基于信号分类的时频分布

在将时频分析应用于模式识别的应用中 ,传统的方法是先用时频分析方法表示所获得的信号 ,然后根据时频分布提取相应的特征 ,最后将所提取到的特征输入到分类器进行分类。为了使得时频分布具有好的局部聚焦性和抑制交叉项 ,学者对一些分布进行改进 ,如采用平滑函数 ,或者是采用降低干扰核设计等等。但其目的是获得良好的时频分布 ,其最终目的不是应用于信号分类。介绍了一种基于信号分类的时频分布设计 ,其目的不是获得良好的时频分布 ,而是获得很好的分类效果。     

基于Sobel算子实现WVD交叉项的衰减

针对在分析多分量信号时,WVD的交叉项使得时频分布图变得难于解释,提出了一种基于Sobel算子的WVD交叉项衰减方法。该方法首先利用模糊函数将信号聚集在原点附近,再利用Sobel算子作为滤波算子,对AF进行滤波,最后通过二维傅里叶变换,得到交叉项衰减后的WVD。实验结果证明该方法可以很好的抑制WVD交叉项。     

基于EMD及PNN的航天器振动环境分析

针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD (Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Network)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解, 使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF(Intrinsic Mode Functions),利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度,对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构, 以此得到原始信号的时变自功率谱密度.仿真结果和实例分析表明:和传统的时频分析法相比,该方法直接使用信号数据,避免了相关估计计算,减小了计算工作量;无交叉干扰项,提高了信号的时频分布特性,具有较高的时频分辨率;对各工况下航天器的振动信号能有效的进行分析,具有较强的信号特征提取能力.      

进动锥体目标散射特性仿真及实验分析

目标微动及结构参数的获取有助于弹道目标的识别。准确获得进动锥体目标散射特性的时频分布(TFD)、一维距离像及二维逆合成孔径雷达(ISAR)像分布是获取锥体目标微动及结构参数的关键。分析了进动锥体在窄带及宽带条件下的目标散射特性,总结了锥体目标强散射源在时频分布、距离像序列和ISAR像序列中的理论表现形式,并分析了存在锥面镜面散射时锥体目标散射特性,构建了进动锥体目标电磁回波仿真方法及微波暗室动态测试系统,通过仿真及测试数据得到了典型条件下锥体目标的散射特性,对比表明仿真及测试结果均与本文散射特性理论分布相一致,说明了本文所提散射特性理论分布与散射特性分析方法的正确性,可为分析弹道目标散射特性研究提供参考。      

时标偏差对站间双向时间比对的影响分析

基于站间双向时间比对的基本原理,讨论了时标偏差对站间双向时间比对精度的影响,并利用实测的站间双向测距值,计算比较了存在不同时标偏差情况下站间双向时间比对的结果和精度。结果表明:时标偏差影响体现的是伪距变率项和伪距径向加速度项;当时标偏差不大于1 s时,时标偏差影响主要体现的是伪距变率项;时标偏差符号相反时,对站间双向时间比对结果的影响大小一致,符号相反;时标偏差越大,对站间双向时间比对结果的影响越大。     

基于时频分析的电离层多模污染抑制研究

研究高分辨线性时频分析方法和联合时频分析方法，利用这两种方法对高频电离层返回散射探测的多个传播模式实测数据，对污染抑制效果进行分析.结果显示，这两种基于时频分析的方法针对多模和相位污染同时存在的复杂情况，与其他常规方法相比均使杂波谱得到了较好的锐化，目标信号在二维时频域较清楚地显出.因此可以证明，上述两种方法具有很高的应用价值，对天波超视距雷达海上低速目标检测具有重要意义.      

"嫦娥四号"中继星再生伪码测距数据定轨精度分析

"嫦娥四号"中继星目前正稳定运行在地月L2点使命轨道,期间进行了再生伪码测距试验,试验期间交叉进行了再生伪码测距和侧音测距.利用"嫦娥四号"中继星在地月L2点使命轨道的再生伪码测距数据和侧音测距数据,进行了定轨精度评估.结果显示再生伪码测距数据的均方根误差(Root Mean Square Error,RMS)优于侧音...     

弹道中段多目标微多普勒分离方法

针对窄带雷达获取的多目标回波中微多普勒信息相互交叠、难以分离与提取的问题,提出了一种基于拍卖算法和小波分析相结合的多目标微多普勒分离方法。在滑动散射模型的基础上,首先通过对回波信号进行预处理得到时频骨架,再根据弹道目标多普勒的变化规律及估计的进动周期定义路径长度,利用拍卖算法提取出多条多普勒曲线对应的最短路径,最后采用小波分析法消除多普勒曲线中的剩余平动分量,实现了多目标微多普勒的分离。仿真结果表明,该方法能够较好地解决交叉区域的路径选择问题,且抗噪性较好,适用于多种微动形式。     

基于时频分析的运载火箭故障特征提取技术

为尽可能从运载火箭飞行试验数据中获取更多有价值的信息,提出了新的火箭振动参数故障特征提取模型,用于火箭振动问题分析.构建了三维傅里叶谱,用于高效地分析全程观测信号频谱的时变趋势,研究了Wigner-Ville分布的标准算法与快速算法,用于精确刻画振动参数感兴趣数据段的频谱随时间的分布情况.试验结果表明:模型及方法处理火箭遥测数据直观、高效、精确,可以应用于实测数据分析.研究时频分析方法对试验数据进行更深层次的分析处理,对设计高可靠、高性能的运载火箭,具有重要意义.     

