利用小波变换检测微弱雷达信号

雷达中弱信号的检测是与提高探测性能有关的基本而又重要的课题。雷达的探测距离可用雷达方程以接收机输出信号与噪声之比的函数给出。过去，为了提高信噪比，采用脉冲积累的方法。近几年来又提出用图像处理范围内使用的小波变换收机输出信噪比的方法。因小波变换 利用实空间与傅里叶两个空间内部局部化的小波进行信号处理的，因此希望获得比实空间的脉冲积累法更好的效果。假设接收机内产生的内部噪声是白噪声，那么，通过白噪声的     

基于模糊函数的雷达辐射源信号分选新方法

当前的雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,对此,提出一种新的分选算法。对接收到的信号首先求取其模糊函数,并将其简化为二维特征图,然后对该二维特征图进行小波包分解,得到八维小波包变换特征（WPT）,最后将类间分离度最优的第二维小波包变换特征Wpt2和第五维小波包变换特征Wpt5作为分选的特征参数。由于不同信号的模糊函数区别较大且受噪声的影响小,因此转换后的WPT可分性强、稳定度高;大量的仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10dB时,分选准确率最低为90％。     

CCD信号采样位置选取方法的研究

针对CCD输出信号中的复位噪声,文章介绍了处理复位噪声较为常用的方法--相关双采样技术,并对相关双采样技术中采样位置选取的方法进行分析和研究,最后进行了实验验证.结果表明:用文中方法选取的采样位置进行相关双采样,可以较好的减小CCD输出信号中复位噪声的影响,提高信噪比.     

低信噪比下相位编码信号脉内特征提取新方法

针对低信噪比条件下相位编码信号的相位估计容易受噪声影响的问题,提出了将自适应阈值消噪技术与小波变换结合起来的新方法.首先利用连续小波变换计算信号的小波谱,再对小波谱进行自适应阈值消噪处理,进而提取小波谱脊线,得到相位编码信号的脉内调制信息.计算机仿真验证了该方法的可行性.     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。     

图像压缩感知的自适应方向提升稀疏表示及重构算法

为了克服传统的压缩感知重构中正交小波方向选择性差的局限性,针对图像信号方向性决定了需要在不同纹理区域选择滤波器以使变换后信号能量更加稀疏,提出一种基于自适应方向提升稀疏表示的重构方法。重构时,在每次迭代更新后,根据图像信号的纹理特征选择不同强度方向和信号光滑度的小波基,使得变换后信号能量分布更加集中,并利用小波域阈值处理方法解决信号的重构噪声问题。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节。     

A/D量化对GPS接收机自适应天线性能的影响

A／D量化会带来干扰抑制比和输出卫星信噪比的损耗。通过估算量化噪声和干扰信号互相关矩阵的最大特征值，给出了干扰抑制比的近似表达式，而输出卫星信噪比损耗则是通过计算高斯噪声下量化信号的一阶矩和二阶矩得到的。结果表明，当选择量化间隔△-0．5d(α^2为接收信道的热噪声功率)时，量化噪声近似为独立的均匀分布的白噪声，因A／D量化带来的输出卫星信噪比的损耗不大于0．1dB，干扰抑制能力几乎不受影响。计算机仿真实验也验证了所作分析。     

基于超声相控阵的材料结构健康监测实验研究

研究利用超声相控阵技术进行结构损伤识别和成像的实验方法,通过控制信号的时间延迟而控制波束指向,实现对结构的多方位扫描,利用相控阵技术使信号在损伤处聚焦而使损伤信号能量增强,从而提高信号的信噪比,利用损伤图象显示损伤识别结果。实验研究证明该方法能够有效识别结构中损伤,识别精度较高。     

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。     

输油管道泄漏检测信号的自适应滤波处理

由于输油管道中信号的检测存在信噪比比较低的问题 ,通过利用自适应噪声抵消过程中广泛应用的带延迟的有限冲击响应 (FIR)滤波器和最小均方 (L MS)算法 ,可以提高管道压力、流量等信号的信噪比     

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。     

应用解析小波法识别MPSK与MFSK信号

文章提出了一种利用解析小波变换识别MPSK与MFSK信号的方法。利用解析小波变换可以有效提取信号的瞬时相位、频率以及变换后的瞬时幅度信息,根据这些信息,可以通过适当的判决准则识别MPSK与MFSK信号。该方法与利用H ilbert变换提取的瞬时参量相比,对噪声有更好的抗干扰作用,在低信噪比下,也有较好的效果。文中给出了仿真结果。     

