时频分析在宽带信号检测中的应用研究

该文以时频分析中最典型的Wigner Ville分布在宽带信号检测中的应用展开讨论 ,与传统的处理方法进行比较 ,着重突出了其时频特征分离的特性。对比匹配滤波器进行了宽带确知信号的检测 ,指出基于互Wigner Ville分布的检测方法能够达到匹配滤波器的检测效果。在此基础上提出了采用时变滤波的改进方法 ,最后讨论了信号时宽、带宽对检测性能的影响。     

主动自导水下航行器的高分辨宽带信号检测技术

为了提高主动自导水下航行器对目标的识别能力,提出一种基于自小波变换的主动自导水下航行器的高分辨宽带信号检测技术,构建主动自导水下航行器的回波信号模型,在海水混响干扰下采用自相关匹配滤波器进行信号滤波处理,对滤波输出的宽带信号采用自小波变换进行时频分解,对水下航行器的回波探测信号作WVD-Hough变换,采用二维谱峰搜索方法实现高分辨的目标信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行主动自导水下航行器的宽带信号检测的准确检测概率较高,抗旁瓣干扰能力较强,对打击目标的具有高分辨识别能力。     

基于小波框架与匹配追踪算法的宽带回波信号处理

文章主要研究如何基于小波框架与匹配追踪算法处理宽带回波信号,以求得运动目标的速度与位置。通过对宽带回波模型的研究,可以发现宽带回波信号的表示形式与小波框架存在一定的相似性。因此文章尝试将宽带回波信号用由发射信号生成的小波框架来表示,然后通过匹配追踪算法设法将时延-时间伸缩联合分布密度函数D(s,τ)求出,最终得到运动目标的速度与位置。通过仿真发现文中提出的算法取得了较好的效果,这对今后研究宽带回波信号的处理具有一定的指导意义。     

导波无损检测新技术在船舶维修中应用研究

为了更好地理解和应用导波无损检测技术,使其在船舶维修领域发挥更大的作用.介绍了导波无损检测新技术相关问题,包括其定义、频散特性及其检测原理,研究导波在构件中传播形态与缺陷的交互作用问题,给出导波技术在船舶管道检测维修中应用实例,总结了导波无损检测技术优缺点.     

大型船舶动力装置故障的诊断研究

大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。     

基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法

常规障自动检测方法计算故障信号时频会产生误差,导致检测中的信号丢失,因此,提出基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法。以故障信号特征为条件建立信号模式分解函数,通过约束函数的历程提取舰船电力系统中的故障信号,利用连续小波变换将提取信号处理拆解为中心式分布的小波,计算分布在信号传递范围内的小波时频,将时频导入到小波工具箱中的Matlab,实现故障检测。实验测试结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测结果更加完整,未出现信号丢失的问题。     

基于小波分解的舰船钛合金超声检测信号去噪算法

传统的信号去噪算法在处理舰船钛合金超声检测信号时,受到阈值函数不连续这一特性的影响,算法的自适应性比较差。为此,将小波分解技术应用到超声检测信号去噪算法中。考虑小波分解层数对信号的影响,利用先验知识确定分解层数,在此基础上,结合软硬阈值函数,构造出折中的阈值函数并进行一定优化,将构建的阈值函数用于小波系数最化处理,将小波系数与分解系数相结合重构超声检测信号,完成去噪处理。实验结果表明:设计的基于小波分解的舰船钛合金超声检测去噪算法在不同的实验条件下信噪比高、均方根误差小,该算法的自适应性优于传统的去噪算法。     

基于频域搜索的梳状谱信号检测方法

由于梳状谱信号多普勒容限较小,利用常规的匹配/相关检测方法进行检测时,需要较大数量的拷贝信号与计算量。针对这一问题,本文提出一种基于频域搜索的梳状谱信号检测算法。通过利用梳状谱信号频域多峰结构的特点,根据信号的先验信息计算出不同径向速度下回波信号的频点分布,对接收的信号在频域进行搜索累计的方法同时实现信号的检测与速度估计。仿真分析证明了本文算法的有效性。     

基于循环平稳特性的跳频信号盲检测算法

跳频信号作为扩频通信的一种,由于其具有较强的抗干扰,抗截获的能力,并能作到频谱资源共享,因此在军事应用中得到了广泛的应用。文章针对通信对抗中的跳频信号盲检测问题,提出了一种基于循环平稳特性的跳频信号盲检测算法。该算法将渐进最优x^2检验方法推广到跳频信号的检测问题上,提出检测统计量,从而完成对高斯白噪声环境下的跳频信号检测。实验结果表明,与传统能量检测方法相比,该算法对于高斯白噪声环境中的跳频信号具有更好的检测性能,且计算量小,易于实现。     

LFM目标回波信号的Duffing振子检测方法

主动声纳探测水下目标时,目标散射特性以及水声传播特性会对接收回波产生影响.针对水中沉底与掩埋目标探测时存在的混响干扰强、信混比低等问题,本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的变频Duffing振子检测方法.在发射LFM信号探测水下目标时,目标回波信号为多个LFM信号线性叠加的形式,不符合Duffing振子的单频检测条件.基于FRFT理论,提出了在最佳FRFT域上对LFM回波信号进行傅里叶逆变换的解调频方法.并根据亮点模型,推导了多亮点LFM回波信号解调频后的信号形式.由理论分析可知,解调频后的单频信号数量与亮点数量一致,频率大小与亮点时延及发射信号参数有关,为未知参量.针对解调频后频率及数量未知这一问题,提出了变频Duffing振子系统检测模型,通过改变系统内置策动力频率,自主地搜索单频信号信息,实现了低信混比下LFM目标回波信号的检测及亮点数量的估计.湖试沉底及海试掩埋实验数据处理结果验证了方法的有效性及可行性.     

