一种提高脉冲雷达多普勒相位精度的方法

针对低信噪比条件下脉冲雷达模糊多普勒相位精度较低,可能导致相位测距时不能正确解相位模糊问题,基于EMD（Empirical Mode Decomposition,经验模式分解）区间阈值去噪方法,提出了一种新的提高多普勒相位精度的方法：利用EMD分解后各层信号的频率特性和能量特性,选取合适的阈值,并对各层信号进行区间阈值化处理,在提高信号信噪比的同时保持了信号的连续性.分别在回波信号噪声为高斯白噪声和AR（2）相关噪声的情况下,以及不同信噪比条件下,对该方法进行验证.仿真结果表明：在低信噪比条件下,当回波信号噪声为白噪声和相关噪声时,EMD区间阈值去噪方法能将回波信号信噪比提高5 dB,去噪性能优于小波阈值去噪方法,其对应多普勒相位精度能提高1倍以上.     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

基于PSO-RWE的自适应小波阈值函数滚动轴承振动信号去噪方法

针对现有小波去噪方法存在阈值函数中未知参数选取依赖经验,导致去噪不充分或去噪后信号失真的问题。提出了一种基于相对小波熵(RWE)的粒子群优化(PSO)算法,用于小波阈值函数中未知参数的自适应寻优,达到滚动轴承振动信号自适应降噪目的。改进了一种含两未知参数的小波阈值函数;以相对小波熵为优化算法的适应度函数对未知参数进行自适应寻优,得到最优小波阈值函数;通过对模拟仿真信号和试验采集的滚动轴承振动信号进行分析。结果表明:优化后的小波去噪方法能够更好地将噪声从染噪信号中滤除,去噪后信号波形的平滑度更好,信噪比相较硬阈值去噪提高294%,而且保留了原始信号更多的细节特征,具有更好的去噪性能和应用实用价值。     

基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

基于序列二次规划优化阈值的NSCT高斯噪声图像滤波方法

提出了一种基于序列二次规划(SQP)优化阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像高斯白噪声去除方法。该方法利用广义交叉验证(GCV)准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域的去噪阈值进行优化,能够在噪声方差等图像先验知识未知的情况下得到最优去噪阈值。确定阈值后,采用非线性阈值函数对Contourlet系数进行处理。实验结果表明与其他Contourlet域去噪方法相比,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比,并较好地保留图像的边缘信息。     

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。      

小波变换在遥测数据处理中的应用

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理，利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同．基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值，达到分离噪声和信号的目的。结果表明：利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。     

脉冲星特征频率信号的到达时间处理方法

脉冲星导航是具有发展潜力的深空探测技术之一，然而极低的能流密度限制了脉冲星信号的信噪比，对高精度导航应用提出了极大的挑战。只有在脉冲星信号处理技术方面取得突破，才能使脉冲星导航系统小型化、实用化。本文综合分析了脉冲星导航应用存在的问题，探讨了脉冲星导航应用的技术途径，从深空应用的角度提出了脉冲星导航系统的可行方案，提出了一种脉冲星特征频率信号处理方法，分析了该方法的克拉美-罗界，利用Crab脉冲星数据进行了仿真验证。仿真结果表明：脉冲星特征频率信号处理方法可实现Crab脉冲星矢量方向3 km的定位精度，符合理论预期。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

基于变分理论的局部自适应高保真图像去噪算法

针对现有的图像去噪模型不能很好保留图像边缘及纹理的缺点,在变分理论的基础上提出了改进的局部自适应图像去噪算法,该算法基于图像局部特性计算保真参数,利用小波变换进行噪声方差估计,采用小的自适应窗确定保真参数,并利用该高保真去噪算法对叠加高斯噪声的图像进行了降噪处理,结果显示比全局变分采用最速下降自动选择保真参数的去噪效果要好,峰值信噪比(PSNR)在不同高斯噪声背景下都有0.2-0.5dB的提升。     

