一种强干扰背景下雷达目标检测算法

将WVD和Hough变换相结合,利用时频聚集性和Hough变换点的累积得到的信号的检测结果,用来检测雷达目标回波信号。然而在强干扰低信噪比下检测能力有限。利用线性调频信号瞬时频率的线性特征,只采用信号WVD时间段的中间部分值进行Hough变换,在时频平面上对WVD的结果进行时间轴上的截取技术,对检测算法作了改进。通过仿真结果表明,改进的检测算法在低信噪比和强干扰环境下能有效地检测出目标信号。     

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。     

基于高阶累积量的近场源三维参数估计算法

针对近场源距离、频率和到达角三维参数的联合估计问题,采用了一种基于高阶累积量理论的对对近场源三维参数联合估计算法。利用几个四阶累积量矩阵构造一个高维的累积量矩阵,然后对其进行特征分解,以求得信号子空间,最终估计出各信号源参量。算法不需要谱峰搜索,适用于任意的加性高斯噪声环境,仿真结果表明算法可以较精确的估计出两个信源的方位角、距离和频率三维参数。     

基于先验信息的自适应核函数设计

针对多分量线性调频信号，提出一种新的自适应核函数，并给出了有效的核参数估计方法。相对于自适应高斯核函数而言，该核函数既能获得更好的交叉项抑制效果，又避免了较大的信号能量损失，因而是一种更好的核函数。计算机仿真结果验证了其有效性。     

A new source number estimation method based on the beam eigenvalue

Most source number estimation methods based on the eigenvalues are decomposed by covariance matrix in MUSIC algorithm. To develop the source number estimation method which has lower signal to noise ratio and is suitable to both correlated and uncorrelated impinging signals, a new source number estimation method called beam eigenvalue method (BEM) is proposed in this paper. Through analyzing the space power spectrum and the correlation of the line array, the covariance matrix is constructed in a new way, which is decided by the line array shape when the signal frequency is given. Both of the theory analysis and the simulation results show that the BEM method can estimate the source number for correlated signals and can be more effective at lower signal to noise ratios than the normal source number estimation methods.     

螺旋桨噪声的Wigner谱研究

就信号处理中的Ｗｉｇｎｅｒ方法及其螺旋桨噪声试验中的应用问题作了初步探讨。简要地介绍了Ｗｉｇｎｅｒ分布的基本概念及其物理意义，结合模型试验和数值计算给出了螺旋桨噪声的时－频联合分布及其在时域和频域中的能量分布。结果表明：Ｗｉｇｎｅｒ谱对于螺旋桨噪声的时域分布、线谱和非定常噪声的测试分析是十分有效的。     

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.     

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.     

一种基于FPGA的并行Viterbi译码器实现方案

Viterbi算法是用于卷积码译码的一种最大似然译码算法，广泛应用于各种数据传输系统。文章提出了一种基于FPGA的并行Viterbi译码实现方法，能在有限的资源条件下获得较高的译码速度，适于在实时要求较高的场合应用。     

基于压缩感知的正交偶极子阵列信号参数估计

[目的]针对传统的极化敏感阵列的波达方向(DOA)估计算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出基于压缩感知的正交偶极子极化敏感阵列结构.[方法]将数据压缩思想应用于阵列结构设计,压缩接收信号矢量维度,减少射频前端链路数量,以控制系统的复杂度,使阵列结构设计具有高度的灵活性.基于结构降维多重信号分类(MUSIC)算法;首先...     

Blind source separation based on time–frequency morphological characteristics for rigid acoustic scattering by underwater objects

Separation of the components of rigid acoustic scattering by underwater objects is essential in obtaining the structural characteristics of such objects. To overcome the problem of rigid structures appearing to have the same spectral structure in the time domain, time–frequency Blind Source Separation (BSS) can be used in combination with image morphology to separate the rigid scattering components of different objects. Based on a highlight model, the separation of the rigid scattering structure of objects with time–frequency distribution is deduced. Using a morphological filter, different characteristics in a Wigner–Ville Distribution (WVD) observed for single auto term and cross terms can be simplified to remove any cross-term interference. By selecting time and frequency points of the auto terms signal, the accuracy of BSS can be improved. An experimental simulation has been used, with changes in the pulse width of the transmitted signal, the relative amplitude and the time delay parameter, in order to analyzing the feasibility of this new method. Simulation results show that the new method is not only able to separate rigid scattering components, but can also separate the components when elastic scattering and rigid scattering exist at the same time. Experimental results confirm that the new method can be used in separating the rigid scattering structure of underwater objects.     

