基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

基于非抽取小波包变换的信号滤波算法

对航天测控信号进行滤波处理,有利于改善信号品质,提高系统的测量性能。针对航天测控信号中的差分单程测距(DifferentialOne-wayRanging, DOR)信标信号等侧音信号,提出了基于非抽取小波包变换（Un-decimatedWaveletPacketTransform,UWPT）的滤波改进算法。该算法以功率平坦度为准则,判断某一节点是否需要继续分解。改进算法克服了以能量聚焦度为准则时算法误判停止分解或多重分解算法复杂、计算量大等的缺点,同时解决了阈值不易确定的问题。仿真结果表明改进算法在降低算法复杂度的同时,滤波性能相对有所提高。最后采用改进算法对仿真信号和在轨卫星数据进行处理,结果表明滤波后仿真信号差分相位估计精度提高约3倍、实测数据差分相位估计精度提高0.72倍。     

小波变换在大地回波噪声处理中的应用

基于小波变换的多尺度分辨特性,作者对连续信号、脉冲信号和宽平稳白噪声在小波域中不同分解尺度上的模极大值变化规律进行分析,根据它们的变化规律用Mallat快速算法设计出一套用于抑制低信噪比雷达回波中的干扰噪声、最大限度提纯真实回波信号的算法.仿真实验证明,该算法对抑制噪声作用明显,能较好地提纯雷达回波信号,这为低信噪比下雷达回波信号检测提供了一条有效途径.     

基于FFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术的研究

为了消除直接扩频系统中的窄带干扰,采用变换域中的频域抗窄带干扰方法。根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅里叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制。采用Verilog HDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述,最后在硬件测试平台上进行性能测试,测试结果表明带有窄带干扰的扩频序列通过窄带抑制模块后能够有效抑制窄带干扰。     

基于小波分析的BOC信号抗多径码相位估计

卫星导航接收机需要精确地估计扩频信号的码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响伪距测量的精度.卫星信号的多径传播使得简单的相关器估计存在较大的误差,针对未来导航系统普遍采用的BOC(Binary Offset Carrier)导航信号,提出了一种基于小波分析的估计算法来抑制多径误差,仿真的结果表明该算法比传统的窄相关和双Delta技术在性能上有很大的改进.并证明了在采用Haar小波时,该技术与相关器估计方法在极限条件下是等价的,同时该方法的算法复杂度比基于最大似然估计的方法MMT(Multipath Mitigating Technique)要低.     

一种高动态环境下卫星扩频信号的快速捕获方法研究

现代卫星导航及测控应用对接收机在高动态环境下实现测量通信提出了迫切需求。为了解决大多普勒频偏扩频信号的快速捕获问题,提出了一种在频域并行搜索码相位及多普勒频偏的双频域快速捕获方法。采用双块补零算法将长的相关积分操作分割为多个短的相关积分操作,然后采用快速傅里叶变换进行圆周相关,大大节约了处理时间,利用频域圆周移位与时域载波剥离等价的原理,大幅提高了频率搜索效率。与时域相关算法和单频域计算方法相比,在捕获灵敏度不变的条件下,该方法将计算量减少90%,显著提高了运算速度,适合高动态环境下扩频信号的快速捕获。该方案应用于星载接收机平台FPGA实现,测试结果表明该方案可以在0.1s内完成±500kHz频偏下扩频信号捕获。     

跳频对DS／FH接收机载波跟踪精度影响分析

面对日益复杂的电磁环境,将DS/FH混合扩频技术引入航天测控领域是一种尝试.针对DS/FH信号的特点,推导了航天测控背景下的DS/FH混合扩频系统接收机关键节点的数学模型,分析了航天测控应用中由于DS/FH混合扩频信号的相邻跳频频率不同导致附加在载波上的多普勒频率跳变和载波初始相位跳变对混合扩频接收机捕获跟踪的影响,重点分析了载波多普勒频率跳变和载波初始相位跳变对接收机载波跟踪精度的影响;提出了一种减小由于跳频载波初始相位不确定造成相关累积能量损失的方法,并利用跳频图案辅助降低了跳频对混合扩频接收机载波跟踪精度影响,仿真验证了该方法的有效性.     

