基于CASH-CFAR的跳频信号检测

为解决复杂短波环境下跳频信号检测概率低的问题,提出了一种基于恒虚警概率(CFAR)的稳健的跳频信号检测算法.分析了CASH-CFAR算法,为了提高运算速度对其进行了一定的改进,根据跳频信号的特点将其扩展到二维并应用到时频谱图上检测跳频信号,通过形态学图像处理方法滤除噪声.仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比情况下有效地检测跳频信号,并同时抑制定频干扰,检测率较高,运算速度快.     

一种短波跳频信号盲检测和参数盲估计的方法

提出一种基于阵列信号处理的短波跳频信号盲检测和参数盲估计方法,即在缺少足够的先验信息的条件下,充分挖掘信号的时域、频域和空域特性,完成短波FH信号的检测、分离并估计出其各自的参数集,包括驻留时间、跳速、跳时、到达方向(DOA)、频率集和跳频带宽.提出的门限策略不仅使得检测门限能够通过理论计算得到,而且还显著地抑制了非跳频信号的干扰,从而能有效地检测出FH信号.现场测试表明:该方法切实有效,且大大提高了信噪比,改善了整体性能.     

一种新的跳频信号检测算法

本文提出了一种基于功率谱估计的跳频信号检测的新方法,该方法主要是利用定频信号、跳频信号的功率谱随时间变化的差异性,通过对定频信号功率谱进行对消以实现跳频信号的检测,分析了影响定频信号功率谱对消的因素,计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法

针对非合作通信场景下的跳频信号自动化检测识别问题,本文提出了一种基于方向梯度直方图与支持向量机的跳频信号检测识别算法。该算法将无线通信信号转化为包含时间、频率和幅度的时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征提取算法将不同跳频序列在瀑布图上产生的独特结构特征提取出来。然后利用支持向量机将特征序列映射到高维空间,通过寻找最大间隔分离超平面,实现跳频信号的检测与多种跳频序列的识别,并依此建立跳频信号检测识别原型系统。最后在室内多径信道环境下进行了测试验证,该算法能够完全自动化的精确检测到开放电磁环境下的跳频信号并且能够实现对多种跳频序列的识别。在信干噪比不超过20dB时,针对不同跳频序列的平均识别正确率能够达到98.01%。     

低信噪比下跳频信号参数盲估计

针对通信对抗的实际应用,提出了一种在低信噪比下估计跳频信号跳速的方法。首先利用谱图的无交叉干扰项和修正平滑伪Wigner-Vile分布（MSPWD）的强时频聚集性,将谱图和MSPWD进行组合得到了清晰稳健的时频分布;然后基于此分布,利用二次差分法沿着频率轴搜寻每个时间的峰值显示来校正时频矩阵;根据此时频矩阵,分别利用FFT方法、自适应门限法、代价函数法来进行跳频周期估计,仿真结果显示,时频分布经过二次差分处理后,在更低信噪比下提高了估计精度,在跳速较低时,FFT方法在低信噪比时性能较好,在跳速较高时,代价函数法性能较好。     

一种跳频信号动态检测方法

基于构造型神经网络运算复杂度低、构造直观方便、学习速度快、可解释性强的特点,提出一种跳频信号动态检测方法.首先从滑动窗口的数据流模型入手,采用适合增量学习的覆盖算法动态聚类,聚合相似度大的样本,分离相似度小的样本,降低了聚类复杂度,并减轻了噪声的影响,实现了覆盖簇的动态维护.然后在不同的覆盖簇中提取信号数据概要,构造数据结构数组,运用时频关联方法,排除数组中的定频信号、突发信号、随机噪声信号等,分离出了其中的跳频信号,实现了跳频信号的动态检测.实验结果表明该方法能快速、准确地动态检测跳频信号.     

