一种改进的分数阶Fourier变换目标检测算法

传统的信号检测和噪声分离方法只限于在时域或是频域进行,如果信号和背景噪声有很强的时频耦合,就难于在时频域得到好的检测结果。对此提出了分数阶Fourier变换检测算法做出改进,新的算法具有解除时频耦合和抑制噪声的特性,当选择合适的旋转角度使之与处理信号相匹配,就可以在分数阶Fourier域获得较好的检测结果。仿真实验中利用改进的分数阶Fourier变换算法对运动目标进行检测,结果表明新的分数阶Fourier算法的检测性能优于原分数阶Fourier变换。     

基于 PWHT 的 STLFMCW 信号检测算法磁

针对雷达情报侦察中对称三角调频连续波（STLFMCW）信号的检测问题,论文将Wigner-Hough Transform （WHT）对线性调频（LFM）信号的最优检测理论与雷达信号处理中脉冲累积的思想相结合,提出了周期WHT（PWHT）算法,并对该算法的性质进行了具体分析。同时根据STLFMCW 信号与线性调频连续波（LFMCW）信号的联系,提出了将PWHT算法用于STLFMCW信号的检测流程,最后用Matlab对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,在相同的条件下,当信噪比为-3dB时,Pseudo Wigner-Ville变换、WHT、分数阶Fourier变换与本文算法对STLFMCW信号的检测性能都很好;然而当信噪比降到-9dB时,与其它三种算法相比,文中算法对STLFMCW信号的检测性能明显更加优越。     

分数阶傅里叶变换与雷达目标检测

根据雷达目标检测的特点,阐述分数阶傅里叶变换的原理,针对雷达中的线性调频信号,详细描述了分数阶傅里叶变换和LMS自适应滤波相结合的检测步骤。最后对分数阶傅里叶变换算法进行不同步长和不同阶数的收敛性能仿真和分析。     

基于FRFT的地脉动频散效应探测方法

针对由台风引起的地脉动信号中频散效应,由FRFT变换对LFM类信号良好的聚焦性,及其对调频率和中心频率的检测和估计。首先对整段地脉动时域信号的线性类要素进行检测和估计,验证了分数阶傅立叶变换在高信噪比下对线性调频信号的检测的优越性;然后,类比短时傅立叶变换,对信号进行窗口化的FRFT变换,将结果与时频图拟合,可以发现利用分数阶傅立叶变换对地脉动信号进行处理,可以更加精确的估计频散信号的调频率变化范围和起始频率,更好的验证地脉动信号的频散效应。     

基于谱图-Radon-二维小波变换方法

线性调频信号已经得到广泛的应用,通过谱图-Radon变换可以有效的检测线性调频信号的参数,但是当信噪比过低时,使用谱图-Radon变换就很难有效检测线性调频信号的参数,为此提出了基于谱图-Radon变换-二维小波变换的线性调频信号检测方法,仿真实验表明该方法能在低信噪比情况下检测出线性调频信号所对应的峰值。     

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。     

基于FRFT的频域自适应匹配滤波器检测方法

针对浅海混响背景下频域自适应匹配滤波器检测性能下降的问题,提出基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的频域自适应匹配滤波器检测方法,该方法利用模板匹配技术,采用滑动窗对接收信号进行最优阶次分数阶傅里叶变换,然后将此过程中得到的FRFT域图与参考信号最优阶次傅里叶变换FRFT域图进行匹配,将离差平方和作为评价相似度的指标,即对离差平方和最小值的位置进行滤波,并对滤波后的信号进行最优阶次分数阶傅里叶逆变换,从而实现混响背景下的目标检测。仿真结果表明,在信混比为-15 dB的情况下,该算法可显著提高频域自适应匹配滤波器的检测性能。     

匹配傅里叶变换技术的研究与应用

首先分析匹配傅里叶变换的特点,阐述了将匹配傅里叶变换应用于线性调频信号的优点,将其与传统的傅里叶变换进行比较,说明匹配傅里叶变换是线性的。最后将匹配傅里叶变换应用于高动态信号多普勒频率偏移的仿真中,实验结果表明了此算法能够更好地去除混合信号中的噪声,准确地估计出信号的频偏。     

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.     

基于时域解析信号的广义MUSIC算法

波束形成是声呐信号处理的关键技术,本文提出一种新的基于宽带时域解析信号的广义MUSIC自适应波束形成算法(TAMUSIC算法).该算法将时域解析信号与改进的MUSIC算法相结合,对精确时延之后的宽带时域信号进行希尔伯特变换生成复数形式的时域解析信号,增加权向量自由度;通过增加调节指数构建新广义噪声子空间,解决了传统MUSIC算法信源数目估计不准带来的影响,提高算法鲁棒性;最后利用信号子空间和噪声子空间的正交性估计目标方位.仿真数据和海试数据处理的结果表明:TAMUSIC算法可以获得更尖锐的谱峰,提高目标的角度分辨力,增强了弱小目标的发现能力.     

