基于EMD和ICA的混合信号分离算法研究

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1、硕士学位论文基于EMD和ICA的混合信号分离算法研究RESEARCHONHYBRIDSIGNALSEPARATIONBASEDONEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONANDINDEPENDENTCOMPONENTANALYSIS郑伟然哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TN971.1学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于EMD和ICA的混合信号分离算法研究硕士研究生：郑伟然导师：赵雅琴教授申请学位：工程硕士学科：电子与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答

2、辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN971.1U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONHYBRIDSIGNALSEPARATIONBASEDONEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONANDINDEPENDENTCOMPONENTANALYSISCandidate：ZhengWeiranSupervisor：Prof.ZhaoYaqinAcademicDegreeApp

3、liedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ElectronicsandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要当今电子信息技术发展迅猛，电子战已经成为现代化战场中占据主导地位

4、的一部分，无人机侦察的作战方式在电子侦察中也具有非常重要的作用，但由于作战的电磁环境复杂，被接收机截获的信号中极大概率包含多个在时域和频域上重合的雷达信号。有效地分离混合雷达信号并对信号的类型和参数作出判断，是后续做出正确的战略决策的重要前提。本文将经验模态分解的算法与独立成分分析的基本思想结合，深入研究了单路混合信号的分离算法。首先，对常见雷达信号和混合雷达信号的特性展开研究。雷达信号的混合是指到达接收机的信号在时域或频域上重叠，经典的时频分析方法并不能有效地对混合信号进行处理，因此引入经验模态分解的方法在信号的时

5、频分布上展开分析。本文主要研究的信号类型为线性调频信号和单频信号的线性组合形式，信道噪声类型为高斯白噪声。其次，对经验模态分解算法的基本原理和主要问题展开研究。该算法能够自适应地将信号分解为多个具有物理意义的分量，并在时频分布上具有较好的时频聚集特性。算法本身存在对噪声敏感、模态混叠、虚假分量的问题，本文分析了主要问题的来源和影响，分别对信号进行了降噪和解混叠的处理。其中，在信号的降噪部分提出了小波包框架下的经验模态迭代间隙去噪算法；针对模态混叠现象，采用相空间重构的方法将信号展开至多维，通过FastICA的方法实现

6、分量的模态解混叠。最后，本文基于混合信号的时频分布，采用霍夫变换对不同源信号的时频特性进行了提取，并在求解系数矩阵时引入了独立成分分析处理多维信号的基本思想，利用分量与估计值之间的相关性确定各个分量的权重，有效恢复出混合信号中的各源信号，实验证明，当信噪比高于10dB时分离结果时频特性的相似系数高于0.9。论文针对复杂电磁环境下单路混合雷达信号分离的问题，引入了经验模态分解算法获得多个分量信号，进一步地论文将独立成分分析的基本理论充分结合，构造出评价各个分量权重的解混系数矩阵，按照信号截获、信号去噪、信号分解和信号恢

7、复四个部分，有效地对单路混合雷达信号进行了分离重建。关键词：信号分离；经验模态分解；独立成分分析；时频分布；时频估计-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractRapiddevelopmentofelectronicinformationtechnologymakeselectronicwarfareadominantpartofthemodernbattlefield.Theunmannedaerialvehicleclusteroperationalsoplaysaveryimportantroleine

8、lectronicreconnaissance.Becausetheelectromagneticenvironmentofthebattlefieldiscomplicated,thereisagreatpossibilitythattheinterceptedsignalcontainsmultiplesignalswhichareover