ISAR探测信号处理机在船载探测方向的软件设计

主要研究船载ISAR的探测信号处理,在处理的过程中充分考虑了距离分速度分选、多普勒速度处理和目标检测估值等因素,最后在VSDSP++环境中利用C语言进行编程实现探测信号的处理。     

一种基于DSP的相位差测量技术研究与实现

为提高相位法测距的精度,介绍一种数字化的相位差测量方法,通过离散傅立叶变换将待测信号变换到频域进行处理,利用信号加窗减小信号的能量泄漏.以TMS320VC5402数字信号处理器实现FFT检相算法,给出检相程序的实现流程.测试表明,与模拟式相位差测量方法相比,基于FFT的数字检相方法具有更高的测量精度,且实现方式灵活多样.     

MIMU/GPS/磁传感器组合导航系统信号处理

针对MIMU/GPS/磁传感器组合导航系统,进行了GPS信号调理、MEMS陀螺仪降噪以及磁传感器误差补偿研究。用双线性趋势外推法与MIMU陀螺仪信息对GPS信号进行处理,用AR（3）误差模型对MEMS陀螺仪去噪建模,用旋转标定方法对磁传感器进行误差补偿。通过对自行研制的MIMU/GPS/磁传感器组合导航系统与高精度组合导航系统的室外跑车比对试验,验证了上述信号处理及误差补偿方法的有效性。     

动态环境下基于FFT实现伪码快速捕获

无线电导航系统中，载体动态性引入的多普勒频移对扩频信号捕获造成了很大困难。针对全数字化实现的扩频接收机，提出了一种新的捕获方案，即基于FFT算法实现对多普勒进行一定程度的补偿，解决了高动态环境下伪码序列的快速捕获问题。理论分析和计算机仿真结果表明，该方法简单有效。     

波浪补偿稳定平台运动响应位移测量数据处理方法研究

针对波浪补偿稳定平台随船运动响应的特点,采用基于FFT时频转换的频域积分方法,结合Hilbert变换处理随船低频加速度信号积分的问题。试验结果表明,该方法可以有效实现测量信号的积分变换,为波浪补偿稳定平台的位移补偿提供有效的支持。     

MTD雷达的舰速补偿

舰速补偿问题是舰载雷达必须考虑的问题,MTD雷达的核心是一组多普勒滤波器,针对采用FFT算法实现的滤波器组,可利用傅立叶变换的移位性质将信号频谱移动实现舰速补偿。但为避免载体运动造成的动目标和固定目标的回波频谱太近的影响,提出采用改变相参信号的办法实现补偿,应用实例分析舰速测量误差对系统改善因子的影响。     

基于切片谱的主动水声信号处理方法

针对传统FFT对主动水声信号处理无法获得可观的处理增益,提出了基于切片谱的主动水声信号处理方法。研究分析了不同信噪比的噪声背景情况下,通过对主动水声信号计算切片谱来进行处理。仿真结果表明,基于切片谱的主动水声信号处理方法能够较好地抑制高斯噪声,提高输出信噪比,从而获得良好的处理增益,与传统的FFT处理方法相比,在输入信噪比从-10～+10dB之间变化时,处理增益平均提升了6.9987dB。     

基于EMD自适应滤波的信号积分方法研究

针对从测量所得的加速度信号通过直接积分变换为速度信号和位移信号时精度不够的不足,提出了基于FFT时频转换和EMD自适应滤波的积分变换新方法.通过对海浪模拟信号的仿真,表明该方法可以有效实现测量信号的高精度积分变换,对某船模水池Z型试验中角速度/航向数据的分析验证了该方法在实际信号测量和分析中的有效性.     

神经网络结合自适应噪声抵消技术在磁场信号处理方面的应用

本文基于神经网络和自适应滤波原理，讨论在复杂噪声情况下的磁场信号处理和提取问题。针对水下目标磁场特性，以实际测量的背景噪声和目标信号数据为样本，设计了低通滤波器，并应用MATLAB软件进行BP神经网络算法的模拟仿真，实现自适应噪声抵消。结果证明此方法可以显著提高对目标信号的处理和提取能力。     

融合浮标与潜标的水声定位噪声测量系统

融合浮标与潜标的水声定位噪声测量系统,可实现对监测水域内不同噪声辐射量级目标的全天候噪声测量。高精度时钟及GPS的加入保证该系统能精确预测各时刻水下目标的运动轨迹。该系统在进行噪声测量时,为保证系统精度,使用频谱补偿修正算法,显著提高时延计算精度。该系统的主控软件可显示待测目标的轨迹,并可融合时间、位置、声学测量信息等对水下目标的噪声进行处理,获取噪声功率谱密度等特性。湖上试验的结果表明,该系统定位结果稳定可靠。     

