小波变换实现混沌雷达高精度泄漏检测研究

利用超宽带电混沌信号的强抗干扰性和随机性,通过分析超宽带混沌信号和经管道反射后雷达回波信号的互相关函数以及峰值信噪比,对管道泄漏点进行定位。在接收端,通过对雷达回波信号的小波阈值去噪和数据分析,探究小波基sym4 在3、4、5层小波分解之后的去噪效果,有效提高泄漏的检测精度。结果表明:小波基sym4,在加入5 dB高斯白噪声情况下,互相关系数方法中,采用4层分解的硬阈值法可以取得最佳去噪效果;小波基sym4,在加入5 dB高斯白噪声情况下,峰值比信噪比方法中,采用5层分解的硬阈值法可以取得最佳去噪效果,从而实现高精度泄漏检测。     

基于小波包分析的激光雷达信号消噪算法的研究

针对激光雷达回波信号所含噪声的特点,提出并详细论述了一种能够对激光雷达回波信号进行有效消噪的小波包平均阈值变换方法。该方法通过求取最优小波包基的每个结点的阈值,并进行平均后作为全局阈值来实现小波包消噪。为了验证该方法的有效性,对包含高斯白噪声的模拟信号进行了仿真消噪,并对米氏散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理。同时,将该方法与小波全局阈值消噪、小波包默认阈值的消噪效果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明,基于平均阈值的小波包消噪方法能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声,并且其消噪效果明显优于另外两种小波分析方法。     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于小波基函数选取与改进阈值函数的脉冲星信号去噪算法研究

在利用小波变换对脉冲星信号进行消噪时,小波基、分解层的选取以及阈值函数的构建很大程度上决定了脉冲星导航的准确性。首先研究了小波基与小波分解系数之间的从属关系,进而根据小波分解系数与原始信号的互相关大小来筛选合理的小波基和分解层。在对小波分解系数的研究中发现,噪声形成的小波系数随着分解层的增加而减小,考虑到这个特点,构建了一个基于分解层的阈值函数。实验结果表明,相比于传统小波域消噪方法,所提方法不仅能够准确地筛选出最优小波基和最佳分解层,而且利用所构建的阈值函数进行消噪可以明显改善去噪后脉冲星信号的信噪比、峰值信噪比以及峰位误差,为脉冲星信号消噪提供了新思路。     

一种新的小波阈值去噪方法研究

本文研究用组合小波对含噪信号的去噪问题,对均方根误差、信噪比、平滑度等信号指标进行多指标融合作为去噪效果的评价参数,根据评价参数确定最佳小波分解尺度、小波去噪最佳小波基和最佳阈值。新的去噪方法与传统的去噪方法相比,克服了硬阈值不连续的缺点,还克服了软阈值中估计小波系数与分解小波系数之间的恒定偏差的缺点。MATLAB仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果在各指标上都优于传统的阈值去噪方法。     

基于自适应多尺度形态滤波与EMD的激光雷达回波信号去噪方法

在使用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对激光雷达回波信号进行去噪处理时,由于信号含有脉冲及间歇等间断事件而产生模态混叠,导致不能很好地分解出有用信号成分,影响去噪效果。针对这一问题,提出了一种形态滤波与EMD相结合的组合算法。首先,使用自适应多尺度形态滤波器作为前置单元,对信号进行初步处理,剔除信号中的间断事件干扰。之后,应用EMD对处理过的信号去噪。采用仿真数据及真实激光雷达回波数据进行了去噪实验。实验结果表明,文中算法相比于直接EMD去噪,在仿真试验中信噪比提高了8.89 dB,均方根误差降低了0.0514;在真实回波数据去噪实验中,6 km以后平均信噪比提高了3.356 4 dB。该组合算法有效地抑制了模态混叠现象,具有良好的去噪效果及应用前景。     

多脉冲远程激光测距回波处理方法研究

为了解决远程激光测距回波信号信噪比低、信号难以检测的问题,提出了一种基于EMD的小波阈值去噪方法。首先,将脉冲回波信号通过EMD算法分解为频率从高到低的不同分量;其次,对高频分量进行小波阈值去噪处理,提出了一种阈值改进方法,从而提高了信噪比;最后,将去噪后的信号进行峰值检测,定位回波脉冲的峰值所在位置。通过matlab仿真,验证了文章所提出方法的有效性。结果显示,该方法可以将激光回波信噪比从-15dB提高到2.66dB,采用200Msps的AD进行采样,定位目标误差可控制在1.5m以内。     

基于EMD及FFT的激光雷达回波去噪算法

摘要：激光雷达回波去噪是激光回波处理的重要环节,好的去噪算法可以有效的减少信息的损失以及失真,并且可以有效的去除噪声带来的影响。经验模式分解将时域信号分解为几个不同频带尺度的时域信号分量,简单的舍弃噪声层以及过渡层会导致有效信号的损失。通过一种基于经验模式分解及傅里叶变换的激光雷达回波去噪算法,选取特定的固有模态函数并作傅里叶处理,以此来提高去噪的准确性,通过实际数据验证了其合理性与有效性。     

