一种新的强干扰条件下微弱信号DOA估计算法

提出了一种基于扩展噪声子空间的强干扰条件下微弱信号DOA估计算法。该算法在已知强干扰源个数条件下,通过构造扩展的噪声子空间,在此基础上利用MUSIC方法有效地抑制干扰,并且准确估计出微弱信号的DOA参数。此算法的优势在于无需已知强干扰信号方向,且运算量与MUSIC方法相当。仿真实验验证了该算法是有效性和可行性。     

基于PSO-VMD算法的生命探测方法研究

生命探测雷达在航空航天领域有着重要的应用,通过探测飞行员的呼吸、心跳、肢体动作等微弱信号,实现对飞行员的生命监测。针对实际场景中生命体微弱信号检测困难的问题,提出一种将包络熵作为粒子群算法适应度函数的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)参数优化算法。首先,利用粒子群算法对适应度函数进行选择,确定VMD算法中固有模态分量的分解层数以及惩罚因子个数的组合;其次,通过频谱分析选择特定层数的固有模态分量并重构雷达回波信号;最终达到去除噪声,提取生命体弱信号的目的。对比实验表明,所提出的方法相比经验模态分解算法能够更加准确地提取生命体信息,仿真结果验证了算法的有效性。     

一种改进的深空高动态微弱信号频率捕获算法

分析传统的基于极大似然法的高动态微弱信号频率捕获算法,深入研究发现,在高动态条件下求平均周期图的时候存在多普勒频率变化率差值,使得信号非相干累加无法达到最佳效果。针对此问题,提出一种频域循环移位累加求周期图的改进算法,在相同多普勒动态范围及多普勒频率变化率条件下,提升信号频率捕获性能。     

多波段红外目标的空谱关联检测算法

针对高速运动空中目标在远距离探测过程中能量微弱、信噪比低的问题,本文提出了多波段红外目标的空谱关联检测算法.首先利用目标的红外成像特性实现噪声滤除、目标增强与背景抑制,提升图像对比度,并利用连通域分割方法实现潜在目标区域提取.在此基础上,构建目标和背景的多波段光谱特征库,采用RX异常检测算法有效剔除单一波段的虚警,得到...     

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。     

DS/FH扩频测控信号同步方案的捕获性能

针对航天测控信号的高动态以及由载频跳变引起的多普勒频率周期跳变的特点,提出了一种基于快速频率识别和辅助机制的直扩/跳频(DS/FH)混合扩频测控信号的一种同步方案。建立了跳频图案,伪码相位及多普勒频率的三维同步捕获状态转移过程的数学模型,推导出三维捕获的平均捕获时间表达式,及在伪码相位误差、多普勒频移和高斯白噪声条件下的检测概率和虚警概率表达式。仿真分析了在采用时域匹配滤波、频域多通道的直扩捕获方式下,信号和捕获系统参数对三维捕获性能的影响。理论推导与数值仿真结果表明了同步方案的有效性,并为信号设计及捕获系统参数选择提供了理论依据和实际参考。     

重构杂波加噪声相关矩阵的SAR-GMTI动目标径向速度估计方法

为解决星载合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)系统中用自适应匹配滤波(AMF)法估计运动目标径向速度参数时,因背景杂波与待检测单元的杂波不匹配或训练样本不足而导致目标速度估计的性能下降的不足,提出了一种用待检测单元数据直接重构出杂波加噪声相关矩阵,再用自适应匹配滤波算法估计动目标速度参数的新方法。仿真结果证明该法在背景杂波与待检测单元杂波不匹配时能精确估计运动目标的径向速度。     

均方差图象匹配系统的最佳窗口函数

本文假定图象信号和附加噪声是零均值齐次高斯随机场,且二次可微,实测图象相对于参考图象有小的几何失真,导出了描述匹配系统配准特性的两个参数(极大极小比率和定位精度)的解析表达式,以此为优化目标,用变分学方法导出了均方差图象匹配系统最佳窗口函数Ⅰ、Ⅱ的实域和频域表达式,最后用计算机模拟验证了最佳窗口函数对图象匹配系统定位特性的改善。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

