雷达的信号与噪声

从第一章到第五章，我们推导了用于分析和表征非随机的或确定性信号特的方法。第六和第七章讨论了处理随机信号和随机过程的方法。在包括雷达在内的许多应用中，有用信号总是和不需要的随机信号或噪声混合在一起。噪声可以来自信号必经电路中的电子热骚动，或第七章所讨论的杂波干扰，或其它任一种外界干扰源。     

航空发动机测试信号噪声特性分析

在采集到的航空发动机测试信号中不可避免地混有噪声或干扰信号,讨论了利用频谱分析、滤波、小波分解、双谱估计、以及自相关分析等提取发动机信号噪声的方法,分析了发动机信号噪声的类型和特性。结果表明:发动机噪声主要是加性、低强度的连续频谱,在某几个频率成分上也分布着线状频谱。噪声中既有白噪声、又有非平稳的入侵色噪声。      

时频展缩随机共振用于航空发动机转子故障检测

提出一种基于时频展缩的随机共振算法,用于检测转子早期故障信号,该方法充分利用了随机共振检测弱信号的优势,通过引入时频展缩,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,从强噪声中提取出转子微弱早期故障信号.理论分析和实测结果表明:对埋在强噪声中的未知频率的早期故障信号,采用连续的压缩算法,以获得一个适...     

基于二维频谱方法的直升机噪声源的分辨与提取

针对直升机飞行时其噪声中多种噪声源相互混叠难以分辨的问题,通过随机信号理论分析,结合直升机噪声信号的特点,发展了基于二维频谱分析的直升机噪声源分辨与提取模型及方法,在此基础上将该方法应用于剪刀式尾桨直升机尾桨噪声信号的频域提取与分析.本文首先推导了这种方法的理论模型,并给出相应的求解方法;然后采用该方法分别对模拟和实测的直升机总体噪声信号进行分析,计算结果表明该方法可以有效地提取出总体噪声中的各谐波成份.最后通过对剪刀式尾桨直升机噪声的分析,获得了剪刀式尾桨降噪的机理.     

基于抖动信号注入的微机电陀螺量化噪声抑制技术

针对量化噪声对微机电陀螺输出的影响,提出了一种基于抖动信号注入的量化噪声抑制技术。通过引入与陀螺模态无关的正弦抖动信号并择取合适的抖动信号幅值,降低了量化噪声在陀螺工作频率处的能量,有效地抑制了陀螺零偏输出中的量化噪声。该方法在蜂巢式微机电陀螺上进行了验证,实验结果表明：施加抖动信号后,系统零偏稳定性提升了3倍,从0.24(°)/h减小至0.08(°)/h,角度随机游走(ARW)从0.0096(°)/h^1/2提升至0.0039(°)/h^1/2,零偏不稳定性由0.05(°)/h提升至0.006(°)/h。实验效果证明了抖动信号注入技术抑制陀螺噪声的可行性,该方法可应用于其他类似的陀螺控制系统中。     

基于算法级联的飞机座舱语音增强系统

通过对飞机座舱环境下语音信号特征的分析,提出了一种根据噪声分类逐类进行语音增强,然后依一定次序级联各类算法的语音增强方法,并讨论了级联次序对增强效果的影响。在分别实现脉冲噪声、周期噪声和宽带噪声消除算法的基础上,依据此方法开发了基于MATLAB计算环境的交互式语音增强系统,并利用该平台进行多种算法的级联实验,取得了良好的语音增强效果。     

红外告警中的信号探测原理

在导弹逼近红外告警中，由于噪声能随机地造成漏探和虚警，所以对红外辐射信号探测的过程必须要用统计的方法，即探测概率和虚警概率来描述，本文细致研究了在导弹逼近红外告警中的信号探测原理。     

