基于广义S变换进行雷达信号时频滤波去噪

S变换自问世以来,凭借其优越性已经被广泛地应用于数字信号处理中。针对深空目标雷达回波信号的复杂性,为了得到较好的雷达回波信号,将基于广义S变换的时频滤波应用于雷达回波信号去噪中,并利用低通滤波器设计了时频滤波算子,克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。通过理论分析与仿真波形对比表明,滤波后能有效地去除噪声,很好地保留了原始雷达回波信号的信号特征,展示了基于广义S变换的时频滤波的可行性,为雷达回波信号去噪提供提供了一种很好的方法。     

一种多分量chirp信号阵列检测新方法

提出了一种多分量chirp信号检测与参数估计的新方法。该方法利用天线阵列的空间特性,通过阵列平均在分数阶傅里叶域中引入加权函数来降低噪声、抑制不同源信号之间的相互干扰。和单阵元方法相比,文中方法大大提高了多分量chirp信号检测和参数估计的性能,仿真结果证明了方法的有效性。     

分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。     

宽带LFM信号的线性度测量

介绍了一种采用微波延迟线鉴相的方法对宽带LFM信号的线性度进行测量的装置。在该装置中,使用光纤、电缆实现微波延时,在小波变换的基础上采用相位建模以提高瞬时频率的测频准确度,根据线性调频信号的调频形式建立数学模型,得出了线性度的数学表达式。     

新型星载多波束相控阵天线分布式数字波束成形网络设计与实现

 针对16波束61阵元数字波束成形（DBF）星载相控阵天线的高速信号处理要求,提出以实信号处理为主体的分布式DBF网络架构,较复信号处理模式节省了一半的资源和数据传输量。通过时域Hilbert变换和分布式算法对波束成形网络各单元进行合理设计,降低了算法的运算量,也减少了硬件资源开销;同时通过单音闭环校正回路设计,改善了射频通道一致性。研制了DBF网络硬件平台和半实物仿真系统,验证了算法设计的正确性。本文提出的算法对资源有限的阵列信号处理有一定的借鉴意义。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配

为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变 换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Co ntourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰 动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,
最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹 配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。
     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。      

基于FFT含有饱和环节的非线性等效系统的方法研究

基于快速傅里叶变换(FFT)方法,对系统的输入和输出信号进行快速傅里叶变换,对含有高次谐波的输出信号进行滤波,得到期望主频率的傅里叶频谱,然后进行傅里叶反变换,求得在各主频率下的幅值和相位.利用MATLAB中的非线性最小二乘拟配方法得到含有非线性环节的飞机纵向飞行控制系统的频域等效线性模型.这种方法也为含有非线性环节的飞机纵向飞行控制系统的飞行品质评估提供了一种可行的方法.