利用循环平稳特征方法进行信号检测

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机械设备故障诊断中循环平稳信号处理的应用

们最为关注的。
循环平稳信号处理的简单介绍循环平稳信号，就是在统计特征函数的时候会出现周期性的变化。这种信号在实际应用中有着非常重要的意义。通常来讲，平稳信号的出现都有一定的普遍性，当统计系统统计特征函数的时候，可以利用单次记录的时间平均值代替平均集合，这一点很适用现场生产数据的收集。
藏落
机械设备故障诊断中循环平稳信号处理的应用
季建胜浙江红旗机械有限公司３１３２１６
【摘要】循环平稳信号处理技术的引用，丰富了机械设备处理的内容谱的理论进行补充。循环密度函数方法和平方包络解调方法都可以通通过试验数据的结果分析，指量。本文概括了循环平穗信号处理的研究情况和特点，分析了这样的方法存过引入的循环平稳信号进行相关的解调。在的部分问题，最后在结尾部分点明了这项新技术的应用问题和在机械设出平方包络分析中因为构造了一定的解析函数，使得数值平方和循环导备故障中的发展前景。致的混叠效应得到了很好的抑制。第三种分析方法：从机械振动信号的角度证明多循环平稳、纯循环平稳的慨念，还有就是和周期的过程、【关键词】循环平稳；故障处理；应用平稳过程之间的关系。常见的采样方式有两种：等时间采样和等角度采这两种采样方法分别研究了他们的循环的平稳性，得出不一样的循机械设备信号的特征提取法一般分为两种，第一种是稳态信号的样。处理方法。非常典型的有离散频谱分析法和频率细化分析法等。这种处环平稳的条件。文中理论证明了当旋转机械等角度采样得到的振动信理方法相对很成熟。应用的范围也是非常广泛。第二种是非平稳信号的号的时候，只要是转速的波动为循环平稳的时候，那么等时间采样的信处理方法。非常典型的有转速跟踪法￥￣］Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布法等，循环号也属于循环平稳的信号。鉴于循环平稳在旋转机械中的广泛存在性，平稳和高阶谱等分析方法的引用，使得循环平稳的分析方法有了非常应该打破常规的平稳１陧设，在循环平稳的基础之上研究旋转机械的振我们以齿轮、内燃机和滚动轴承的三种机械的比大的进步，为社会带来了一定的经济效益，但是其中存在的问题，也是我动信号更加切合实际。

基于能量-循环平稳特征的联合频谱检测方法

Ｖ０．Ｎｏ．１３Ｏ３
Ｊｎ２１ｕ．００
基于能量－环平稳特征的联合频谱检测方法循
刘小莉朱，琦
２００、１０３
，．１南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室，江苏南京
ｌ．南大移动通信国家重点实东学２验室，江苏南京２０９１６０
＼．ａｉａＭｏｉｏｍｕｉａｏｓＲｓａｃｂｒｔｒ，ｏｔｅｓＵｉｒｉ，ａｎ１０６，ｈｎ２ＮｔｎｌｂｌＣｍｎｃｔｎｅｅｒｈＬｏａｙＳｕｈａｔｎｖｓｙＮｍｉｇ２０９Ｃｉａｏｅｉａｏｅｔ
，
ＡｂｔａｔＡｃｏｄｎｏｔｅｃｒｃｅｉｔｓｏｈｎｒｙｄｔｃｉｎａｙｌｓａｉｎａｙｆａｕｅｄｔｃｉｎｓｒｃ：ｃｒｉｇｔｈｈａａｔｒｓｉｆｔｅｅｅｇｅｅｔｎｄｃｃｏｔｔｏｒｅｔｒｅｅｔｃｏｏ
间，则利用循环平稳特征进行检测。仿真结果表明，无论是在噪声确定或不确定的情况下，与循环平稳特征检测方法相比，该方法在保证检测性能下降不多的情况下，大大降低了计算复杂度；能量检测方法相比，与该方法在复杂
度增加不多的情况下，效提高了检测性能。有
摘
ｌ
要：据能量检测与循环平稳特征检测的特点，出了基于双门限的能量一环平稳特征的联合频谱检测方根提循
法。该方法利用双门限的能量检测法进行粗检，能量落在两门限的两端，直接进行判断；能量落在两门限之若则若

