡量 , 即式中 : θ——实际的角度值 , θ^ ——估计的角度值。
同时选取MUSIC 算法进行比较 ,仿真结果如图 3 所示。
可见采用 M USIC 算法时三路信号的平均角度偏差要低于 BSS 算法 , 即 BSS 算法的估计精度要弱于其它超分辨率方法。
其主要原因是盲源分离的分离效果受诸多因素的影响 , 如信号源的相关性、初始化矩阵、非线性函数的选择等 ,实际的盲源分离不能达到完全意义上的分离 , 只能使混合矩阵的估计值尽量接近真实值 ,因此基于 BSS 的 DoA 的估计精度要相对差些。
但在混合信噪比大于 - 6 dB 时 , 平均角度偏差均小于 2° , 在测向精度要求不是特别高的情况下是完全可以接受的。
另外从计算时间看 , M USIC 算法是按一定的步进在整个角度域内进行搜索 , 要到达一定的精度必须花费大量的时间 , 例如在同样的前提条件下 , 要求MUSIC 算法精度达到千分之一时 , 所用的时间将近是BSS算法的 5 倍 , 因此基于 BSS 的 DoA 估计的实时性要高于MUSIC 算法。
实验 2 数字信号的调制识别三路信号的输入信噪比变化范围均为 : - 5 dB~ 20 dB,每个信噪比进行 1 000 次独立实验 ,其它条件同实验 1 。
首先通过 BSS 将频谱混叠的通信信号分选成单个信号 , 然后根据前面提出的算法逐一进行识别 , 识别概率(Pr)随信噪比的变化关系如图 4所示。
结果表明 , 信噪比在 8 dB 以上时 , 三种信号的识别概率均在 90 %以上。
但同时可发现 , 此时的识别概率比采用纯信号时要低 8 dB左右 ,而且即使输入信噪比比较高时识别概率仍不能达到百分之百。