基于循环相关熵谱的MSK信号能量检测算法

1

作者 孔垚 付天晖 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第10期58-62,共5页

针对传统能量检测算法在非高斯噪声背景影响下检测性能退化的问题,提出一种基于循环相关熵谱密度函数的能量检测方法。该算法利用循环相关熵函数对非高斯噪声的良好抑制能力,通过截取零频率轴上循环相关熵谱切面对MSK信号进行能量检测,... 针对传统能量检测算法在非高斯噪声背景影响下检测性能退化的问题,提出一种基于循环相关熵谱密度函数的能量检测方法。该算法利用循环相关熵函数对非高斯噪声的良好抑制能力,通过截取零频率轴上循环相关熵谱切面对MSK信号进行能量检测,克服非高斯噪声带来的接收信号功率过大导致常规能量检测方法失效的问题。通过计算机仿真实验表明,基于循环相关熵的能量检测算法在低广义信噪比、强脉冲噪声环境下具有更好的检测性能。 展开更多

关键词 循环相关熵 能量检测 非高斯噪声 循环平稳 甚低频

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基于循环相关熵估计海流计多普勒频移 被引量：1

2

作者 左长林 许伟杰 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期474-480,共7页

声学多普勒海流计基于脉冲对算法允许非侵入式高分辨率速度测量,但在稀流和稠流环境下由于低散射和多次散射的原因,其回波信号通常信噪比较低,导致多普勒频移估计变得困难。为了更好地估计回波信号的多普勒频移,文章在脉冲对算法的基础... 声学多普勒海流计基于脉冲对算法允许非侵入式高分辨率速度测量,但在稀流和稠流环境下由于低散射和多次散射的原因,其回波信号通常信噪比较低,导致多普勒频移估计变得困难。为了更好地估计回波信号的多普勒频移,文章在脉冲对算法的基础上,引入循环域信号处理方法,并建立了最大循环相关熵算法来估计多普勒频移。根据海流计的硬件结构及其基本工作原理建立了海流计的相干散射回波仿真模型和实验样机,利用仿真数据和实验数据对脉冲对算法和最大循环相关熵算法进行测试。测试结果表明,与脉冲对算法相比,所提出的最大循环相关熵算法不仅在低信噪比时有着更好的多普勒频移估计效果,而且在瞬时速度估计方面也有很大的潜力。 展开更多

关键词 海流计 多普勒频率估计 脉冲对算法 循环数据 循环相关熵

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基于广义循环相关熵的改进MSK载波估计方法研究

3

作者 孔垚 付天晖 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第12期2116-2125,共10页

针对甚低频通信中常用的最小频移键控(Minimum shift keying,MSK)信号在传输过程中由于雷击引起的强脉冲性的噪声干扰,原有的基于广义循环相关熵的估计算法对这种强脉冲噪声的抑制性能下降,导致载波参数估计能力的退化甚至失效的问题,... 针对甚低频通信中常用的最小频移键控(Minimum shift keying,MSK)信号在传输过程中由于雷击引起的强脉冲性的噪声干扰,原有的基于广义循环相关熵的估计算法对这种强脉冲噪声的抑制性能下降,导致载波参数估计能力的退化甚至失效的问题,本文算法通过引入非线性函数Sigmoid,提出一种基于广义循环相关熵的改进的载波估计(Sigmoid generalized cyclic correntropy,SGCCE)方法。首先,指出广义循环相关熵算法在脉冲噪声背景下实现载波估计的特性,以及算法退化甚至失效的原因。然后根据Sigmoid函数可以有效抑制强脉冲噪声且保持MSK信号特征不变的特性,利用Sigmoid函数改进广义循环相关熵算法中的广义高斯核函数,再通过数学建模推导出MSK信号的SGCCE函数,并由此推出MSK信号的广义循环相关熵谱(Sigmoid generalized cyclic correntropy spectrum,SGCCES),在SGCCES的基础上验证谱截面上循环频率和载波频率的关系,并检索正半轴中最大谱峰位置实现载波频率估计。本文算法使用有界非线性函数对原信号中的强脉冲噪声进行幅度抑制,实现对原算法载波估计性能的改进,通过与不同的谱函数对比,计算机仿真结果表明,本文改进的载波估计算法相比原有算法在Alpha稳定分布噪声特征指数较小,信号的广义信噪比(Generalized signal-to-noise ratio,GSNR)较低时具有较高的估计准确度,能保持良好的估计性能,并能够实现对载波频率的有效估计,验证了该算法对强脉冲环境下载波频率估计的性能的影响。 展开更多