基于小波和EMD的时频矩阵DEM降噪方法

针对强噪声背景下振动信号容易被非平稳强噪声干扰问题,提出了一种小波和EMD结合的时频矩阵DEM降噪方法,该方法拟解决小波变换对信号局部自适应性差的问题,同时增强EMD本征模态函数的选取和重构。通过该方法对仿真信号和实测振动信号降噪,结果表明:该方法能够有效提取强噪声背景下有效的振动信号,提高信噪比。这一方法为旋转机械在强噪声干扰运行环境下提取有效故障信息提供支持。     

一种提高脉冲雷达多普勒相位精度的方法

针对低信噪比条件下脉冲雷达模糊多普勒相位精度较低,可能导致相位测距时不能正确解相位模糊问题,基于EMD（Empirical Mode Decomposition,经验模式分解）区间阈值去噪方法,提出了一种新的提高多普勒相位精度的方法：利用EMD分解后各层信号的频率特性和能量特性,选取合适的阈值,并对各层信号进行区间阈值化处理,在提高信号信噪比的同时保持了信号的连续性.分别在回波信号噪声为高斯白噪声和AR（2）相关噪声的情况下,以及不同信噪比条件下,对该方法进行验证.仿真结果表明：在低信噪比条件下,当回波信号噪声为白噪声和相关噪声时,EMD区间阈值去噪方法能将回波信号信噪比提高5 dB,去噪性能优于小波阈值去噪方法,其对应多普勒相位精度能提高1倍以上.     

基于自适应分段混合系统的轴承故障诊断

针对强噪声背景下轴承早期故障的诊断问题,提出一种基于自适应分段混合随机共振（adaptive piecewise hybrid stochastic resonance,APHSR）系统的检测方法。采用经验模态分解法（EMD）进行信号预处理,分别采用能量密度法和相关系数法去除高、低频噪声,自动筛选最优固有模态函数,经尺度变换后输入分段混合随机共振系统模型,提取故障信号。工程实验显示:经过APHSR系统,轴承故障特征频率的频谱幅值、频谱幅值与周围最大噪声之差和最大信噪比（SNR）均高于经验模态分解和经典随机共振方法,其中齿轮箱故障轴承信噪比分别提高了9.579 dB和7.473 dB,转子故障轴承信噪比分别提升了8.597 dB和5.695 dB,对凯斯西储大学故障轴承数据处理后的信噪比分别提升了3.369 dB和17.043 dB。数据表明APHSR方法具有高效性,提高了轴承故障信号诊断能力。      

内嵌高斯白噪声模块的可编程卫星信号模拟源

由于卫星通信的遥测参数和数据格式的多样性,为满足不同卫星测试的要求,需要提供不同的信号源。考虑到成本因素,采用遥测参数和数据格式均可编程卫星信号模拟源。给出了内嵌高斯白噪声模块的可编程卫星信号模拟源的系统组成及工作原理,对其中关键模块——已调副载波生成模块和高斯白噪声生成模块进行了分析讨论,前者采用包括直接数字频率合成方法在内的全数字方法,后者采用延时斐波那契算法和公式法的算法组合。试验结果表明:本方案实现的可编程卫星信号模拟源能够满足多数卫星测试的需要。     

光纤陀螺探测器微弱信号I/V转换电路设计和实现

本文针对光纤陀螺光电信号检测,输出电流信号微弱、噪声大的特点,研究并设计了采用高精度开关积分器的模拟选通积分I/V转换电路.试验结果表明,在同等条件下与光电探测器组件相比,该方法有效降低了随机游走系数.     

