低信噪比下雷达信号脉内特征的提取

雷达信号脉内特征的提取是雷达对抗系统分选和识别截获信号的关键技术之一。利用小波脊线法可以实现雷达信号脉内特征的提取，但低信噪比下分析误差比较大。为改善低信噪比下脉内特征提取算法的性能，提出了首先用小波分析对信号进行去噪，提高信噪比，在此基础上再进行脉内特征提取的方法。仿真结果证明该算法有效，具有一定的参考价值。     

改进的Morlet小波在信号特征提取中的应用

小波分析提取数字调制信号调制特征是一种比较有效的分析方法。本文通过分析Morlet小波中各参数对提取调制特征性能的影响，提出一种改进的Morlet小波变换(MMWT)，并将其用于信号调制特征提取。计算机仿真表明，基于MMWT的特征提取性能优于基于Morlet小波变换的方法，且具有良好的抗干扰能力。     

低信噪比下脉内频率编码信号特征提取

信号脉内特征提取技术是雷达对抗系统分选、识别截获信号的关键技术。提出了一种首先用小波分析对脉内频率编码信号进行去噪，在此基础上再利用小波脊线法提取脉内特征的方法。计算机仿真验证了算法的有效性，具有一定的应用价值。     

一种基于Morlet小波的振动信号包络提取方法

本文分析了Morlet小波的性质,定义了小波包络的概念,进而提出了一种振动信号的小波包络提取方法,理论分析和实验表明,在振动信号的包络提取中,该方法优越于希尔伯特变换方法。     

基于小波脊线-Hough变换的LFM信号检测

线性调频(LFM)信号是现代雷达广泛使用的一种大时宽-带宽积的低截获概率信号,根据线性调频信号的小波变换特性,小波脊线与瞬时频率的对应关系,提出了一种检测线性调频信号的联合小波脊线-Hough变换方法,该方法首先计算信号的小波变换,得到二维时-频能量分布图,采用脊算法提取信号的小波脊线,然后在小波脊线时-频平面上再进行Hough变换,从而检测噪声中的线性调频信号并估计信号参数.仿真结果证明,此方法可有效地对线性调频类信号进行检测,并且有较好的抗噪声性能.     

一种频率编码信号瞬时频率提取新方法

针对小波变换法在提取频率编码信号脉内特征中的不足,提出了将时频重排和时频脊线相结合的时频联合分析方法。首先通过Morlet小波计算信号的小波谱,再对小波谱进行时频重排,最后由重排后的时频图提取时频脊线,得到频率编码信号的脉内特征。该方法在低信噪比下,能准确提取频率编码信号脉内特征信息。最后利用计算机仿真验证了该方法的可行性。     

一种二相编码信号调制特征分析方法

二相编码信号的调制特征对于信号的分选和识别是很重要的参数。在利用小波变换提取二相编码信号的调制特征时,尺度参数的设置很重要,他影响到小波脊线提取。通过正弦波频率估计的综合方法来精确地估计出信号的载频,并得到合适的尺度参数,再得到小波脊线。利用小波变换的模值来得到二相编码信号的调制特征。仿真试验验证了此方法的有效性。     

基于小波变换模值的二相编码信号调制特征分析

在利用小波变换提取二相编码信号的调制特征时,尺度参数的设置很重要,文中通过正弦波频率估计的综合方法来精确的估计出信号的载频,从而得到合适的尺度参数,并得到小波脊线.通过计算小波脊线上小波变换的模值来得到二相编码信号调制特征.实验结果表明了此方法在较低信噪比下的有效性.     

利用小波脊线实现数字调制信号的自动识别

针对含基带脉冲成形滤波的数字调制信号的自动识别,研究了小波脊理论在其中的应用.理论分析表明,不同调制类型的数字信号经过连续小波变换后,会在时频平面上呈现出不同的脊线特征,利用这些特征能够有效识别信号调制类型.在小波脊原理的基础上,还进一步推导出选择Morlet小波参数的标准以及信号的规格要求.实际信号的测试证明了该方法的有效性和可行性.     

一种改进的小波脊提取算法

针对基于模极大值和基于相位信息的小波脊提取算法的缺点,提出了一个改进的小波脊提取算法。该算法利用小波系数的相位信息提取所有可能的脊点,利用小波系数模的最大值以及脊线的连续光滑性甄别出信号的脊点,排除掉噪声的脊点,从而加快了脊点的搜索速度,提高了脊点提取的有效性。相比于基于模极大值和基于相位信息的小波脊提取算法而言,该算法更适用于低噪声信号的小波脊线的提取。     

雷达信号有意调制的粗分类和细分类识别方法

针对雷达信号脉内有意调制中2类典型调制信号,即相位编码(PSK)信号和调频(FM)信号,提出了一种由粗到细的方法进行脉内识别。首先,对接收到的雷达信号利用其3 dB带宽明显不同的特点,进行类间粗分类,识别出PSK信号和FM信号;然后,针对PSK信号和FM信号类内特征的不同,提出了利用信号的小波脊频特征,来对雷达信号进行类内细分类识别的方法,使PSK信号被细分类为BPSK信号和QPSK信号、FM信号被细分类为LFM信号和NLFM信号,从而完成了典型雷达信号的有意调制的识别。仿真结果表明,在一定信噪比下,此识别方法真实有效。     

一种频率步进雷达目标运动参数估计方法

为实现低信噪比下目标的精确运动补偿,提出基于Keystone变换和Morlet小波变换的方法估计低信噪比下目标速度和初始距离参数。在分析频率步进雷达运动目标回波信号基础上,首先采用Keystone变换法去除回波信号高次相位项,然后对回波信号做IFFT运算,再进行FFT 操作,便可得到距离-速度二维参数谱。考虑低信噪比对参数估计的影响,文中将距离维参数谱通过Morlet小波变换去除噪声,进而获得目标运动参数的精确估计。最后计算机仿真实验进一步说明了该方法的有效性。     

基于改进Morlet小波的超声回波信号处理

粘结复合材料的超声回波检测信号夹杂了大量的噪声,完全淹没了有用的裂纹缺陷信息,基于时域或频域的分析方法难以判断其是否存在缺陷.在对信号作多尺度分析的基础上,改进了Morlet小波,并基于改进Morlet小波对信号进行了各种分析.当取多个尺度参数时,基于改进Morlet小波变换得到的小波系数都包含有缺陷信号的频率成分,这样便解决了多分辨率分析时多尺度小波系数在分析窄频带缺陷信号时的不足.     

提升小波去地杂波方法

风廓线雷达去地杂波一直是一个较难解决的问题,基于提升小波理论的滤除风廓线雷达地杂波信号具有很多优势,例如抑制杂波效果好、运算量小、易于工程实现等。介绍了提升小波理论,然后分析风廓线雷达信号特征,提出提升小波去地杂波方法,最后给出仿真结果和结论。这种方法将被应用于某型在研边界层风廓线雷达实时信号处理中。     

基于小波变换的PDA信号处理

本文从PDA信号的基本特征出发,提出了基于小波变换思想的PDA信号处理方法,以小波系数表征信号的时-频特性,可同时实现PDA信号的识别和参数提取。     

一种有效的宽带雷达信号压缩算法

针对宽带雷达回波信号采样数据量大、传统小波压缩算法保真度不高的特点,利用小波多层次变换系数之间的关系,提出了基于小波变换的自适应贪婪算法,并将其应用于宽带雷达回波信号数据压缩.将该算法与传统的小波多层次方法在对宽带信号的压缩性能上进行了比较,结果表明,基于小波的自适应贪婪算法对数据压缩保真效果优于传统的小波方法.