基于循环平稳特性的跳频信号盲检测算法

且计算量小，于实现。易
关键词
跳频信号；循环平稳；盲检测；能量检测
ＴＮ９４Hale Waihona Puke １．１中图分类号
ＢｌｎｄＤｅｅｔｏｇｒｔｆＦｒｑｅｃ－ｏｐｎｉｎａｓｉｔｃｉｎＡｌｏｉｈｍｏｅｕｎｙｈｐｉｇＳｇｌＢａｅｎＣｙｌｓａｉｎａｉｙｓｄｏｃｏｔｔｏｒｔ
ＷａｇＪａｘｏｇＺｈｎｍｉＺｈｎａＸｉｈｔｏｎｉｎｉｎａｇＬｉｎａｇＹｕｎａＳｕａ
（ｅｔｆｌｔｎｃ＆ＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇａａＡｅｏａｔａａｄＡｓｒｎｕｉｌｉｅｓｙＹｎａ２４０）Ｄｐ．ｏｅｒｉＥｃｏｎｏｍａｉｎｉｅｒ，ＮｖｌｒｎｕｉｌｎｔａｔａＵｎｖｒｉ，ａｔｉ６０１ｏｎｃｏｃｔ
Ｇａｓｉｎｗｈｔｏｓｎｉｎｅｔｅｄｍａｌｒｃｍｐｔｔｎ，ａｄｉｅｓｏｉｌｍｅｔｕｓａｉｅｎｉｅｅｖｒｍｎ，ｎｅｓｓｌｅｏｏｕａｉｏｎｓａｙｔｍｐｅｎ．Ｋｅｏｄｆｅｕｎｙｈｐｉｇｓｇａｓｙｌｓａｉｎｒｔ，ｂｉｅｅｔｎｎｒｙｄｔｃｉｎｙＷｒｓｒｑｅｃ－ｏｐｎｉｎｌ，ｃｃｏｔｔａｉｙｏｌｄｎｄｔｃｉ，ｅｅｇｅｅｔｏｏＣｌｓｍｂｒＴＮ９４４ａｓＮｕｅ］．】

《基于循环平稳特性的MIMO系统频谱感知方法研究》范文

《基于循环平稳特性的MIMO系统频谱感知方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，多输入多输出（MIMO）系统因其能够显著提高通信系统的性能而受到广泛关注。

在MIMO 系统中，频谱感知是一项关键技术，用于检测无线信道中的信号并确定其存在与否。

然而，由于多径效应、噪声干扰以及频谱资源的动态变化，传统的频谱感知方法在MIMO系统中往往难以实现准确的感知。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于循环平稳特性的MIMO系统频谱感知方法。

二、循环平稳特性概述循环平稳特性是一种信号处理技术，通过利用信号在时间或频率域上的周期性变化来提取有用信息。

在MIMO系统中，循环平稳特性可以用于检测信号的循环平稳特征，从而实现对信号的准确感知。

该技术通过分析信号的周期性变化，提取出与信号相关的特征参数，如功率谱密度、自相关函数等，以实现对信号的检测和识别。

三、基于循环平稳特性的MIMO系统频谱感知方法本文提出的基于循环平稳特性的MIMO系统频谱感知方法主要包括以下步骤：1. 信号预处理：对接收到的信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号的信噪比。

