遥感图像中基于Hough变换的直线提取算法

针对遥感图像中大型目标的直线特征提取问题,设计了一种基于类直线提取的改进霍夫(Hough)变换算法。类直线的提取相当于Hough变换的预处理,既约束了Hough变换所使用的直线上的特征点,改进了直接进行Hough变换时不同直线的特征点互相干扰的缺点,又降低了计算量。对图像空间的每条类直线分别进行Hough变换,改进投票过程的映射方式,寻找类直线中最多特征点所在的那条直线,只取一个投票峰值,在减小了计算复杂度的同时又去掉了虚假峰值的影响。实验结果表明,改进Hough变换直线特征提取算法性能好、效率高,可用于遥感图像处理领域。     

一种DS/FH混合扩频信号的并行捕获方法

为了解决低信噪比条件下高跳速DS/FH（直接扩频/跳频扩频）混合扩频信号的快速捕获问题,提出了一种FFT-IFFT（快速傅里叶变换-快速傅里叶逆变换）与非相干累加相结合的并行捕获算法。通过多支路同时运算的方式构建非相干累加矩阵,使非相干累加运算可以并行实施。分析表明,采用并行非相干累加后,既提高了捕获判决的准确性,又保证了捕获搜索的快速性。     

基于HHT的航空发动机气动失稳信号

针对航空发动机工作范围内存在的气动失稳现象,运用希尔伯特-黄变换(HHT)分析其信号的时变特征;通过对其处理非线性、非平稳信号分析新方法与其他时频分析方法的对比,并对HHT存在的问题进行针对性解决,使其适应航空发动机气动失稳数据分析的要求.并在Labview平台上通过数字仿真试验实现和验证了HHT方法;结果表明:此算法准确有效;通过航空发动机工程试验数据的处理过程,验证了HHT在处理此类相关问题时的可行性、适用性,同时指出其仍然存在的缺陷.     

Interception Algorithm of S-cubed Signal Model in Stealth Radar Equipment

Radar equipment of stealth platforms such as aircraft have adopted the newest modern technology to design the signal waveforms. One of the important and effective methods is the hybrid waveform called spread spectrum stretch (S-cubed) which combines linear frequency modulation (LFM) and discrete phase code. In order to investigate the function of enemy’s stealth radar equipment, the interception algorithm of S-cubed is needed. In this paper, a novel detection and parameter estimation approach for the reconnaissance S-cubed radar signal is presented. First, the generalized time-frequency representation of Zhao, Atlas, and Marks (ZAM-GTFR) and Hough transforms (HT) are applied to detecting the signal, and then the initial frequency and modulation slope of LFM are estimated from the ZAM-GTFR. On the basis of LFM information, the reconstructing signal is generated. Finally, the code rate of discrete phase code is extracted from the negative peaks of the ZAM-GTFR. Simulation results show that the proposed algorithm has higher estimation accuracy when the signal to noise ratio (SNR) is above 3 dB.     

强噪声环境下声波信号时延估计方法的比较

声波信号时延的准确估计是实现强噪声环境下声学法高精度测温的关键。介绍了声学测温中基于互相关函数、人工神经网络和小波变换等几种典型的信号时延估计方法．对这3种时延估计方法的实现原理分别进行了论述，分析比较了它们的优缺点，相比于其他两种方法，小波变换技术更适合于强噪声环境下的声波信号的时延估计。     

基于Hough变换的直线检测

给出Hough变换的基本原理。针对图像空间的直线检测问题，提出基于Hough变换的检测算法。利用该算法进行计算机仿真，分析清零阈值和清零邻域的范围对检测结果的影响，并给出算法改进方向。     

基于最小熵准则的频偏估计算法研究

提出了一种基于SEM(Spectrum Entropy Minimization,频谱熵最小化)的频偏估计算法。研究发现,频偏越小,离散信号频谱的熵越小。根据这一性质建立了相关算法,通过一维搜索的方式得到使相位补偿后信号频谱熵最小的频偏估计。仿真结果表明:SEM算法的估计性能能够达到CR(Cramer-Rao,克拉美罗)下界,而且估计的稳定性和鲁棒性较好,具有一定的应用价值。     

基于改进Hough变换的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法不能对临近空间高超声速目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种基于改进Hough变换的快速航迹起始方法.量测数据经过Hough变换后,首先提取出参数空间中超过阀值的峰值点,形成备选积累单元位置矩阵,然后将备选积累单元位置矩阵中各列元素与本列各元素相减,并将超过距离偏差和角度偏差的点剔除,得到差值单元位置矩阵,最后对差值单元位置矩阵对应参数空间的所有点求均值,将均值作为曲线在参数空间的交点起始目标航迹.Mont Carlo仿真表明,新方法能够实现对多批临近空间高超声速目标的航迹起始,有效解决了航迹簇拥问题,具有一定工程实践意义.     

An approach for parameter estimation of combined CPPM and LFM radar signal

In this paper, the problem of parameter estimation of the combined radar signal adopting chaotic pulse position modulation (CPPM) and linear frequency modulation (LFM), which can be widely used in electronic countermeasures, is addressed. An approach is proposed to estimate the initial frequency and chirp rate of the combined signal by exploiting the second-order cyclostationarity of the intra-pulse signal. In addition, under the condition of the equal pulse width, the pulse repetition interval (PRI) of the combined signal is predicted using the low-order Volterra adaptive filter. Simulations demonstrate that the proposed cyclic autocorrelation Hough transform (CHT) algorithm is theoretically tolerant to additive white Gaussian noise. When the value of signal noise to ratio (SNR) is less than 4 dB, it can still estimate the intra-pulse parameters well. When SNR = 3 dB, a good prediction of the PRI sequence can be achieved by the Volterra adaptive filter algorithm, even only 100 training samples.     

利用FFT方法分析自旋目标RCS变化周期

提出了分析自旋稳定目标RCS（雷达反射截面积）变化周期的FFT（快速傅里叶变换）模型,并分段对特定的多个同类型目标做了算例分析,显示出相对其他目标,自旋稳定目标在起旋前频谱能量主要集中在极低频（0.5Hz以下）;在起旋后,除了在极低频部分有集中的能量,在某些频点附近可能会出现相对比较集中的能量。最后给出了该自旋稳定目标RCS变化周期的量化结果和适用性结论。