基于离散方波变换的脉冲星微弱信号周期性检测

为满足X射线脉冲星深空导航系统对脉冲星微弱信号周期性检测的要求,提出了一种基于离散方波变换(DSWT)的周期信号检测算法,并给出了其硬件实现方法.首先,通过对比DSWI和FFI变换核的相似性,证明了DSWT算法进行周期性检测的可行性,同时,研究了DSWT对白噪声的抑制作用;其次,DSWT的变换核仅取+1或-1,更适合硬件电路实现,给出了该算法的FPGA实现方法;最后,采用以Xilinx Spartan-3系列FPGA芯片XC3S2000为核心的开发板组成实验仿真系统,分别对实测和仿真脉冲星数据进行实验.结果表明:1.该算法可检测信噪比低于FFT算法;2.在信号输入完毕后3个时钟周期内即可得出计算结果,耗时比FFT算法少三个数量级;3.实现该算法所需的硬件资源少于FFT算法.     

基于周期图法的残留载波BPSK信号检测

讨论高斯白噪声背景下基于周期图法的残留载波BPSK(RC-BPSK)信号的检测问题。标准周期图法在正弦信号检测中的性能最优,但是在RC-BPSK信号检测中的性能却不佳;能量检测法只在信噪比很低的情况下性能较好;在信噪比较高时,虽然Bartlett法有较好的性能,但需要分段多次计算周期图,不利于与其他检测方法配合使用。文中在频谱匹配法的基础上发展了一种频谱相关检测方法,仿真结果表明该方法可以获得和Bartlett法相似的性能,同时只需要计算一次周期图。     

突发通信信号的降维检测方法及带宽参数分析

在突发通信信号检测中,在频率、带宽进行二维搜索的检测方法计算量大,提出了可减少计算量的降维检测方法,该方法在单一检测带宽下进行频率搜索检测突发通信信号。对其带宽参数选择进行了分析。理论计算和仿真表明,降维检测器用于单一速率信号检测时,当检测带宽与信号带宽一致时具有与二维检测器相同的检测性能,当检测带宽与信号带宽相差一倍时,信噪比损失2dB左右;用于混合速率突发信号检测时,最佳带宽与速率的概率分布、信噪比等多种因素有关;对发送功率不变的各速率均匀分布的混合速率突发信号,检测带宽匹配于最大信号带宽可在较高信噪比时获得最高的平均检测概率。这些分析为降维检测器的带宽参数选择提供了依据。     

基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究

在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比,该方法可根据信号的振荡特性调整品质因子,从而有效地诱导稀疏;此外,重叠簇收缩算法可有效地从具有簇特性的信号中提取微弱特征,从而增强特征的提取精度。经工程验证,将该方法应用于磁异常信号特征提取,可从复杂背景干扰信号中精确地提取出有用的稀疏目标特征。     

DS信号伪码周期及码片速率估计的自相关法

直扩(DS)信号是高抗干扰低截获率信号,有关DS信号及其参数的检测与估计具有重要的意义.DS信号对抗的首要任务就是必须检测与估计到DS信号及相关参数,包括伪码周期、码片速率等.但是由于DS信号往往淹没在噪声中传播,致使常规的信号处理方法无法直接应用.针对DS信号及其参数的检测与估计问题,综合了有关信号处理的相关处理方法,提出了一种可以检测DS信号并同时估计其伪码周期、码片速率参数的自相关方法.理论分析和实验表明该方法在较低信噪比环境下能较好地工作.     

基于周期谱相关的扩频信号时差估计

周期谱相关时差估计法具有较强的抑制噪声和干扰的能力,适应于低信噪比的情况,但其抗噪声和干扰能力完全在于循环频率的选择.提出了运用周期谱特性选择扩频信号循环频率的方法,大大降低了谱相关时差估计算法的计算量.仿真结果表明,该方法是切实可行的.     

