基于时频矩阵非负分解特征的多视角SAR目标识别

针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。     

基于ICA和小波脊的多辐射源调制类型识别

针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型.仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

基于联合域处理的抗干扰技术研究进展

鉴于单个域信号处理抗干扰的局限性,概述了扩频系统中基于联合域信号处理抗干扰技术的研究成果,在整理归纳技术方法发展过程的基础上,展望了该技术及其应用的发展趋势,为在不同领域中设计具有强抗干扰性能的扩频系统提供参考。     

星座时频测量技术研究

在卫星导航定位、天基无源定位等航天器系统构建中,需要星座具有统一的时间频率 系统,即卫星间实现时间与频率同步。在分析系统对星间时间与频率同步需求的基础上 ,提出了在星间建立双向单程测距链路,利用伪码测量获取的星间伪距、载波测相获取的星 间伪距变化率联合处理出时差、频差的算法,克服了一般双向比对方法中需要不断调整星间 时差的不足,工程实现星间时差测量标准不确定度可优于1 ns,星间基准频差测量标准不确 定度可优于1×10 -11 。
     

一种解大旋翼类雷达目标微Doppler模糊的方法

在单通道模式下,当雷达目标旋转半径比较大时,脉冲重复频率与微多普勒带宽之间可能会出现欠采样的情形,导致在时频面上发生微多普勒混叠,从而不能得到完整的微多普勒信息。针对此问题,提出了一种基于双通道干涉处理的解大旋翼类雷达目标微多普勒模糊的方法。文中详细推导了该模式下此类目标引起的微多普勒频率和微多普勒带宽的参数化表达式,分析表明其微多普勒带宽受一个正弦因子的调制而显著减小,从而使其满足香农采样定理,避免了微多普勒模糊现象。最后,数值仿真表明了理论推导和所述方法的正确性。     

基于时-频分析的LFM信号检测研究

线性调频(LFM)波形是现代雷达系统广泛采用的一种非平稳扩谱信号波形,具有良好的低截获概率特性,为此,现代电子侦察系统常采用时频分析技术检测和分析这类时变信号.介绍了短时傅里叶变换和WVD等线性和非线性时频分析方法,运用这些方法对LFM信号的检测进行了分析,揭示了LFM信号在二维时频平面上的分布特征,并运用Hough变换检测WVD时频平面上呈直线分布的LFM信号.计算机仿真结果证实了此方法的有效性.     

基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。     

基于声阵列信号的风扇喘振先兆特征识别

提出了一种基于麦克风声阵列信号的航空发动机风扇喘振先兆特征识别方法,有效避免了传统侵入式传感器在测量过程中对管道流场产生的外来干扰.开展多级风扇试验器由稳定旋转至喘振的瞬态测试试验,利用短时傅里叶分析、频谱分析和声模态分解的方法,对喘振先兆特征实现了辨识.结果表明:风扇在进入喘振前有非同步共振频率的强烈单音噪声,约为叶...     

基于Lamb波与时频分析的复合材料结构损伤监测和识别

采用将Lamb波和时频分析相结合的方法,对碳纤维增强复合材料层板结构进行在线的连续监测。首先研究Lamb波在复合材料层板结构中的传播问题,利用Mindlin板理论建立了低阶反对称Lamb波在各向异性复合材料层板中随传播角变化的频散关系;然后用小波变换对由压电传感元件激励和接收的Lamb波信号在时频域进行分析,提取特征信息,测量出Lamb波在结构中实际传播的飞行时间和群速度,并与理论结果相比较;在此基础上结合理论与实际量测信息,考虑各向异性对Lamb波速度的影响,使用遗传算法确定损伤位置,并估算损伤尺寸。实验研究表明了本文方法的可应用性和有效性。     

高精度连续时频信号产生和控制系统的分析

具体分析了NTSC和LORAN-C的两套时频基准系统。结果表明,NTSC时频基准系统可以产生高精度的时间频率信号,但是没有主标备份,不利于连续性的保持;而LORAN-C的时频基准系统产生控制高精度时频信号,同时主标发生故障时自动切换到副标,不停止信号的输出,而且切换主标时不会发生信号瞬间中断或相位突变,这些又保证了信号的瞬间连续性。它可广泛应用于守时、授时及导航系统中。