时变方差自回归模型的联合估计函数方法推断

针对参数估计问题，利用联合估计函数方法对带有时变方差的自回归模型参数进行统计研究。介绍了带有时变方差自回归模型和联合估计函数理论的研究现状，利用联合估计函数理论，给出带有时变方差自回归模型的参数估计量，证明该参数联合估计量渐近收敛于正态分布。对提出的参数统计量进行数值模拟对比分析，模拟结果表明，与伪极大似然估计量、最小二乘估计量进行对比，提出的参数联合估计量略优于伪极大似然估计量，同时该统计量受误差项分布函数影响较小。      

时频信号的非参数加窗稀疏协方差迭代分析法

针对多分量非平稳时频信号的分析，提出了一种非参数加窗稀疏协方差迭代分析（Sparse Iterative Covariance-based Estimation，SPICE）法。该方法通过引入局部化的窗函数，并在窗内对信号建立非参数化的时频模型，以获取非平稳信号的局部时频特性。分析表明：给出的非参数时频模型，可通过加权最小二乘（Weighted Least Square，WLS）进行求解。当将WLS的加权矩阵的构建问题转换为广义噪声协方差矩阵时，提出的模型也可借助于加窗SPICE方法来进行求解。分析和仿真均表明：与传统方法相比，提出方法具有噪声抑制能力强、能量集中度高和对于载频差异较小信号的分离效果佳等优点。     

基于时频域增强和全变差的群目标信号分离

针对低分辨雷达获取的群目标信号的弱时频正交性以及难以分离的问题,在进行时频域增强处理的基础上,提出了一种基于全变差(TV)的群目标信号分离方法。在旋转目标模型的基础上,首先通过分析群目标信号的稀疏性,指出了进行时频域增强处理的必要性。然后利用群目标中各子目标对应的微动周期的差异性,通过双向延迟处理,对多次观测得到的群目标信号进行时频域增强处理。最后根据群目标信号能量区域的分布特性,利用局部TV融合和主分量分析相结合的方法,实现了群目标信号的高保真分离。仿真结果表明,在采样率较低的情况下,文中方法有效地解决了群目标信号中弱信号分量的分离及提取问题,其融合分辨效果明显优于基于TV范数的融合方法。      

高精度时间频率在空间科学技术中的应用探讨CSCD

自上世纪50年代原子频标出现以后,极大促进了科学技术的发展,随着原子频标的发展,高精度时间频率信息在空间科学技术中将发挥重要的作用。本文介绍了空间高精度时间频率在空间科学、基础物理以及卫星导航技术方面应用前景,并对国外正在开展的空间高精度时间频率技术方面的计划、准备开展的相关应用研究,以及对毫秒脉冲星守时技术也进行了初步探讨,最后给出了开展空间高精度时间频率技术研究的一些建议。     

进动弹道目标平动补偿与分离

弹道目标在中段高速运动时会造成微多普勒曲线的叠加折叠,此时传统的平动补偿方法并不适用于弹道目标。在分析进动锥体弹道目标各个散射点的频率特性后,发现曲线交点处的频率完全是由平动引起的。根据这一特性,提出一种利用时频图交点信息进行平动补偿的方法。首先,得到回波信号的时频骨架图;然后,采用基于双边滤波器的Harris角点检测方法提取出时频骨架中的角点进而得到时频图中的交点坐标;最后,利用交点坐标估计出平动参数进行平动补偿。针对传统Viterbi算法在曲线交点容易产生错误关联的问题,提出一种利用交点信息的分段Viterbi算法对补偿后的时频曲线进行分离。仿真实验验证了所提方法的有效性。      

基于最大熵法和遗传算法的SMSP干扰对抗方法

线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号时频特征的不同,通过广义S变换(GST)凸显时频特征差异。运用最大熵法和遗传算法(GA)求取时频滤波器的分割阈值。通过构造的时频滤波器达到干扰抑制的目的。仿真结果表明:当干信比(JSR)大于10 dB、信噪比(SNR)大于0 dB时, 所提方法具有较好的干扰抑制效果,其中最大信干噪比(SJNR)增益接近25 dB。      

基于稀疏时频分解的空中目标微动特征分析

本文以直升机的RCS 信号为研究对象，利用Gabor 原子构造过完备时频原子库，在该库上实现基于匹配追踪（Matching Pursuit，MP）的信号分解，并结合遗传算法寻找最佳匹配原子。最后将每次分解得到的Gabor 原子进行Wigner-Ville 变换，利用结果叠加得到无交叉干扰项的信号的Wigner-Ville 分布（Wigner-VilleDistribution，WVD）。仿真结果表明，该方法能够提高稀疏分解的效率，并且用少量的Gabor 原子就能表示信号WVD。与直接进行Wigner-Ville 变换相比，本方法可以有效地抑制交叉干扰项，且保持高时频分辨率。