关键词 脉冲噪声 广义循环相关熵 ALPHA稳定分布 SIGMOID 载波估计

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循环相关熵和一维浅卷积神经网络轴承故障诊断 被引量：1

4

作者 李辉 徐伟烝 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期600-610,共11页

针对传统二维深度卷积神经网络结构复杂、易产生过拟合和难以有效处理低信噪比信号的问题,提出了一种基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的故障诊断-CCe-1D SCNN方法。该方法综合利用了一维浅卷积神经网络结构简单、计算复杂度低和循... 针对传统二维深度卷积神经网络结构复杂、易产生过拟合和难以有效处理低信噪比信号的问题,提出了一种基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的故障诊断-CCe-1D SCNN方法。该方法综合利用了一维浅卷积神经网络结构简单、计算复杂度低和循环相关熵能在低信噪比环境下有效提取故障特征的优点。首先,计算轴承故障振动信号的循环相关熵函数、循环相关熵谱密度函数和广义循环平稳度;其次,将一维归一化的广义循环平稳度作为一维浅卷积神经网络的输入层,通过一维浅卷积神经网络自动实现故障特征提取和模式分类;最后,将CCe-1D SCNN方法应用于电机轴承故障特征提取和分类,实验结果表明:CCe-1D SCNN方法在低噪声比情况下仍能保持很高的模式识别正确率,为一种自动故障特征提取和模式识别的有效方法。 展开更多

关键词 循环相关熵 一维浅卷积神经网络 深度学习 循环平稳信号 故障诊断

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循环相关熵谱密度估计高效算法研究 被引量：9

5

作者 李辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期310-318,共9页

针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生“频谱泄漏”的问题,该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法。Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville分布(WVD)时频分辨率高的优势,将WVD算... 针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生“频谱泄漏”的问题,该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法。Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville分布(WVD)时频分辨率高的优势,将WVD算法中瞬时自相关函数替换为时变自相关熵函数,即可得到一种循环相关熵谱密度估计算法,称为Correntrogram。首先计算信号的时变自相关熵函数矩阵,再计算时变自相关熵函数矩阵各行的FFT,得到循环自相关熵函数矩阵,最后计算循环自相关熵函数矩阵各列的FFT,得到循环相关熵谱密度。通过仿真调幅信号的处理结果证明:Correntrogram算法有效提高了循环相关熵谱估计效率,避免了“频谱泄漏”,提高了频谱分辨率,该算法程序运行可靠。 展开更多

关键词 相关熵 循环相关熵函数 循环相关熵谱密度函数 循环平稳信号 循环谱分析 谱相关密度

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脉冲噪声下基于循环相关熵和稀疏重构的宽带信号DOA估计 被引量：8

6

作者 张家成 邱天爽 +2 位作者 栾声扬 李景春 李蓉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2587-2591,共5页

针对脉冲噪声与同频带干扰并存时宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种结合循环相关熵(CCE)与稀疏重构的算法。首先,分析了宽带信源的接收信号模型,并利用循环相关熵的性质构造出对脉冲噪声与同频带干扰具有抑制能力的宽带信... 针对脉冲噪声与同频带干扰并存时宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种结合循环相关熵(CCE)与稀疏重构的算法。首先,分析了宽带信源的接收信号模型,并利用循环相关熵的性质构造出对脉冲噪声与同频带干扰具有抑制能力的宽带信号虚拟输出阵列。随后对该虚拟输出阵列进行稀疏表示,并通过归一化迭代硬阈值(NIHT)算法进行稀疏重构,从而估计宽带信号的波达方向。实验结果表明,该算法对脉冲噪声和同频带干扰具有很好的抑制作用,并且相较已有算法在估计性能方面有明显的改善。 展开更多

关键词 宽带DOA 脉冲噪声 循环相关熵 稀疏重构

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基于循环相关熵谱的时频混叠信号载波频率估计方法 被引量：8

7

作者 邱天爽 陈兴 +2 位作者 马济通 李景春 李蓉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期20-26,共7页

针对Alpha稳定分布噪声环境下时频混叠BPSK信号载频估计的性能退化问题,提出了基于循环相关熵谱的时频混叠BPSK信号载频估计方法,推导了BPSK信号在0频率处循环相关熵谱幅度切面上循环频率与载波频率之间的关系,并将此关系应用于载波频... 针对Alpha稳定分布噪声环境下时频混叠BPSK信号载频估计的性能退化问题,提出了基于循环相关熵谱的时频混叠BPSK信号载频估计方法,推导了BPSK信号在0频率处循环相关熵谱幅度切面上循环频率与载波频率之间的关系,并将此关系应用于载波频率估计中。这种基于循环相关熵谱载频估计方法,能够抑制脉冲噪声的影响,具有较好的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性与顽健性。 展开更多