小波包-神经网络在桥梁损伤定位检测中的应用

将小波包变换和人工神经网络相结合,用于模型桥不同位置的损伤智能定位检测。首先对不同位置损伤振动信号进行3层小波包分解,并计算信号在各频段所占的能量率,以此作为训练样本对拓扑结构不同的人工神经网络进行学习训练,然后利用训练好的网络对不同损伤位置进行定位识别。方法可以有效地区分各种损伤位置,为结构损伤智能检测与评估提供技术积累。MATLAB数值仿真结果进一步验证了方法的可行性和有效性。     

利用多尺度小波变换改进PS点目标探测

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。     

基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪研究

针对X射线脉冲星弱信号埋没在强噪声中,在短时间内周期叠加的脉冲轮廓的信噪比低,影响脉冲到达时间的估计精度和效率,提出基于Daubechies小波的X射线脉冲星信号降噪的算法。在对RXTE观测数据预降噪处理和周期叠加的基础上,采用Daubechies小波算法做降噪处理,使得较短的时间内仍能获得高信噪比的脉冲轮廓。利用RXTE观测数据进行验证仿真,结果表明,该算法能有效滤除X射线脉冲星信号所包含的设备及空间环境的噪声,在保证脉冲到达时间精度的情况下,缩短了观测时间,提高X射线脉冲星导航的效率。      

脉冲噪声下微弱信号相似度检测方法及应用

实际中采集的信号常常含有脉冲性噪声且信噪比偏低,这时用相关函数来表示信号之间的相似度时,会出现精度不高、鲁棒性不强的问题。提出了一种脉冲噪声下微弱信号的相似度检测方法,即非线性变换法。该方法采用Alpha稳定分布描述脉冲噪声信号,首先将采集的带噪信号进行Sigmoid映射,削弱脉冲噪声对信号相似度检测的干扰;接着对映射后的信号求取相关函数,得到信号之间相似度的信息。该方法简洁、计算量小,没有调整参数,能较好地减弱脉冲噪声对信号相似度估计的不利影响。该方法可以应用于定位系统中信号到达时差的估计。比较脉冲噪声低信噪比条件下计算机仿真结果显示,非线性变换相关法的估计精度高于共变法。实验结果表明:非线性变换相关法不仅可以用于高斯噪声环境下微弱信号相似度的检测,也可以用于强脉冲噪声环境下信号相似度的检测,具有较宽的适用范围和较好的鲁棒性。     

超高速撞击损伤的声发射波特征研究

利用二级轻气炮发射铝弹丸撞击铝板来模拟空间碎片对航天器舱壁结构的撞击,通过声发射传感器得到结构中的应力波动信号.对声发射信号进行小波时频分析和重构,得到信号的低频和高频部分,将重构信号的峰值作为特征值,分析了速度、成坑深度、损伤直径与声发射特征之间的关系.结果表明声发射低频信号的第一与第二峰值幅度比值可以作为撞击损伤的特征参数,并得到了成坑深度、损伤直径与声发射特征之间的经验公式.     

基于连续小波变换的脉内调制类型识别技术

脉内调制类型识别是雷达侦察的关键技术之一,特别是低信噪比下的脉内调制识别技术是当前研究的热点.利用基于连续小波变换的瞬时频率提取技术,可以在低信噪比条件下获得不同调制类型信号的瞬时频率特征,从而实现低信噪比下的脉内调制类型识别,仿真结果表明采用这种方法可以有效地实现低信噪比下的瞬时频率提取.     

航天TDICCD相机视频信号处理中相关双采样技术的研究

分析了TDICCD视频信号读出时复位噪声的产生机理 ,并从噪声互消及数学相关性原理出发 ,分析了TDICCD输出视频信号的采样技术———相关双采样 ;讨论了相关双采样技术的工作原理及其对TDICCD读出噪声 (包括TDICCD的复位噪声、水平时钟驱动及电源地线耦合串扰噪声、输出放大器的白噪声和 1/f噪声复位噪声 )的滤除作用 ,给出了相关双采样技术在实际应用中的电路实现。最后 ,并通过实验加以验证 ,TDICCD信号的输出信噪比 (S/N)能达到 4 8dB。     

基于改进的Toeplitz化处理的相干源非均匀线阵自适应波束形成算法

针对相干源非均匀线阵的波束形成,提出了Toeplitz化的基于特征空间的线性约束最小方差自适应波束形成算法(TELCMV)。该算法利用阵列接收信号的相关性进行Toeplitz化处理、把期望信号方向向量向信号子空间投影、进行线性约束最小方差波束形成来得到TELCMV权向量;TELCMV权向量没有包含噪声子空间的分量,而期望信号和干扰信号的输出不变,所以提高了输出信干噪比(SINR),收敛速度也快,在低信噪比和小快拍数下能取得较好的波束形成性能。仿真试验结果证明了TELCMV算法的优越性能。