相位误差对信干比估计性能的影响

通过使用概率密度函数估计的方法,得出CDMA系统解扩后基带信号近似服从高斯分布。因此,CDMA系统信干比估计可以采用高斯白噪声条件下BPSK调制基带信号的信噪比估计方法。在此基础上,通过理论分析和计算机仿真,比较存在相位误差情况下三种信干比估计方法的性能。仿真结果表明,基于二阶矩和四阶矩的估计方法M2M4不受相位误差的影响,适合工程应用。     

能量法估计全息面信噪比研究

在近场声全息技术中,全息面信噪比是一个非常重要的参数,但无法直接测量得到.为了解决该问题,给出了基于能量法的波数域内信噪比估值公式,并根据该公式分析估值误差的来源,指出全息面采样间隔对估值具有重要影响.为了判别估值是否准确,提出了选取全息面不同区域的数据进行重复估计的判别方法.当估值不准确时,指出可以通过减小全息面采样间隔来降低估值误差.仿真给出满足不同误差条件的不同采样间隔所对应的最大信噪比估值,可作为实际应用中的参考.     

基于四阶累积量的最小模DOA估计方法

高阶累积量由于对高斯噪声不敏感,在高分辨阵列信号处理中可用来提高参数估计的分辨性能。本文从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合最小模(M in-Norm)算法的结构,从而可进行DOA(D irection of Arrival)估计。由于四阶累积量对高斯噪声干扰不敏感,从而可提高估计的分辨性能。本文就这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的M in-Norm算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

基于单水听器的移动声源运动参数估计

文章基于水声信道的多途结构,提出了一种利用舰船辐射噪声的单水听器声源运动参数估计方法。首先分析了自相关和倒谱多途时延估计方法,并针对传播水槽实验中随声源与单水听器距离增加自相关和倒谱时延峰信干比降低的问题,提出了基于自相关和倒谱的联合估计方法,提高了多途时延估计的稳健性;其次针对如何利用估计出的D-SR时延差这唯一信息进行运动参数估计的问题,通过逐步分析说明了径向匀速直线移动声源的运动参数估计问题可以在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)框架下进行求解;最后应用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)对水槽实验数据进行处理,所得结果表明:EKF和IEKF都能利用D-SR时延差信息估计出移动声源的距离、深度和速度,并且IEKF比EKF的跟踪效果更好,证明了方法的正确性和有效性。     

小波变换在紫外光信号降噪处理中的应用

介绍小波变换的基本理论并且利用db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理。通过数值模拟对软阈值法和硬阈值法进行了比较。实验结果表明软阈值小波降噪法有着更好的性能,能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高到了8.5192dB。     

基于WVD和Hough变换二值积累的信号检测方法

WVD-Hough变换是检测多分量线性调频信号的有力工具,但当多分量线性调频信号能量相差较大时,采用WVD-Hough变换进行检测,就会导致强信号对应峰值的平台将弱信号所对应的峰值掩盖掉。虽然可以通过基于＂CLEAN＂思想的算法将信号一一检测出来,但带来的计算量急剧增大。为此在WVD-Hough变换的基础上提出了基于WVD-Hough变换的二值积累方法,该方法可以同时检测出强信号以及被强信号平台掩盖的弱信号,具有很大的实用价值,仿真的结果验证了算法的有效性。     

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。     

一种估计水中目标辐射噪声线谱的方法

线谱是水中目标辐射噪声中重要的特征信息,在被动声呐系统中,线谱提取是水中目标识别的关键技术.文章简述了水中目标辐射噪声的物理成因和频谱特征,利用经典谱估计法与现代谱估计法在短时序列谱估计中的特点,结合仿真试验的结果,提出了一种对水中目标辐射噪声低频段线谱估计的联合分析法,并用该方法对2艘实船噪声进行了谱分析.实验结果表明,该方法对低频段的线谱特征提取有较好的实用效果.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法.首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取.海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 dB.