2. 特征提取：利用循环平稳特性，对预处理后的信号进行特征提取，包括计算功率谱密度、自相关函数等。

3. 循环检测：根据提取的特征参数，设置阈值进行循环检测。

当特征参数超过阈值时，认为存在信号。

4. 频谱感知：根据循环检测的结果，判断是否存在信号。

若存在信号，则进行频谱感知，确定信号的频率、带宽等信息。

5. 感知结果输出：将频谱感知结果输出，为后续的通信处理提供依据。

四、方法实现与性能分析本文采用MATLAB仿真实验对所提方法进行实现与性能分析。

首先，在不同信噪比条件下，对所提方法进行仿真实验，验证其准确性和稳定性。

其次，将所提方法与传统的频谱感知方法进行对比，分析其在MIMO系统中的性能优势。

实验结果表明，所提方法在信噪比较低的情况下仍能实现较高的感知准确率，且在MIMO系统中具有更好的性能表现。

基于累积量和循环平稳参量的OFDM信号盲检测

（）１
其中示信号的复共轭，ｇ为信号复共轭的阶数。根据共轭项位置的不同，文献［】义了随机信号矩表
修订日期：２０ — Ｉ１０８１－２
基金项目。国家自然科学基金资助项目（０７１９６７２２）
真实验评估了该方案的有效性：证该方案可在瑞利衰落信道下正确识别ＯＦ验ＤＭ调制模式并在多径信道及较低信噪比
下分选出ＯＦＤＭ信号。
关键词ｔ正交频分复用；盲检测；渐近高斯性；高阶累积量；循环平稳
中图分类号・Ｔ１．Ｎ９７１
２检测理论基础
２１基于累积量的ＯＦＭ统计特性分析．Ｄ
对于一个零均值的平稳复随机信号（）Ｐ阶混合矩定义为：七，其
Ｍ朋Ｅ）Ｊ＝ ’ Ｊ叫
和累积量之间的转化关系，文中用到的主要转换关系如下：
一
系列新的任务与挑战：如何有效的监测和识别ＯＦＤＭ信号成为现阶段迫切需要解决的热点问题之
—
—
ｏ
现有文献中，主要是利用ＯＤＭ幅度近似高斯分布的特点来区分ＯＦＦＤＭ与其他非高斯信号。文献［，】用了Ｇ２３采Ｍ．高斯性检测算法识别ＯＦＤＭ信号，该算法只适用基带处理，且在衰落信道下失效，因此算法的实用价值不大。文献［］出了瑞利单径信道下基于高阶混合矩的ＯＦ４提ＤＭ调制盲识别算法，

应用循环平稳特性的宽带信号DOA估计

２．ＣｏｌｅｏｅｔｏｉｎｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｎ，ＨｅｌｎｊａｇＩｓｉｔｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙｌｇｆＥｌｒｎｃａｄＩｆｒｔｎｉｅｒｇｅｃｏｉｉｇｉｎｎｔｕｅｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌ，ｏｔｇ
性能较好．
关键词：阵列信号处理；宽带信号ＤＯＡ估计；环平稳；共轭循环平稳循
中图分类号：Ｎ１．Ｔ９１７
文章编号：２５８９（０２０—１６００５—２７２１）２４—５０
ＤｏＡｔｍａｉｆＷｉｂａｄＳｇｌｓｄｏＣｙｃｏｔｔｏｒｔＥｓｉｔｏｎｏｄｅｎｉｎａｓＢａｅｎｌｓａｉｎａｉｙ
Ｈａｂｎ１０２，Ｃｈｎａｒｉ５０７ｉ
ＡｂｔａｔＦｒｉｃｉｆｒｉｌＤＡｅｔｔｎｏｃｃｓｔｎｒｙｗｄｂｎｉａ，ｙａａｚｇｔｅｓｒｃ：ｏｒｔｎｏｒａ（Ｏ）ｓｉｉｆｙｌｔｉａｉｉｅａｄｓｎｌｂｎｌｉｄｅｏａｖｍａｏｏａｏｔｇｓｙｎｈ
ＬＩＭ－ａｎ一ＤＩＵｇｇ，．ＡＯｉｇＭｎ
１ｏｌｅｏｆｒｔｎａｄＣｍｍｕｉａｉｎＥｎｉｅｒｎ，ｒｉｎｉｅｒｎｎｖｒｉ，Ｈａｂｎ１００，Ｃｉａ．ＣｌｇｆＩｏｍａｉｎｏｅｎｏｎｃｔｇｎｅｉｇＨａｂｎＥｇｎｅｇＵｉｅｓｔｏｉｙｒｉ５０１ｈｎ
ｓｎｌｙｌｓａｉｎｒｙａｄｃｎｕａｅｃｃｓａｉｎｒｙｐｏｅｔｓａｎｗｍｅｈｄｏＡｓｉｔｎｆｏｉａ’ ｃｃｏｔｔａｉｎｏｊｇｔｙｌｔｔａｉｒｐｒｉ，ｅｔｏｆｇＳｏｔｏｏｔｅＤＯｅｔｍａｉｒｍｏ

基于循环平稳特征的频谱感知技术研究

基于循环平稳特征的频谱感知技术研究写作是一项艰巨的任务，尤其是研究技术的文章，更是要求缜密的思考、细致的组织和严谨的结构。

本文根据给定的主题，结合有关资料介绍循环平稳特征技术，并阐述它在频谱感知技术方面的应用与研究。

循环平稳特征技术（Circular Stationarity）是一种基于频谱的信号处理技术，它可以被用于提取信号中指定频率范围内的信息，比如声音、医学图像等。

与其他一般技术一样，它总是伴随着恒定的能量，也可以用于辨别、提取和分类信号中的信息，例如音乐、语音、医学图像等。

它有助于提高信号处理中的准确性和可靠性，起到一定的压缩作用，可以提高传输效率和信号质量。

循环平稳特征的计算和应用基于多种信号处理技术，包括傅里叶变换、时频分析、频谱分析、低频滤波和时域滤波等，主要应用于这些技术中，可以有效提取隐藏在可变信号背景中的信息。

