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利用小波分析识别空间目标的轨道机动 总被引:6,自引:0,他引:6
空间目标的轨道机动是与机械能的变化联系在一起的。机械能无法直接测量,只能通过空间目标的位置与速度计算。通过地面雷达可以得到空间目标的测距与测角信息,可以将其转为位置信息。空间目标的速度也不易直接测量,需要根据位置信息,通过微分平滑处理获得。由于测量噪声的影响,机动引起的机械能的变化淹没在噪声中,不容易识别。小波分析可以在一定程度上将淹没在噪声中的机械能变化揭示出来,提高轨道机动的识别能力。利用二进小波在不同尺度下分析机械能随时间的变化,尺度由小至大时真实信号含量增加,噪声含量受到抑制。观察小波系数曲线随小波分析尺度的变化趋势就可以快速判定是否存在轨道机动。仿真结果验证了识别方法的可行性。 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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提出一种去趋势项和小波模极大值结合的方法对火箭飞行中测得的信号进行预处理,以消除信号中的低频干扰和噪声。对原始振动信号进行经验模态分解(EMD),得到若干个固有模态函数(IMF)分量,对除最后一项分量的IMF进行重构并再次分解,用重新得到的IMF与再次分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除分解中产生的低频干扰分量;用小波模极大值方法对消除低频干扰的振动信号进行降噪处理,再用交替投影算法恢复信号。仿真试验和工程实例分析结果表明:该法能有效消除火箭振动信号中的低频干扰和噪声信号。 相似文献
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小波变换在检测继电器内小颗粒中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文叙述了小波变换的原理、性质及算法,介绍了小波变换模的极大值与信号突变之间的关系。最后,沿模极值链成功地把继电器内小颗粒被激振后的瞬时冲击响应信号从背景噪声中提取出来。并作了实验统计来证明其可行性。这对继电器内小颗粒检测系统实现智能化、自动化很有意义。 相似文献
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参照失效物理分析的永久散射体提取过程 总被引:1,自引:1,他引:0
在雷达干涉测量中,永久散射体(PS)是一类不受时间、空间基线和大气延迟影响的目标,如何从SAR图像中自动识别出有效的永久散射体是PS干涉系统中关键的环节之一。文章从不确定性量化理论的角度考虑失效物理分析问题,利用失效物理分析方法研究PS影像特征与环境的关系,对多幅SAR图像进行独立分量分析(ICA)和小波包分解,然后考虑永久散射体的高信噪比特性,依据图像能量最大的原则获取分离后的稳定成分,并进行分割处理得到PS点的分布图。实验表明,该方法能够有效识别出可靠的PS点。 相似文献
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针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。 相似文献
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航天员呼吸强度的时序模式相似性比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究航天员呼吸强度时序模式相似性比较方法。利用小波变换将数据样本中的信号和噪声分离,将样本信号划分成多个连续的单调区间,用年n阶多项式对区间进行分段拟合,由拟合多项式的各阶系数、区间宽度、信噪比组成该分段区间的特征向量,由此得到所有数据样本的特征向量序列。小波分析算法可以有效地分离噪声信号,多项式函数能够很好地拟合数据样本,用特征向量的余弦距离可以对独立或连续区间的相似度进行准确地比较。根据上述方法,实现了时间序列的相似性搜索,并用于航天员呼吸强度时序变化模式的识别。 相似文献
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信号调制方式识别技术是盲信号处理的关键技术之一.在研究MPSK信号的常用分类识别方法的基础上,针对其识别特征易受到噪声以及载波频率估计误差影响的不足,提出一种改进的分类识别方法并对其分类识别性能进行了实验仿真,通过对仿真结果的分析可知该方法能够获得较高的正确识别率,具有一定的实用价值. 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法,将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数,具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性,用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中,将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明,本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。 相似文献
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为了提高SAR影像的解译水平,本文利用Contourlet变换在影像表述上能够弥补小波变换不能有效捕捉二维空间实体的特点,提出了一种基于Contourlet与HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法。实验选取了一组TM 多光谱影像与ERS-2 SAR影像进行融合研究,并将融合结果与基于HIS变换、DWT结合HIS变换融合方法的融合结果进行视觉比较与统计分析。结果表明,无论是目视比较还是统计分析,本文方法都很好的将SAR影像的空间细节与多光谱影像的色彩信息集成到了一起,显著地提高了SAR影像的解译水平,相对于基于HIS、DWT+HIS变换的融合方法获得了更好质量的融合影像。 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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针对目前多数故障检测法对缓变的软故障检测不灵敏,延迟性较大,无法判断各种故障类别等问题,在分析利用小波奇异性进行故障检测原理的基础上,提出了一种基于模极大值原理的导航传感器故障检测方法。该算法利用传感器的观测量来诊断传感器是否正常工作,文中给出了利用小波奇异性进行故障检测的原理描述及利用该算法进行故障检测算法流程。该算法不仅对导航传感器软故障具有较高的检测灵敏度,而且可以通过故障点处信号的Lipschitz指数来判断故障类别,为传感器故障隔离和修复提供有效的信息,因此可以更好的保障多传感器容错组合导航系统的可靠性。计算机仿真表明所提方法是有效的,具有较高的实用性。 相似文献
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法(Majority Voting,MV)为基础,提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法(Uncertainty Analysis-based MV,UAMV)。首先选取三组典型的差分影像生成算法,生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV,构建顾及不确定性分析的多数投票法,并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数,生成变化检测图。为验证文章方法的有效性,通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明:1)通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性,能够显著提高MV的变化检测性能;2)与7种现有相关算法相比,UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。 相似文献