基于位置信息的宽带雷达目标距离段联合检测算法

宽带雷达目标回波表现为距离扩展目标的形式,距离扩展目标检测技术是目前雷达信号处理领域的一个热门和难点问题。文章通过对宽带雷达目标回波的分析,总结了回波的主要特性,详细介绍了采用基于距离窗信息的双门限检测器对宽带雷达信号进行检测的方法,提出了基于高分辨雷达目标一维距离像位置一径向距离相关信息的非参数检测方法。仿真结果表明,该方法不但计算复杂度低,而且还具有检测沿径向距离“走廊”上多个扩展目标的能力。     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪技术

提出一种基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪方法,通过扩展卡尔曼滤波器,得到基于相干积分支路的滤波模型,有效地削弱常规GPS跟踪环路中的跟踪误差,增强接收机的抗干扰性能,提升其在信号较弱位置下环路的跟踪性能,对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的分析研究。通过仿真对比结果可以知道:当处于弱信号条件时,与通常用到的GPS信号跟踪方式相比,基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。     

基于改进小波能熵的水下目标识别

文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。     

希尔伯特-黄变换应用于宽带信号参数估计

多普勒效应对主动声纳接收信号的根本影响是接收信号相对发射信号的时间延迟和尺度伸缩。在宽带信号体制下对高速运动目标进行参数估计时,利用传统的窄带信号模型会产生模糊,必须采用时间尺度域模型,即利用接收信号和发射信号的相关性实现运动目标距离和速度的估计。宽带信号模型计算量大,计算时间长。希尔伯特-黄变换具有较高的频率分辨率,利用希尔伯特-黄变换对信号进行频率预估计,减小时间尺度域二维扫描的区域和运算量。在DSP硬件平台上实现希尔伯特-黄变换有关算法。     

某水声测距定位系统信号控制处理方法探析

介绍了对GPS时钟信号进行高低频调制的原理以及减少测时误差的方法和电路设计,对信号接收与检测电路各模块功能实现和设计进行了简要分析。结果表明,经过处理的时钟信号与声信号通过换能器进行相互转换能够在水介质中传输不失真,通过接收电路各模块的处理能够得到强度较高且规整的信号,满足检测使用要求。     

垂直相关仪测量高速目标深度的仿真分析

高速运动目标产生结构振动噪声,其多普勒效应对相关信号处理的参数估计造成影响。双阵元垂直相关仪主要测量目标俯仰角,并对目标深度进行估计。由带通型限带白噪声的相关特性分析,推导了多普勒容限的理论计算公式,在积分时间较短的条件下可避免互相关损失。浅海多途信道将导致相关峰出现多峰现象,沿深度方向高速运动目标有助于抑制交叉峰。仿真结果表明,信号多普勒容限与理论分析一致,垂直相关仪的时域相关峰结构与实际目标及其界面镜像空间分布规律一致,因而有利于识别直达声信号,且目标深度测量误差控制在10 m内。     

水下目标几何声散射的形态学研究（英文）

In this paper, a new method based on morphologic research named reconstruction cross-component removal(RCCR) is developed to analyze geometrical scattering waves of an underwater target. Combining the origin of the cross-component in Wigner-Ville distribution, the highlight model of target echoes and time-frequency features of linear frequency-modulated signal can remove cross-components produced by multiple component signals in Wigner-Ville distribution and recover the auto-components of output signals. This method is used in experimental data processing, which can strengthen the real geometric highlights, and restrain the cross components. It is demonstrated that this method is helpful to analyze the geometrical scattering waves, providing an effective solution to underwater target detection and recognition.     

基于质心提取的红外图像小目标检测

低信噪比条件下小目标检测技术的研究是红外信息处理中的关键性问题。由于小目标通常属于高频成分，又易于与噪声混杂在一起，更加增加了检测的难度。文章提出了一种基于质心提取的方法对红外小目标进行检测，在对图像不进行滤波的情况下找到目标可能的质心点集合。对这些置信度高的质心点集合进行分类，以确定各个目标的质心以及目标的个数。最后以确定的目标质心点搜索目标边缘，找出其边界并计算出目标的特征参数。该检测方法对噪声也有一定的抑制作用。     

一种基于双谱的信号检测方法

分析了信噪比为-3 dB噪声背景下,采用基于双谱的检测方法对微弱信号叠加随机噪声进行处理.由于任何高斯随机过程或服从高斯分布的随机矢量的高阶累计量为0的特点,高阶累计量可完全抑制高斯噪声的影响.仿真结果表明,基于双谱的目标检测方法也能较好抑制随机噪声,与传统的FFT检测方法相比,检测效果良好.