第二代小波包构造及发动机微弱损伤识别

针对航空发动机滚动轴承微弱损伤识别问题,设计了一种识别滚动轴承早期损伤的第二代小波包方法.构造了第二代小波包分解重构算法和第二代小波包算子计算方法;将滚动轴承振动信号进行第二代小波包分解,然后各个频带分解信号分别进行重构;利用希尔伯特变换解调分析各频带信号,得到对应频带信号的包络谱;计算各个频带中滚动轴承故障特征频率对应包络谱幅值的分贝值,提取各频带中故障特征频率对应分贝值的最大值,对滚动轴承早期损伤情况做出定量识别.仿真信号和试验信号分析表明,该识别方法结果可靠,能准确识别出滚动轴承早期损伤.      

基于小波包和BP网络的滚动轴承状态寿命模型

使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述滚动轴承的使用寿命,并建立了滚动轴承状态寿命的评估模型.状态寿命评估模型建模的关键是振动信号的特征提取和状态的识别算法.针对滚动轴承振动的特点,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提取小波包重构信号的频带能量构造特征矢量,利用推广性能良好的贝叶斯正则化BP网络作为状态寿命评估的算法建立特征向量与状态寿命之间的映射,采用滚动轴承全寿命试验数据作为学习样本,训练和确定评估模型.试验验证了模型的有效性和可信性.     

基于多小波基多信源融合异常值剔除方法研究

提出了一种基于多小波基多信源融合和偏度分析相结合的异常值剔除方法。基于多个小波基的数据融合算法,先对各信源的数据进行多个不同小波基的多尺度分解,对相同小波基分解的信号在多尺度上加权融合,之后进行不同小波基的逆变换得到重构信号,将重构信号融合出的结果作为目标状态估值,对各信源的异常值进行检测,将偏度分析与检测门限相结合,实现了对异常值的剔除。实验结果表明,该方法准确、高效地实现了对各信源异常值的检测与剔除,提高了数据处理的精度,且易于工程实现。     

一种数字化DS/BPSK扩频接收机

介绍一种新型数字化DS/BPSK(Direct Spread/Binary Phase Shife Keying)扩频接收机的设计.该接收机采用专用数字相关器为核心的硬件设计,并结合数字处理算法完成扩频信号的解调.技术上采用串并组合的伪码捕获、科斯特环载波跟踪、延迟锁定环伪码跟踪等方式,可通过软件算法灵活实现.该接收机具有综合性能强,及软件接口灵活的特点,可有效地应用于基于码分多址的多目标测控系统中.     

基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.      

基于干扰重构和盲源分离的混合极化抗SMSP干扰

线性调频（LFM）信号是现代雷达常用的发射信号，可以有效提高雷达距离分辨率和探测距离，然而频谱弥散（SMSP）干扰应用于主瓣自卫式干扰时，干扰信号与目标在时域、频域和空域高度重合，是一种能够有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号极化信息的差异，引入了混合极化雷达系统信号接收模型，提出了基于干扰重构和盲源分离的抗SMSP干扰算法，实现了对干扰的抑制。仿真结果表明:所提算法不仅降低了计算量而且在干信比（JSR）为25 dB的情况下，能够有效实现干扰抑制。      