基于STFT与WVD的LPI雷达信号检测

魏格纳分布（WVD）因具有高分辨率、能量集中性和时频边缘特性而成为时频分析的有力工具,然而当处理多分量信号时不可避免的存在交叉项的干扰,因而阻碍了WVD的应用.短时傅里叶变换（STFT）不存在交叉项,但时频分辨力较差.为此本文提出了基于STFT与WVD联合的低截获概率（LPI）雷达信号检测算法,该算法在保证优良时频聚集性和分辨力的同时可以处理多分量信号.仿真实验表明该算法能有效抑制交叉项的干扰,并且在低信噪比条件下可以对LPI雷达信号进行检测.     

时频分析在水雷信息处理中的应用

水雷声换能器接收到的舰船辐射噪声是一个非平稳过程，以傅立叶变换为基础的传统谱分析方法已经难以发挥作用。时频分析因其在时-频域都具有表征信号局部特征的能力而成为非平稳信号分析的有力工具。利用ZAM（Zhao-Atlas—Marks）变换对数据进行时频分析处理，通过试验表明：时频分析弥补了经典傅立叶分析在非平稳信号处理中的不足，直观的说明了频率和时间的关系，有利于水雷获取信号的分析及目标的识别分类。     

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.     

基于二值HT的多LFM信号检测

Wigner-Ville分布对于单分量LFM信号有很好的时频聚集性,但WVD是二次型变换,故对信号环境中复杂的多LFM信号不可避免的存在交叉项的干扰。HT可以消除交叉项的影响,能够很好的对多个LFM信号进行检测,但存在大信号淹没小信号的现象。提出二值HT能够很好的解决上述问题,为多LFM信号的检测技术提供理论依据。     

基于FRFT的强时频干扰抑制方法

混响是影响双基地或多基地声呐对水中目标探测识别的最主要干扰,提高抗混响能力对识别水中目标有极其重要意义.本文针对混响对目标回波的强时频干扰特性,基于分数阶傅里叶变换所具有的时频耦合分离特性,研究一种基于分数阶傅里叶变换的强混响抑制方法,并进行模拟仿真和水池测试研究,研究结果验证算法的有效性.本算法适用于信号形式为线性调频的宽带信号抗混响干扰,将脉冲信号在分数阶变换域进行尺度压缩,进而将目标信号和干扰信号在变换域中进行分离,有效达到抗混响的目的.     

基于EMD与三阶累积量的水声瞬态信号检测

提出了基于经验模态分解(EMD)与三阶累积量的水声瞬态信号检测方法.首先根据EMD方法的滤波器特性将待检信号在频域内分成一系列的本征模态函数(IMF)分量,并根据能量法选择信号占主导地位的IMF;然后运用高阶累积量抑制高斯信号的特性,计算IMF分量三阶累积量对角切片的短时估计,并构造检测函数,对检测函数时行包络检波,作为检测标准;最后用仿真数据对该方法进行了验证,结果表明能在较低信噪比下检测出目标信号的出现时刻和大致频率,具有一定的工程应用价值.     

基于Hilbert-Huang变换的船舶结构冲击响应研究

针对水下爆炸时船舶结构遭受的冲击响应信号具有非线性非平稳的特点,提出将Hilbert-Huang变换用于船舶结构冲击响应信号处理.Hilbert-Huang变换是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert谱的一种信号处理方法,用EMD分解把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后对IMF分量进行Hilbert变换,从本质上分析船舶结构冲击响应信号的组成成分及特点.与FFT变换和小波变换相比,Hilbert-Huang变换体现出自适应性和先进性,可以有效提取船舶冲击响应信号的时频特征,揭示船舶结构自身的动态特性对冲击响应的影响.     

基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题.利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置.利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别.通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高.     

基于短时AR谱分析的柴油机气阀漏气的故障诊断

通过对传统的短时Fourier变换进行改造,在短时Fourier变换的计算中利用自回归(AR)谱估计代替离散Fourier变换(DFT),得到了一种基于AR谱估计的短时AR谱分析方法.短时AR谱分析方法能够较好地给出柴油机缸盖振动信号的时频分布表示,提高了气阀漏气故障诊断的准确性.     

基于EMI与ANN技术的声波信号探测机理研究

针对海上突发事件,如何有效地实现对水下目标探测、识别与定位问题.本文以飞机失事坠海后搜索黑匣子为背景,设计了一种基于阻抗分析的飞机黑匣子探测实验装置,搭建探测模拟黑匣子超声信标的实验平台,并进行水下探测实验,结合BP神经网络实现对超声信标的识别定位.实验结果表明该探测装置能够探测并识别不同位置的超声信标,从而验证阻抗分析法结合神经网络可以实现对超声信标的探测与识别,可为海上搜救工作提供相应帮助.