关键词 ALPHA稳定分布 循环相关熵 时频混叠 载频估计

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一种改进的广义循环相关熵时延估计方法 被引量：4

8

作者 邱天爽 刘浩 +2 位作者 张家成 李景春 李蓉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期255-262,共8页

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法。首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因。然后利... 针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法。首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因。然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能。仿真实验表明,提出的算法在脉冲噪声的特征指数较小、信噪比较低及信干比较低时仍保持很好的时延估计性能。 展开更多

关键词 信号处理 时延估计 脉冲噪声 循环相关熵 同频带干扰

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基于改进变分模态分解及循环相关熵谱的轴承故障诊断 被引量：7

9

作者 路鹏程 周凤星 +1 位作者 严保康 陆翔宇 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第10期4210-4216,共7页

针对强背景噪声下非高斯脉冲噪声和高斯噪声对滚动轴承故障诊断产生严重干扰的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)并与循环相关熵谱(cyclic correntropy spectrum,CCES)相结合的故障诊断方法。首... 针对强背景噪声下非高斯脉冲噪声和高斯噪声对滚动轴承故障诊断产生严重干扰的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)并与循环相关熵谱(cyclic correntropy spectrum,CCES)相结合的故障诊断方法。首先,针对VMD传统重构指标易受噪声影响的问题,引入相关熵峭度(correlation entropy kurtosis index,CEK)指标对VMD分解后的模态分量进行选择与重构,去除高斯噪声;然后针对重构后信号仍存在的脉冲噪声影响问题,对重构信号进行CCES投影融合去除非高斯脉冲噪声干扰并增强特征;最后对融合结果进行分析与故障诊断。经仿真测试与实验表明,所提出的方法可以在高斯噪声和非高斯脉冲噪声背景下有效提取滚动轴承故障特征频率并实现故障诊断。 展开更多

关键词 循环相关熵谱 故障诊断 滚动轴承 变分模态分解

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相关熵与循环相关熵信号处理研究进展 被引量：22

10

作者 邱天爽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期105-118,共14页

在无线电监测和目标定位等应用中,接收信号经常会受到脉冲噪声和同频带干扰等复杂电磁环境的影响,传统的基于2阶统计量的信号处理方法往往不能正常工作,基于分数低阶统计量的信号处理方法也由于对信号噪声统计先验知识的依赖性而遇到困... 在无线电监测和目标定位等应用中,接收信号经常会受到脉冲噪声和同频带干扰等复杂电磁环境的影响,传统的基于2阶统计量的信号处理方法往往不能正常工作,基于分数低阶统计量的信号处理方法也由于对信号噪声统计先验知识的依赖性而遇到困难。近年来提出并受到信号处理领域普遍关注的相关熵和循环相关熵信号处理理论与方法,是解决复杂电磁环境下信号分析处理、参数估计、目标定位和其他应用问题的有效技术手段,有力促进了非高斯、非平稳信号处理理论方法和应用的发展。该文系统性地综述了相关熵和循环相关熵信号处理的基本理论和基本方法,包括相关熵与循环相关熵的起源背景、定义概念、性质特点,以及所包含的数学物理意义。该文还介绍了相关熵与循环相关熵信号处理在多个领域的应用问题,希望对非高斯、非平稳统计信号处理的研究和应用有所裨益。 展开更多

关键词 信号处理 相关熵 循环相关熵 非高斯 非平稳

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脉冲噪声下基于平滑循环相关熵谱的调制识别方法 被引量：7

11

作者 戴江安 栾声扬 +2 位作者 赵明龙 张兆军 邱天爽 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期121-133,共13页

针对脉冲噪声下的信号分类问题,提出了基于平滑循环相关熵谱和浅层残差网络的调制识别方案。所提方案不仅具有较低的计算复杂度,而且在脉冲噪声环境中具有稳健性。仿真实验表明,即使在很低的广义信噪比下,所提方案依然具有良好的性能。

关键词 调制识别 脉冲噪声 平滑循环相关熵谱 浅层残差网络

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基于信息融合和广义循环互相关熵的电机轴承故障诊断 被引量：9

12

作者 李辉 郝如江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期200-207,共8页

针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法。首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和... 针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法。首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和广义循环互相关熵谱密度的计算公式;然后给出了电机轴承故障诊断步骤;再利用轴承外圈故障仿真信号,分析了轴承故障振动信号的频谱特征,验证了广义相关熵的降噪性能,结果表明广义循环相关熵能有效处理高斯和非高斯噪声。最后将两路振动信号通过广义循环互相关熵进行融合,并应用于电机轴承故障诊断。试验结果表明,广义循环互相关熵能有效提取电机轴承内圈、外圈局部裂纹故障频谱特征,提高了故障诊断的准确性和可靠性,其性能优于传统的谱相关方法。 展开更多