用峰态算法提取发射过程振动信号弱冲击特征

针对卫星导弹发射过程振动信号中存在的弱冲击信号,用峰态算法对其进行分析,用以发现弱冲击信号的存在和出现的时间。并利用实测数据进行计算,验证了该算法的有效性并指出使用该算法应注意的问题。     

一种改进的星图降噪算法研究

在星敏感器的使用过程中，由于外界环境的影响及传感器自身的限制，拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声，因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题，提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作，并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理，在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理，分析星图的噪声特性，对星图滤波去噪算法进行研究，并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明：使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高，较传统方法横坐标提高0.00538个像素点，纵坐标提高0.0077个像素点，证实了图像处理算法的有效性。     

基于FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于 FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别 LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出 1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测 LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的 LFM-BPSK信号。     

Crab脉冲星标准脉冲轮廓更新对计时精度的改进

对于脉冲星试验01星的两年实测数据，针对蟹状星云脉冲星星历经历了多次更新的特点，提出了更新标准脉冲轮廓进行X射线计时的改进方法。以一系列观测时长为实测数据分组，再采用改进后的方法进行计时分析并与改进前的结果进行对比。通过对比改进前后的计时结果，发现改进方法得到的计时残差的均方根(root mean square, RMS)平均降低了14.2%，定位精度平均提高了14.4%，估计原子钟相对频率偏差的精度平均提高了26.2%，体现了改进方法处理经历多次星历更新的Crab脉冲星观测数据的合理性和优越性。此外，改进方法对脉冲星试验01星两年观测数据的稳定度σz没有量级上的改进，说明改进方法对Crab脉冲星时间稳定度的影响不大。     

X射线脉冲星信号时延的实时估计方法

针对在频域内计算X射线脉冲星信号延时量存在滞后性,进而难以为航天器自主导航提供实时信息的问题,提出将脉冲星信号延时估计转化为时域内标量估计的方法。首先,通过人工神经智能网络获得脉冲星信号的标准轮廓函数作为状态方程;应用粒子滤波算法对脉冲星信号延时量进行实时估计;其次,为了避免标准粒子滤波器中的粒子退化现象,推导并证明了一种新型粒子滤波算法;最后,推导出粒子滤波算法的精度函数,为航天器的导航策略提供参考。以航天器在轨运行中可能遇到的3种情况为背景,验证了所提粒子滤波算法的正确性与有效性。     

基于EMD-TFPF的仿生偏振光罗盘去噪方法

为了提高仿生偏振光罗盘定向精度,降低罗盘在进行航向角测量时存在的高斯白噪声,基于经验模态分解(EMD)和时频峰值滤波(TFPF),设计了一种用于仿生偏振光罗盘的EMD-TFPF联合去噪方法.在去噪过程中,首先将含噪声的航向角信号分解为不同的模态,对不同模态采用不同窗长进行时频峰值滤波,进而改善了单一窗长去噪对有用信号造成的衰减,有效提高了去噪算法的自适应能力.经过机载实验验证,采用该方法去噪后的仿生偏振光罗盘可以实现定向精度0.3259°,比原始信号精度提升了18.4％.     

小波变换与SVD结合的射频信号消噪方法

射频信号因具备空间远距离传输特性被广泛应用于航天测控等领域,但空间磁场、信道、设备元器件等会引入大量噪声干扰,对射频信号的传播及后续分析处理造成影响。而目前关于射频信号消噪的研究很少,针对此问题,对比研究了传统滤波器消噪、小波阈值法及SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)法在射频信号消噪方面的应用,仿真分析了各算法对有用射频信号的提取效果,从而发现3种方法均能起到噪声抑制的作用,但是,滤波器法明显会降低信号能量,小波变换法易使重构信号失真,而SVD法则运算时间较长。为此,提出将小波阈值法与SVD相结合,用于射频信号消噪。再通过比对各方法消噪的性能指标,验证了将2种方法结合,可有效提高运算效率及噪声抑制能力。