它可以用来分析和研究各种信号的特性，并可以根据加窗或者减窗技术来改变信号的抑制性、增益以及其他参数。

在频谱感知方面，循环平稳特征技术主要用来分析和研究信号模型，它可以有效改善传输速率和信号可靠性，提高信号处理的精确度，减少系统延迟。

此外，它还可以用于实时调节、限制和调节信号。

通过有效运用循环平稳特征技术，可以在抗干扰能力和识别准确性上带来显著提升，从而提供更可靠的频谱感知应用。

在实际应用中，循环平稳特征的重要性已经被许多学术机构及工程界证实。

学术机构已经提出了多种关于循环平稳特征技术在频谱感知方面应用的相关研究。

例如美国空军研究实验室（AFRL）研究小组使用循环平稳特征和模糊聚类分析的方法，研究了噪声谱中的瞬态信号的特性，从而达到了提高实时型频谱感知系统的鲁棒性的目的。

此外，美国宇航局（NASA）也曾以“实时频谱感知的时域工作空间建模和优化”为主题，针对循环平稳特征技术进行了相关研究。

相关研究表明，循环平稳特征技术提供了提高信号处理性能和减少系统延迟的有效手段。

总之，循环平稳特征是一种重要的信号处理技术，它可以有效提高信号的准确性和可靠性，可以用于辨别、提取和分类信号中的信息。

利用循环平稳性检测和支持向量机的调制信号分类

２．ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｅｒｖｉｃｅｓＢｒａｎｃｈ，Ｕｎｉｔ６８００２ＪＬａｎｚｈｏｕ７３００５８，Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｎｄｅｒｎｏｎ — ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｒｅｃｅｐｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｒｅｑｕｉｒｅｓｓｏｐｈｉｓｔｉｃａｔｅｄｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｈａｓ１ｉｍｉｔｅｄｃｌｓｓａｉｉｆｃａｔｉｏｎｓｅｔ．Ｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｐａｐｅｒ，ａｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｃｌｓｓａｉｉｆｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎｃｙｃｌｉｃｆｒｅｑｕｅｎｃｙｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｃｌｓｓａｉｉｆｅｒｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌｓｓａｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｅｘｐａｎｄｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｅｔｕｎｄｅｒｂｌｉｎｄｒｅｃｅｐｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｓｉｇｎａｌ ’ Ｓｃｙｃｌｉｃｆｒｅｑｕｅｎｃｙ

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%利用循环平稳特征方法进行信号检测
clc
clear all;
tic
fs=1;%采样频率
N_simu=100;%仿真次数
fc=fs/8;%载波频率
f0=fs/16;%码率
N=1024;%采样点数
L=N/4-1;%平滑窗窗口
pf=0.05;%虚警概率
alpha=2*f0;%循环频率
t=[0:N/fs-1/fs];%信号持续时间
%w=ones(1,L);%矩形窗
beta=10;
w = kaiser(L,beta)';%Kaiser窗函数
snrdB=-10:5; %信噪比取值范围
pd=zeros(1,length(snrdB));
data=randint(1,N/fs*f0);
for k=1:length(data)
I((k-1)*fs/f0+1:k*fs/f0)=data(k);
end
m=2*I-1;
for i=1:length(snrdB)
for h=1:N_simu
snr_real(i)=power(10, snrdB(i)/10); %实际信噪比
sigma=1/snr_real(i);
noise=randn(1,N);
user=sqrt(sigma).*m.*cos(2*pi*fc*t);%用户BPSK信号
xsignal=user+noise;%接收信号
y=xsignal.*xsignal;%信号延迟tau=0;
r1=0;
for k=1:N;
r1=r1+y(k)*exp(-j*2*pi*alpha*k);%计算自相关函数估计值end
r1=r1/N;
R=[real(r1),imag(r1)];%构造自相关函数的向量
F1=zeros(1,L); F2=zeros(1,L);
w1=0;w2=0;
for s=-(L-1)/2:(L-1)/2
for k=1:N
h=s+(L-1)/2+1;
F1(h)=F1(h)+y(k)*exp(-j*2*pi*(alpha-2*pi/N*s)*k);
F2(h)=F2(h)+y(k)*exp(-j*2*pi*(alpha+2*pi/N*s)*k);
end
w1=w1+F1(h)*F2(h)*w(h);
w2=w2+conj(F2(h))*F2(h)*w(h);
end
qk=w1/N/L;
qkc=w2/N/L;
a11=real((qk+qkc)/2); a12=imag((qk-qkc)/2);
a21=imag((qk+qkc)/2); a22=real((qkc-qk)/2);
A=[a11,a12;a21,a22]; %构造协方差矩阵
CA=pinv(A);%逆反矩阵
str=N*R*CA*R';%检测统计量
threshold=chi2inv(1-pf,2);%门限值
if str>threshold
d=1;
else
d=0;
end
pd(i)=pd(i)+d;
end
end
fd=pd/N_simu
plot(snrdB,fd)。