基于优化多尺度排列熵和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障分类中特征信号微弱、信号非线性和多尺度特征难提取的问题,提出基于优化多尺度排列熵（MPE）和卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障诊断方法：通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解（ICEEMDAN）对轴承信号进行分解和重构,实现信号降噪;通过粒子群算法（PSO）对MPE进行优化,提出PSO-MPE特征提取方法,参数优化后的MPE能够提取更为关键的特征信息;将所得的排列熵输入到CNN中进行故障分类以及降维可视化分析。以凯斯西储大学开放轴承数据库样本为测试对象,将文章所提出的ICEEMDAN-PSO-MPE-CNN方法与ICEEMDAN-PSO-MPE-RNN、CEEMDAN-SVM、ICEEMDAN-PSO-MPE-SVM等方法进行纵向和横向对比分析,结果表明改进方法的分类准确率和效率更高,在T-SNE可视化下的分类效果更明显,能够实现滚动轴承故障的高精度和高效率检测。     

钛合金导管的涡流检测

通过对大批量的钛合金管材进行涡流检测,从涡流检测原理以及影响因素等方面分析了缺陷信号、噪声信号的产生以及差异,通过多次调试试验得到了各种规格管材的检测参数,其中对检测结果影响比较大的频率、增益进行了多次对比试验,得到了最佳参数范围,为管材的可靠性判断提供了依据.     

天线噪声特性分析与阵列信号接收新模型构建

传统的阵列信号接收建模过程采用了各接收支路间的噪声互不相关的假设条件,但在低信噪比情况下的微弱信号检测中,实际应用与理论分析结果存在差异。针对这一问题,分析了阵列天线中各单元天线噪声的来源及相关特性,指出其中既有互不相关的热噪声,也存在具有相关性的外界环境噪声。以此为依据,构建了新的阵列信号接收模型,讨论了该模型在微波被动遥感成像与多通道互相关微弱信号检测中的应用及理论指导意义。这不仅加深了对通信、雷达、电子战等无线电接收系统中噪声特性的进一步认识,同时也为低信噪比情况下的阵列信号接收处理新方法研究提供了重要参考。     

基于ADS7945的微弱信号采集系统

针对实际测试测量过程中微弱信号容易被噪声淹没且处理困难的问题,本文设计了一种基于ADS7945的微弱信号采集系统。该采集系统的设计以ADS7945、程控增益放大器PGA202和累加平均算法为基础。在硬件设计过程中综合分析了供电电源、电压基准以及屏蔽对系统性能的影响,并给出了相应的设计方法。在软件设计过程中使用FPGA完成对ADS7945的采集数据解串及实现累加平均算法。实验结果表明该微弱信号采集系统可以对10KHz,50μVpp的正弦信号进行有效测量。在输入10KHz,50μVpp正弦信号时,系统的信噪比达24.6d B。     

基于MDBZP的微弱扩频信号捕获方法研究

扩频接收机中微弱信号捕获是个难点。针对传统捕获算法对微弱扩频信号捕获概率低、分辨率不高的问题,引入常应用于捕获GPS信号的改进的双块零拓展MDBZP算法,并创新性地对其进行改进和参数优化,提出适用于扩频接收机的M~2DBZP(modified MDBZP)算法。根据M~2DBZP算法提供的数据分块组合和补零原则,仅需要较小的计算量就可以完成长时间相干积分和未知数据跳变处理。仿真结果表明,当数据码率为5 kb/s时,M~2DBZP算法能精确地捕获信噪比低至-40 dB的微弱扩频信号,且具有较高的分辨率,伪码相位精确到采样点。还验证了M~2DBZP算法针对不同码率的普遍适应性。与传统单频域并行捕获算法相比,在捕获分辨率相同的情况下,M~2DBZP算法的计算量减少了约86%。