盲源分离在微扰动环境数据处理中的应用

admin · 发表于 2024-1-31 10:15:43

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动量轮微扰动是影响高精度航天器指向精度和成像质量等关键性能的重要因素，其扰动机理和传递途径比较复杂。盲分离(Blind Signal Separation，BSS)技术是现代信号处理领域中一个崭新的研究方向。目前已广泛应用于语音信号处理、移动通信、医学信号处理及图像处理等许多领域。目前解决盲分离题目主要利用独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)方法来提取相互统计独立的源信号。独立分量分析是指在不知道源信号和传输信道的先验信息的情况下，根据源信号的特性，仅由观测到的混合信号来恢复或分离出源信号。本文将独立分量分析方法应用到动量轮数据分析上，通过此方法来提取特征频率进而分析动量轮的扰动源。本文分析了ICA的数学模型及原理，重点研究了FastICA算法。通过仿真实验对观测信号数目与源信号数目不等题目进行了研究，在不满足分离条件的情况下，提出了一种基于窄带处理的盲分离方法，仿真实验证明改进的方法能在不满足分离条件的情况下较好地分离出源信号，但对噪声的抑制效果较弱，而且这种方法目前尚存在某些关键题目未解决，如所选择的滤波器类型与源、传感器观测信号的频谱分布间的关系，滤波频段的合理选择等，它们对这种方法的正确实施有很大影响。本文还探讨了两种利用信号相关，噪声不相关的特性，通过进一步增强了相关的特征信号，达到分离信号源的目的处理方法。最后对动量轮进行试验，利用FastICA算法对动量轮的实测数据进行分析。其结果表明，摇摆模态的特征信号、轴向平动模态的特征信号、径向平动模态的特征信号等都得到了较好的分离和提取。

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