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雷达信号脉内特征的小波分析 总被引:7,自引:0,他引:7
提出利用小波分析的方法分析雷达信号脉内特征,介绍了小波变换的方法并分析了利用小波变换的方法分析雷达信号脉内特征的可行性。对几种雷达信号进行了小波变换的模拟分析。结果表明,小波变换是分析雷达信号脉内特征的有力工具。 相似文献
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如何从SAR图像中自动识别出有效的永久散射体(PS)是PS干涉系统中的关键环节之一。小波多尺度积能够反映目标信号与噪声在各频带之间的关联性,可以通过小波多尺度积来凸显目标。小波模极大值法通过搜索尺度空间中的模极大值,并利用信号和噪声不同的尺度特性来定位和识别目标。文章对这两种识别方法进行理论分析和实验对比,使用南京地区ENVI—SAT卫星的单视复图像数据进行了PS点的提取。实验结果表明:基于小波变换的多尺度PS点识别方法能够有效地降低雷达噪声的影像,可以在各种复杂的背景情况下有效地识别PS点。其中,小波模极大值法具有更为稳健的抗噪能力。 相似文献
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杨青 《桂林航天工业高等专科学校学报》2003,8(1):5-8
论文介绍了小波变换的基本概念及奇异信号的两种类型,通过应用Founier变换及小波变换对两种类型的奇异信号的处理,表明了该方法在奇异性信号检测和局部化分析方面具有优异特性。 相似文献
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雷达信号脉内调制特征的时频分析 总被引:12,自引:2,他引:12
以线性调频与非线性调频信号为例 ,对雷达信号的脉内调制特征进行了时频分析。首先 ,通过求取解析信号的瞬时相位微商的方式得到信号的瞬时频率 ;然后引出Wigner分布和小波变换的方法 ,对信号进行分析 ,从而得到了调频信号的时频分布 ;最后 ,对这三种方法作了分析比较 ,指出小波变换方法是进行雷达信号脉内特征分析的有力工具 相似文献
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由于遥测参数的时变性和各种干扰的影响,传统的Fourier分析往往不能给出令人满意的处理结果。小波变换是一种同时在时间(或空间)域和频率域内进行局部化分析的新方法;利用小波变换及其自适应性,可以在不同的分辨率下分析和处理数据,尤其是处理非平稳信号。本文介绍小波分析的基本原理,说明利用小波变换将遥测信号在时频平面上表示的方法。在此基础上,将小波变换应用于实测遥测数据的分析和处理,从被噪声淹没的数据中成功地恢复出冲击信号,提高了箭遥数据的信噪比。 相似文献
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阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。实例证明,基于小波变换在非平稳信号噪声抑制和去噪分析中具有很好的应用效果。 相似文献
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在未知瞬态信号检测中,一般采用广义似然比检测。然后广义似然比检测不能有利利用瞬态信号的固有特性,检测性能不是很好。本文在介绍瞬态信号和噪声的小波变换特性基础上,提出了基于小波变换域估计的检测方法。最后给出了几种检测器的工作特性比较。 相似文献
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基于小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的办法。考虑到离 散小波变换(DWT)不具有平移不变性,而静态小波变换(SWT)又不能很好地分析信号的高频 部分,提出了一种新的自适应消噪方法。它根据CWT的提升方法,得到静态小波包的提升 实现方法,并设计出适合本系统的确定最优小波包分解树的相应步骤,利用引入了更多动量 因子的权系数迭代公式对各子带进行自适应匹配,并将匹配结果二次自适应,得到拟合的原 信号。仿真中将其与其它两种基于小波的自适应方法进行了比较,表明该方法可在适当减小 计算量的同时,进一步改善系统的滤波性能。 相似文献
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文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法.在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。 相似文献
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多尺度小波变换在野值剔除中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
常见的野值剔除方法即卡尔曼滤波算法条件苛刻,不易实现。在分析了系统方程之后,利用小波变换的基本原理,将系统信号分解到各个尺度上,在各尺度上分别进行卡尔曼滤波,之后进行小波重构从而得到各尺度下的滤波估值。此算法将小波去噪与卡尔曼滤波算法结合起来,能够更有效地剔除野值。针对卡尔曼滤波算法的复杂性,还提出了一种有效的滤波算法,利用该算法进行小波多尺度分解和滤波和重构,信号野值也可以得到很好的剔除。经仿真实验验证,这两种多尺度小波变换算法都能够很好地剔除野值,效果明显。 相似文献
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文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。 相似文献