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基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法
被引量：
8
1
作者
黄国策
王桂胜
+3 位作者
任清华
董淑福
高维廷
魏帅
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1916-1923,共8页
针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征...
针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。
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关键词
无人机通信
未知干扰
自适应识别
hilbert
信号空间
概率神经网络
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职称材料
Hilbert-Huang变换及其滤波特性研究
被引量：
3
2
作者
李卿
张国平
刘洋
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期235-238,共4页
Hilbert-Huang变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法。其基本的实现分为两步,经验模态分解和瞬时频率的求解。这种方法的核心部分是经验模态分解,任何复杂的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的本征模...
Hilbert-Huang变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法。其基本的实现分为两步,经验模态分解和瞬时频率的求解。这种方法的核心部分是经验模态分解,任何复杂的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的本征模态函数,对这些本征模态函数作Hilbert变换即可得到每一个本征模态函数的瞬时频率。经验模态分解方法是一个以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程,它充分保留了信号的局部特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势。本文讨论了Hilbert-Huang变换时空滤波的实现过程,仿真验证了该方法的优越性。
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关键词
hilbert
—Huang变换
经验模态分解(EMD)
时空滤波
信号去噪
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职称材料
HHT方法在模态密集结构模态参数识别中的应用研究
被引量：
2
3
作者
刘俊斐
李华军
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第S2期181-188,共8页
结合海洋平台物理模型的动力响应数据,研究加入伪信号技术的HHT方法在模态密集结构模态参数识别中的应用,并对伪信号参数的选择方法进行了改进。通过两自由度系统数值算例说明了改进后伪信号技术结合HHT方法用于模态参数识别的优越性及...
结合海洋平台物理模型的动力响应数据,研究加入伪信号技术的HHT方法在模态密集结构模态参数识别中的应用,并对伪信号参数的选择方法进行了改进。通过两自由度系统数值算例说明了改进后伪信号技术结合HHT方法用于模态参数识别的优越性及可行性。进而运用模态参数识别频域方法中的峰值法(PP)和时—频方法中的HHT方法结合伪信号技术对海洋平台物理模型进行了模态参数识别。分析结果表明,该类方法对模态密集结构参数的识别效果良好,适用于模态密集结构的模态参数识别。
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关键词
hilbert
-Huang变换(HHT)
经验模态分解(EMD)
伪信号
模态密集结构
模态参数识别
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职称材料
题名
基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法
被引量：
8
1
作者
黄国策
王桂胜
任清华
董淑福
高维廷
魏帅
机构
空军工程大学信息与导航学院
[
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1916-1923,共8页
基金
国家自然科学基金(61701521)
中国博士后科学基金(2016M603044)
陕西省自然科学基金(2018JQ6074)~~
文摘
针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。
关键词
无人机通信
未知干扰
自适应识别
hilbert
信号空间
概率神经网络
Keywords
Unmanned aerial vehicle communications
Unknown interference
Adaptive recognition
hilbert signal space
Probabilistic Neural Network(PNN)
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
Hilbert-Huang变换及其滤波特性研究
被引量：
3
2
作者
李卿
张国平
刘洋
机构
华中师范大学物理科学与技术学院
出处
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期235-238,共4页
基金
湖北省自然科学基金创新群体项目(2006ABC011)
文摘
Hilbert-Huang变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法。其基本的实现分为两步,经验模态分解和瞬时频率的求解。这种方法的核心部分是经验模态分解,任何复杂的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的本征模态函数,对这些本征模态函数作Hilbert变换即可得到每一个本征模态函数的瞬时频率。经验模态分解方法是一个以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程,它充分保留了信号的局部特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势。本文讨论了Hilbert-Huang变换时空滤波的实现过程,仿真验证了该方法的优越性。
关键词
hilbert
—Huang变换
经验模态分解(EMD)
时空滤波
信号去噪
Keywords
hilbert
Huang Transform （HHT）
empirical mode decomposition（EMD）
time-
space
filter
signal
de noising
分类号
TN911.74 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
HHT方法在模态密集结构模态参数识别中的应用研究
被引量：
2
3
作者
刘俊斐
李华军
机构
中国海洋大学工程学院
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第S2期181-188,共8页
基金
国家高技术研究发展计划项目(2006AA092331)资助
文摘
结合海洋平台物理模型的动力响应数据,研究加入伪信号技术的HHT方法在模态密集结构模态参数识别中的应用,并对伪信号参数的选择方法进行了改进。通过两自由度系统数值算例说明了改进后伪信号技术结合HHT方法用于模态参数识别的优越性及可行性。进而运用模态参数识别频域方法中的峰值法(PP)和时—频方法中的HHT方法结合伪信号技术对海洋平台物理模型进行了模态参数识别。分析结果表明,该类方法对模态密集结构参数的识别效果良好,适用于模态密集结构的模态参数识别。
关键词
hilbert
-Huang变换(HHT)
经验模态分解(EMD)
伪信号
模态密集结构
模态参数识别
Keywords
hilbert
-Huang Transform(HHT)
Empirical Mode Decomposition(EMD)
masking
signal
closely
space
d modes of vibration
modal parameter identification
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法
黄国策
王桂胜
任清华
董淑福
高维廷
魏帅
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
Hilbert-Huang变换及其滤波特性研究
李卿
张国平
刘洋
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
HHT方法在模态密集结构模态参数识别中的应用研究
刘俊斐
李华军
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
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职称材料
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