基于图像处理的跳频信号参数估计

针对复杂的电磁环境对跳频信号检测所产生的影响,提出了一种新的基于图像处理的跳频信号参数估计方法。首先将短时傅里叶变换(STFT)后的时频图处理为二维图像,然后根据电磁环境中噪声在时频图中的表现形式,对时频图进行滤波处理,最后根据对时频图的分析得出跳频信号参数估计。使用真实数据所进行的实验结果表明,所提出的方法能有效地滤除实际跳频信号中的雾态噪声、定频和突发信号,且不需要知道信号的跳速或驻留时间等前提条件,运算原理清晰,时间成本低且具有较高的准确度。目前该方法已应用于某数字接收机产品中,能很好地满足实际需求及测量精度要求。     

自适应短波通信系统跳频信号时差定位方法

短波通信在拓宽应用广泛性与普适性的同时,也存在信号跳频与难以监管问题.以自适应短波通信系统为研究对象,提出一种跳频信号时差定位方法.分析自适应短波通信系统的天波传输信道电离层特性、短波传播形式与跳频信号特点,利用离散频谱与傅里叶基,构建基于平坦衰落信道的跳频信号定位模型,根据架构的模型似然函数与互相关函数矩阵,获取目标...     

基于循环自相关的跳频信号盲检测算法

针对通信对抗中的跳频信号盲检测问题,提出了一种跳频信号盲检测算法.深入分析了带噪跳频信号和高斯白噪声在二阶循环平稳性上的差异,并考虑到截短效应对循环自相关函数估计的影响,提出利用观测信号的循环自相关函数估计的模值作为检验统计量,利用在接收端构造的高斯白噪声信号的循环自相关函数估计的模值的最大值作为检测阈值的跳频信号的盲检测算法.实验表明,该算法对于高斯白噪声环境中的跳频信号具有良好的检测性能,适于信噪比高于-3dB,非协作通信情况下的跳频信号检测.     

跳频码序列混沌预测的性能研究

一般的跳频码序列预测研究是建立在理论跳频码序列模型上,通过证明该模型是混沌的,然后利用混沌时间序列预测技术对它进行预测。为了分析跳频码序列预测的性能,引入了实际的跳频通信系统跳频码序列模型,并指出跳频码序列是由混沌的信息跳序列和周期性的同步跳序列构成。在理论分析的基础上,对跳频码序列预测进行了仿真。结果表明了跳频码序列混沌预测在没有同步跳时能取得较高命中率,但在有同步跳的情况下,命中率不高,因此在实际应用中有很大局限性。     

边沿检测与噪声消除方法研究

应用灰度台阶的概念,对二值图像和灰度图像的噪声与边沿的特征进行分析,给出边沿与噪声的本质特征,并给出区分噪声与边沿的函数关系式,据此公式,可以比较简单地进行边沿检测与噪声消除。     

小波投影算子在工业图像边缘检测及抗噪分析中的应用

采用基于小波变换投影算子的快速多尺度边缘检测迭代算法，计算表明，迭代次数取5－9，输出图像信噪比较佳；并与传统的Marr边缘检测方法作了实验比较分析，小波变换方法针对工业现场采集的监视目标图像污染严重及噪声干扰等实际情况是一种较好的方法，在边缘定位精度，图像细节丢失等方面优于Marr方法，对噪声干扰也有较好的鲁棒性。     

FUZZY SHELL-CLUSTERING AND APPLICATIONS TO CIRCLE DETECTION IN DIGITAL IMAGES

A new type of Fuzzy Clustering algorithm called Fuzzy-Shell Clustering (FSC) is introduced, The FSC algorithm seeks cluster prototypes that are p-dimensional hyper-spherical-shells. In two-dimensional data, this amounts to finding cluster prototypes that are circles. Thus the FSC algorithm can be applied for detection of circles in digital images. The algorithm does not require the data-points to be in any particular order, therefore its performance can be compared with the global transformation techniques such as Hough transforms. Several numerical examples are considered and the performance of the FSC algorithm is compared to the performance of the methods based on generalized Hough transform (HT). The FSC is shown to be superior to the HT method with regards to memory requirement and computation time. Like the HT method, the FSC is successful even if only a part of a circular shape is present in the image. Other potential applications of FSC are also considered.     

激光测距雷达距离图障碍物实时检测算法研究及误差分析

本文在首先阐述陆自 主车中利用激光测距成像雷达获得取的距离图实时检测障碍的坐标变换法的基础上，着重深入研究了雷达垂直扫描中心角的误差与自主车３个姿态角的误差及激光测距成像雷达多义性间距对障碍物检测结果的影响。