OBF分解与BP网络在船舶磁场信号检测中的应用

针对水中兵器探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了基于OBF分解与BP网络的船舶磁场信号检测算法。首先采用BP网络对测量数据进行预处理,滤除大部分环境磁噪声;再采用OBF分解算法对网络输出信号进行检测,提取归一化能量信号作为检验统计量。试验结果表明,本文算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力,性能明显...     

强噪声背景下微弱信号检测方法研究

研究了用于微弱信号检测的自相关法、多重自相关法及双谱估计法，并介绍了各种技术的算法及特点。最后利用Matlab进行仿真并对仿真结果进行比较，结果表明：双谱估计检测法在检测强噪声背景下微弱信号方面对噪声有较强的抑制能力，能有效地检测出微弱信号。     

基于小波变换与变步长LMS算法的船舶磁场信号检测

针对检测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了一种基于小波变换与变步长LMS算法的检测方法.根据船舶磁场信号的实际特征,首先对信号进行小波分解,并提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;再采用变步长LMS算法对低频分量进行自适应滤波,进一步滤除噪声,提取船舶目标特征信号.船模实验的结果表明,该算法可以显著提高信噪比,增强...     

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GPS信号多普勒补偿的空中目标探测方法

针对现代雷达面临的恶劣战场环境,提出了基于GPS反射信号处理的空中目标探测方法。介绍了一种基于分组信号FFT处理的多普勒补偿算法,抑制了目标多普勒频移对GPS信号自相关性能的破坏。对FFT处理后信号进行不同的多普勒模糊度修正,然后对修正结果脉压后取大,消除了多普勒测量模糊,实现了对目标速度的准确测量。仿真表明：在多普勒完全补偿的情况下,该方法可获得40Hz的多普勒测量精度和良好的信号处理增益,扩展了多普勒测量范围和精度,能够实现空中目标探测。     

陀螺支承结构的声信号提取及其频率特性分析

针对目前缺乏陀螺支承结构故障在线检测方法的现状,分析了通过检测声信号来分析陀螺支承结构故障的方法.提出了陀螺声信号频率与陀螺马达转速间的关系,并建立了测量数据模型.根据陀螺声信号微弱、测量噪声复杂的特点,提出利用相参处理技术提取陀螺声信号多普勒频率的方法.对某型电控罗经的实验测量结果表明,相参处理技术能够提取微弱的陀螺声信号,验证了陀螺声信号频率与陀螺马达转速间的关系,得到了陀螺支承结构声信号的频率特性,为进一步研究故障检测算法提供了基础.     

激光雷达信号小波降噪算法参数选取规则

对激光雷达信号降噪算法进行研究,分析指出小波分解降噪算法能较好地对其进行信号处理.重点对小波降噪算法参数选取进行研究,利用激光雷达仿真信号为例进行仿真实验.结果表明,选用尺度参数为4的coif4小波为基函数,采用启发式阈值的软阈值处理效果较好.该降噪算法能在能量损失较低的前提下极大提高信噪比,为后续的数据分析提供更多高精度数据进而提高探测精度.     

A method of multi-channel reference signals acquiring in broadband ANC

In a flank array on an unmanned underwater vehicle （UUV）, self-generated noise which has broadband and colored spectrum property in frequency and spatial domain is the main factor affecting the performance of weak signal detection, so the technique of adaptive noise cancellation （ANC） as well as physical denoising and active noise cancellation are often used in practice. Because ANC is based on correlations, improvements in performance come from better correlation between reference signals and primary signals. Taking full advantage of the characteristics of flank arrays and the characteristics of information obtained from hydrophones, a new method for reference signal acquisition for adaptive noise cancellation is proposed, in which the multi-channel reference signals are obtained by accurate delaying for a given direction of arrival （DOA） and differencing between adjacent outputs of array elements. The validity of the proposed method was verified through system modeling simulations and lake experiments which showed good performance with little additional computational burden.     

反舰导弹被动雷达导引头信号分选算法研究

为提高反舰导弹被动导引头对舰载雷达信号的分选能力,针对舰载雷达信号特征,利用改进的脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval,PRI）变换算法从随机交叠的脉冲序列中分选出目标雷达的脉冲序列,实现被动雷达导引头在复杂电磁环境中对被攻击舰载辐射源的信号分选.仿真结果表明,该分选方法具有很强的实时分选能力,能够有效地抑制子谐波问题,并对抖动雷达、正弦调制雷达和滑变雷达脉冲序列具有很好的检测效果.