两个线性调频干扰源的识别方法

构建了两个线性调频干扰源通过雷达接收机的干扰信号模型 ,根据小波变换的性质 ,提出了一种两个线性调频干扰源的分选方法。对两个线性调频混合信号进行小波变换 ,然后由信号的三维时 -频图及其在时频坐标下的等高线分选两个干扰源。模拟结果表明 ,此方法是可行的     

一种新的自适应消噪方法

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。     

小波变换在信号去噪中的应用

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。     

一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法

频移小波包变换可以有效抑制窄带干扰,以提高扩频测控系统的抗干扰能力,但是在多音干扰下,当信号左右节点都存在干扰时,由于不能通过子带能量大小来确定子节点是否继续分解,导致该方法不能抑制多音干扰.针对该问题,提出了一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法,通过采用子带能量差平稳度函数来判断干扰最佳频移量,然后对频移后的干扰子带进行编号,并通过门限判断进行干扰子带定位,确定干扰子带的编号,再通过对干扰子带的编号进行奇偶判断,可以得到小波包的自适应分解树,实现信号的自适应分解,分解到最底层后将干扰子带置零,最后根据分解树反向进行信号重构,完成干扰抑制.通过对误码率、测速精度和测距精度的仿真,结果表明该方法能够有效抑制多音干扰.     

一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法

频移小波包变换可以有效抑制窄带干扰,以提高扩频测控系统的抗干扰能力,但是在多音干扰下,当信号左右节点都存在干扰时,由于不能通过子带能量大小来确定子节点是否继续分解,导致该方法不能抑制多音干扰.针对该问题,提出了一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法,通过采用子带能量差平稳度函数来判断干扰最佳频移量,然后对频移后的干扰子带进行编号,并通过门限判断进行干扰子带定位,确定干扰子带的编号,再通过对干扰子带的编号进行奇偶判断,可以得到小波包的自适应分解树,实现信号的自适应分解,分解到最底层后将干扰子带置零,最后根据分解树反向进行信号重构,完成干扰抑制.通过对误码率、测速精度和测距精度的仿真,结果表明该方法能够有效抑制多音干扰.     

基于小波多重分形的通信信号调制识别

针对非平稳、信噪比变化范围较大的通信信号,采用小波多重分形的方法进行调制类型识别。先利用小波变换把通信信号进行分解,再对得到的细节信号计算多重分形维数。仿真结果表明,该方法对噪声和调制参数不敏感,可对通信中的数字调制信号进行有效识别。     

构件裂纹缺陷的超声识别

将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

基于小波变换的阈值去噪技术研究

小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于共轭模糊函数的时差-频差联合估计方法

提出了一种新的二阶到达时差（TDOA）和到达频差（FDOA）联合估计算法。该方法利用非圆信号具有非零二阶共轭矩这一特点构造所谓二阶共轭模糊函数,通过对该模糊函数进行二维极值搜索获得TDOA和FDOA的联合估计。新方法能够抑制相关噪声,但计算复杂度远小于传统高阶累积量方法。     

复杂电磁环境下的雷达信号分选方法

由于电磁信号环境的日益密集、复杂,传统的雷达信号分选方法面临着严峻挑战。介绍了基于盲源分离的信号分选、聚类分选、基于脉内特征的信号分选等在复杂电磁环境下能够比较好地实现雷达信号正确分选的方法,分析了这几种方法的性能优劣;最后探讨了参数联合分选、算法联合分选的可行性和优势。     

基于粒子群聚类算法的雷达信号分选

在电子对抗领域,雷达信号分选的研究是一个重要课题。电子战的信号环境日趋复杂,雷达信号的处理面临高密度信号环境,雷达脉冲相互交错。对粒子群聚类算法进行了研究分析,把粒子群聚类算法应用到雷达分选中,仿真实验证明该方法能够得到很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新思路。     

基于自适应仿射传播聚类的雷达信号分选方法

复杂体制的雷达不断应用于实际,使得基于到达时间单参数的雷达信号分选方法遇到了技术瓶颈.然而,基于多参数的信号分选方法,如K-均值聚类和模糊函数C均值聚类,前者对初始类中心敏感、需预知聚类数,后者对类隶属度的选取、相似度矩阵的建立存在不确定性,使得这些方法在自适应雷达信号分选中受到了限制.自适应仿射传播聚类不仅可以克服上...     

基于改进LF算法的雷达信号分选

在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,雷达脉冲相互交错,雷达信号的处理面临高密度信号环境。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。将蚁群聚类算法引入到雷达信号分选中,并对其进行了改进,提出了一种新的雷达信号分选方法。该方法不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信...     

基于多维加权聚类的雷达信号分选方法

随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几里得距离,根据既定门限合并同类聚类中心,从而实现雷达脉冲的分选,并在各聚类中心应用改进的SDIF算法进行PRI精分选。计算机仿真结果验证了该方法分选的有效性。     

基于网格密度聚类的雷达信号在线分选算法

提出了一种采用滑动窗口机制的雷达辐射源信号在线分选算法,该算法基于网格密度聚类的思想,能在线地向用户提供分选结果,动态地检测雷达信号的分选情况。仿真实验结果表明,该方法具有快速在线分选的能力,且分选效果较好。     

独立分量分析在雷达信号分选中的应用

独立分量分析(ICA)是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。在深入分析ICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得比较好的分离效果。     

基于狄里克莱过程混合高斯模型的信号分选

提出了一种基于狄里克莱(Dirichlet)过程混合高斯模型的雷达辐射源信号分选方法。通过将Dirichlet过程与高斯模型相结合,得到的Dirichlet过程混合高斯模型可以自动学习混合高斯分量的数目。将该模型应用于雷达辐射源信号分选,可以自动确定电磁环境中雷达辐射源的数目。仿真实验结果证实了该方法在雷达辐射源信号分选中的有效性。     

基于盲解卷的雷达信号分选

盲信号处理是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。深入分析了非平稳信号的盲解卷算法,并提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得较好的分离效果,从而为实现现代电子对抗中复杂的雷达信号分选提供了新的思路。     

一种未知雷达辐射源信号分选的新方法

对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域迫需解决的一个难题。基于高阶统计量（HOS）可以实现多种不同调制信号的分类,且具有抑制高斯噪声的优点,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效。提出一种基于HOS-PRI的新方法,首先利用HOS实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式不同调制参数的信号再基于脉冲重复频率（PRI）进一步细分。仿真结果验证该方法准确有效。