MC-CDMA中的RLS-DRMTA算法

多载波码分多址(MC-CDMA)系统是将OFDM技术与CDMA技术结合起来的一种综合技术.MC-CDMA系统中同信道干扰仍然是影响系统性能的主要因素,这就需要使用智能天线来提高系统的性能.介绍一种适用于MC-CDMA系统的自适应阵的盲算法递推最小二乘解扩重扩多目标阵列(RLS-DRMTA)算法,利用扩频码的信息进行波束形成,不需要训练序列,节约了频谱资源;与LS-DRMTA算法相比,RLS-DRMTA算法节省了运算时间;另外仿真表明在正交频分复用(OFDM)解调后进行波束形成,提高了系统的性能;为了降低系统的复杂度,还用到了载波分组技术,但分组技术又会降低系统的性能,所以分组时考虑了系统性能和运算速度的折衷.仿真结果表明RLS-DRMTA算法能使方向图的主波束对准信号方向,而在干扰方向形成零陷,从而达到抑制干扰的目的.      

相干干扰对基于特征空间分解算法性能的影响

分析干扰信号的互相关性和方向矢量正交性对接收信号自相关矩阵的特征值和特征向量分布的影响。干扰相关时,会有信号特征矢量发散到噪声空间,采用基于特征空间分解的自适应算法,只有在相干干扰的来向相同时才能实现干扰抑制,否则不能抑制此相干干扰;干扰不相关时,如果干扰来向相同,只能检测到一个干扰,但此时基于特征空间分解的自适应算法可实现干扰抑制。对MUSIC(multiple signal classification)和最小范数算法的仿真结果,与理论推导一致。     

扩频测控体制信号捕获方法分析

扩频综合基带设备集成了遥控、遥测、测距、测速等多种通用功能,在扩频测控体制的发展中占据重要的地位.针对综合基带设备的复杂需求,分析了传统信号捕获方法的局限性,在此基础上提出一种改进的扩频测控信号捕获方法.对载波多普勒范围进行子区间划分,采用二次频率调谐和分段积分累加来扩展频率捕获范围.引入非线性变换解决非相干测控体制下基带数据翻转造成的捕获性能恶化问题.通过仿真结果验证方法的有效性.最后分析了改进方法的捕获性能,可以为综合基带设备研制和测控体制参数设计提供参考.     

导航BOC信号的抗干扰性能分析

二进制偏置载波(BOC)信号是一种新型的导航信号,其与传统扩频调制导航信号在性能上的差异是目前导航领域的关注重点之一。文章通过建立BOC信号接收系统的数学模型,针对窄带干扰、匹配谱干扰和带限白噪声干扰这几种典型的无线信道干扰,研究了BOC导航信号和传统扩频调制导航信号的抗干扰性能,并给出了几种典型导航信号的抗干扰性能参数。研究结果表明,BOC信号具有比传统扩频调制导航信号更强的抗干扰能力。     

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

小波分析理论及其在雷达信号处理中的应用

依据所处理信号类型的不同,对小波变换与短时傅立叶变换进行了比较,说明小波变换适用于非平稳信号和奇异信号的处理.简要介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波包理论的基本内容,讨论了小波变换实际应用中的采样和快速算法等几个关键问题.结合矢量量化技术,给出了一种用小波变换对星载SAR(Synthetic Aperture Radar)原始数据进行压缩的方法,结果表明,与传统的方法相比,由该方法压缩后的原始数据生成的SAR图像具有更大的信噪比.同时对小波变换用于雷达目标识别和SAR图像分类的性能进行了初步分析.      

基于新型C4D的小管道气液两相流流型辨识方法

基于径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,结合小波包分析技术和K-均值聚类算法,提出一种小管道气液两相流流型辨识方法。首先,利用径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,获取反映被测流体信息的电阻抗测量信号实部信息和虚部信息。然后,采用小波包分解的信号处理技术将实部信息和虚部信息分别分为4个频率段,提取不同频率范围的能量分布情况,并与各自的均值、方差构成特征向量。最后,利用K-均值聚类算法进行模式分类,建立流型辨识模型。在内径为3.5 mm和5.5 mm的玻璃管道内进行验证实验,实验结果表明,所获得的传感器测量信号能反映流体流动信息,提出的流型辨识技术路线是有效的,流型辨识精度可达88%以上。