基于高灵敏超导探测器的新型脉冲光高精度光纤陀螺技术研究

高精度光纤陀螺的精度主要由光纤陀螺检测噪声决定,一般可用角随机游走系数来表征,光纤陀螺的角随机游走主要由光路干涉信号的信噪比和信号处理引入的噪声决定。提出了基于高灵敏超导探测器的脉冲光高精度光纤陀螺技术方案和精度提升方法,实现了陀螺光信号的高灵敏检测,显著降低了光纤陀螺的热噪声,降低了相对强度噪声,并避免了连续光因调制切换引入的尖峰脉冲误差的影响,有效提升了光纤陀螺的精度水平。通过仿真分析,可将光纤陀螺的随机游走系数检测极限从3.53×10-5(°)/h1/2降低至1.6×10-5(°)/h1/2,减小了约54.7%。     

应用于发动机参数测量的直接吸收氧气光谱信号降噪研究

针对直接吸收氧气光谱信号噪声较大的问题,开展了光谱信号降噪研究。以气流质量流量测量为例,说明氧气光谱信号的SNR(信噪比)要求较高。在光谱信号的测量过程当中,信号受到信号发生器等多个环节的干扰。经过对信号发生器噪声等信号进行分析,排除了"正弦噪声"的上述来源。采用自平衡检测方法,去除了该"正弦噪声"。通过对降噪后信号进行氧气浓度计算,其结果精度优于1%,证明了该方法的适用性。利用上述研究成果拓展了微小氧气光谱信号的检测能力,其光谱吸光度在10-3量级。     

子波域自适应滤波方法

推导和给出了噪声能量阈值的理论计算公式,并提出了一种实时估计信号噪声方差的有效方法,从而构成形式完整和实用的自适应相关计算子波阈滤波算法。仿真计算和分析表明：给出的方法具有良好的自适应性能和显著的滤波效果,在有效去除噪声的同时,很好保留了信号的主要细节。     

基于LCD-ICA的水声信号降噪方法

针对水下目标信号易受噪声影响、信噪分离难的问题,提出一种基于 LCD和 ICA分析相结合的水声信号降噪方法,给出了该方法在水声降噪领域中应用原理和方法步骤;并通过仿真信号,验证了该方法在水声信噪分离中的有效性。结果表明,采用文中所提的方法能够有效降低噪声干扰,提高目标检测的可靠性。     

调频连续波合成孔径雷达噪声调相干扰

针对调频连续波合成孔径雷达的干扰问题,提出一种新型的噪声调相干扰方法,得到干扰噪声以高斯形式分布在真实干扰机回波目标周围,可用于遮盖分布式目标或区域。该方法利用噪声转发手段保持信号的相干性,调制指数和噪声功率决定干扰的覆盖范围,干扰效果基本不受侦察误差的影响,其相干干扰体制可获得部分的雷达二维处理增益。典型系统参数仿真实验验证了该干扰方法的有效性,在相同目标检测概率下,相较传统噪声压制干扰节省功率29.3dB。     

基于参数自适应变分模态分解的行星齿轮箱故障诊断

针对变分模态分解需要人为设定模态数量以及在强噪声情况下容易造成分解错误的问题,提出了依据功率谱密度极值点自适应确定模态数量与中心频率的参数自适应变分模态分解方法,通过信号仿真分析验证了方法的有效性。基于参数自适应变分模态分解提出了一种行星齿轮箱故障诊断方法,应用于行星齿轮箱第2级太阳轮裂纹的故障诊断,行星齿轮箱传动实验台的试验结果表明:该方法能实现振动信号准确分解,有效提取和辨别出故障特征频率,实现了在强背景噪声和微弱故障信号情况下对第2级太阳轮裂纹故障的准确诊断。      

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。      

齿轮故障诊断的时延相关解调法

为诊断齿轮与滚动轴承的故障,常常对其振动信号进行包络解调,以获取故障特征。但所测振动信号中,包含大量的噪声,严重地影响解调结果,使得齿轮或滚动轴承的故障特征难以凸现。为此,本文提出了时延相关解调法以实现降噪解调。该方法利用相关函数的降噪特性,首先对振动信号进行相关分析,得信号的自相关函数。然后对自相关函数适当延迟以尽量避开噪声影响,再进行Hilbert变换,以求得解调结果。本文进行了仿真信号验证和实验验证,证明时延相关解调法与直接解调法相比,噪声影响大幅减小,故障信息得以凸现。