关键词 广义互相关熵 广义循环互相关熵函数 广义循环互相关熵谱密度 循环平稳信号 轴承 故障诊断

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基于循环多核相关熵的故障检测方法及应用 被引量：11

13

作者 李辉 郝如江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期252-260,共9页

针对传统基于二阶统计量的循环平稳信号处理方法不能有效处理脉冲噪声干扰的问题,提出了一种基于循环多核相关熵的故障检测方法。首先,给出了多核相关熵的定义,推导了循环多核相关熵函数和循环多核相关熵谱密度函数计算公式,分析了循环... 针对传统基于二阶统计量的循环平稳信号处理方法不能有效处理脉冲噪声干扰的问题,提出了一种基于循环多核相关熵的故障检测方法。首先,给出了多核相关熵的定义,推导了循环多核相关熵函数和循环多核相关熵谱密度函数计算公式,分析了循环多核相关熵的降噪机理;其次,用仿真信号验证了在低噪声比(SNR=-5)情况下循环多核相关熵的降噪性能,表明了循环多核相关熵不仅能有效抑制高斯噪声,而且能有效抑制非高斯噪声,循环多核相关熵为高斯、非高斯噪声的处理提供了一种鲁棒性处理方法;最后,将循环多核相关熵方法应用于齿轮箱齿轮齿面磨损故障诊断,实验结果表明:循环多核相关熵具有解调功能,能准确刻画齿轮齿面磨损故障的频谱特征,可有效提取淹没在强噪声环境中的微弱信号,提高了信噪比,证明了此方法为一种齿轮故障诊断的有效方法。 展开更多

关键词 多核相关熵 循环多核相关熵函数 循环多核相关熵谱密度 循环平稳信号 故障诊断

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循环平稳相关熵轴承故障诊断方法

14

作者 李辉 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第7期1103-1108,共6页

相关熵是一种基于信息理论学习和核函数的相似性度量方法,不仅能有效刻画信号的时间和统计特征,而且包含了信号的高阶统计量,因而,相关熵是处理非高斯、非线性信号的有效方法。将相关熵与循环平稳信号处理方法结合,提出了一种基于循环... 相关熵是一种基于信息理论学习和核函数的相似性度量方法,不仅能有效刻画信号的时间和统计特征,而且包含了信号的高阶统计量,因而,相关熵是处理非高斯、非线性信号的有效方法。将相关熵与循环平稳信号处理方法结合,提出了一种基于循环平稳相关熵的轴承故障诊断方法。首先,简述了相关熵的基本概念,推导了循环平稳相关熵函数和循环平稳相关熵谱密度函数公式;其次,分析了循环平稳相关熵轴承故障诊断流程;最后,将循环平稳相关熵应用于轴承内圈、外圈局部裂纹故障振动信号的分析与处理。实验结果表明:相关熵能有效提取轴承故障振动信号中的周期成分,循环平稳相关熵函数和循环平稳相关熵谱密度函数能有效刻画轴承故障的频谱特征,便于进行故障特征提取与识别,验证了提出方法的优越性。 展开更多

关键词 故障诊断 轴承 核函数 相关熵 循环平稳相关熵

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噪声干扰下的CCSD-CNN轴承故障诊断方法 被引量：4

15

作者 李辉 徐伟烝 《轴承》 北大核心 2023年第10期93-100,共8页

针对噪声干扰下卷积神经网络(CNN)出现性能退化、故障识别准确率降低的问题,利用循环相关熵谱密度(CCSD)能有效抑制高斯和非高斯噪声的特点,提出了一种基于CCSD-CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,将一维振动信号转变为二维循环相关熵谱... 针对噪声干扰下卷积神经网络(CNN)出现性能退化、故障识别准确率降低的问题,利用循环相关熵谱密度(CCSD)能有效抑制高斯和非高斯噪声的特点,提出了一种基于CCSD-CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,将一维振动信号转变为二维循环相关熵谱密度,优化卷积神经网络输入信号质量;然后,将循环相关熵谱密度作为卷积神经网络的输入层,通过二维卷积神经网络实现轴承故障特征提取和故障分类;最后,利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,并与基于短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)和谱相关密度(SCD)的信号预处理方法进行对比。试验结果表明:CCSD-CNN方法提高了噪声环境下卷积神经网络的鲁棒性和诊断准确率,性能优于STFT-CNN,CWT-CNN和SCD-CNN。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 卷积神经网络 相关熵 循环相关熵

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