低信噪比激光引信回波幅值提取技术

在对激光引信回波进行信噪比分析的基础上,针对低信噪比时峰值检测法在回波幅值提取中相对误差较大的问题,提出了一种采用小波阈值去噪提高幅值提取精度的方法。基于Mallat算法对回波信号进行快速分解与重构,并实际计算了峰值检测法在低信噪比回波幅值提取中的相对误差。研究结果表明,小波阈值去噪能较好地分离回波信号中的高频噪声,减小低信噪比回波幅值提取的相对误差,从而提高了回波幅值提取的精度。     

基于小波分析的多普勒测风激光雷达信号去噪研究

针对多普勒测风激光雷达探测大气回波信号微弱和噪声干扰大的问题,提出了基于小波变换的半软阈值算法。首先,对基于小波变换的半软阈值算法原理进行分析,搭建了以马赫-曾德干涉仪作为鉴频器的非相干多普勒测风激光雷达系统;然后,采取硬阈值、软阈值和半软阈值3种算法对激光雷达探测回波信号进行实验。实验结果表明：与其它阈值法相比,半软阈值的信噪比（SNR）为4.933 5 d B,均方根差（RMSE）为0.676 2,去噪效果更优良,有效地提高了大气风速探测精度。     

激光脉冲弱小回波信号提取方法研究

在激光红外复合制导中,主动激光雷达可以提供探测目标的距离信息,并与红外探测方式实现光电互补,有助于提高复杂战场环境下精确制导的准确率。激光测距时,准确的回波位置检测是确保测距精度的关键。而信噪化是决定精度和作用距离的关键。为了提升脉冲回波信号的信噪比,本文提出了一种结合自相关滤波算法与改进的奇异值分解方法的微弱脉冲提取方法,并分别采用仿真数据和实际采集的脉冲激光回波信号进行去噪实验,实验结果表明,本文所提出的方法能够有效地提升回波信号的信噪比,有助于提高激光测距的精度。     

一种改进的小波阈值算法在激光侦听中的应用

为了更好地实现激光侦听中的语音降噪,采用一种改进的小波阈值去噪算法,进行了理论分析和实验验证,取得了一系列仿真数据。结果表明,改进后的算法与传统的降噪算法相比,降噪后的语音信噪比显著提高,降噪效果明显,信号波形更加平滑、失真度小。     

基于最优小波包基的信号增强算法研究及应用

本文介绍了小波包分析的基本理论以及小波包信号降噪的基本原理,与小波变换相比,小波包变换则是对小波分解中所得到的高频部分再继续细分为一些子频带,具有更精细的信噪分离能力,所以对包含大量中、高频信息的信号能更好地进行时频局部化分析。小波包变换在信号去噪中有着非常重要的应用,因此利用小波包对信号进行消噪也越来越受到科学界的关注。本文的主旨在于研究最优小波包基函数的选取方法,以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,从而在最优小波包基的基础上获得最好的信号增强效果。     

复杂混合尾流气泡场的激光探测特性研究

在实际舰船尾流激光探测过程中,激光探测系统与目标气泡层之间会存在杂质(气泡群、悬浮粒子),导致气泡回波信号信噪比降低。为了提高实际舰船尾流探测的信噪比,采用蒙特卡洛方法,仿真模拟了不同气泡层特性遮挡的情况,通过改变遮挡气泡层的厚度、数密度来探究其对目标气泡回波特性的影响,仿真得到：当遮挡气泡层存在时,回波信号会明显降低,且降低趋势随着遮挡气泡层厚度和数密度的增加而更为剧烈。搭建了实验室条件下的模拟舰船尾流激光探测系统,对不同气泡层特性遮挡的情况进行了验证,得到了遮挡效应会随着气泡层的厚度、数密度增大而不断变强的变化规律。对测试数据进行归一化处理,实现了仿真与实验的相互验证,可为舰船尾流激光探测工程化提供支撑。     

基于EMD的车载雷达抗干扰研究

随着高级驾驶辅助系统的发展,毫米波雷达被广泛应用于汽车上,但随着道路上雷达的增多,雷达抗干扰也成为一个研究热点。线性调频连续波雷达之间的相互干扰可以分为交叉干扰和平行干扰,交叉干扰会使得本地噪声增加,降低目标的信噪比进而影响目标检测,平行干扰会产生虚假目标,但是出现的概率比较小。为了解决交叉干扰带来的影响,提出了经验模态分解和自回归模型相结合的干扰抑制方法。首先将含有干扰的回波信号进行经验模态分解,通过本征模态函数的自相关函数能量找出有用信号主导的模态和干扰信号主导的模态。其次对干扰信号主导的模态采用阈值法进行干扰点检测,并采用自回归模型的方法对干扰点的值进行恢复。最后将所有的模态加起来得到干扰抑制后的信号。实验结果显示,该方法能有效地降低频域噪声基底提高目标的信噪比。     

小波分层法在激光多普勒测速信号中的应用

为了降低激光多普勒测速信号中的噪声，采用在仿真激光多普勒测速信号中加入高斯白噪的方法，通过小波分层后高频系数置零法和小波阈值去噪法2种方法进行仿真去噪，进行了仿真分析及实验验证。结果表明，小波分层后高频系数置零法能够提高信噪比获得图形光滑的信号，达到较理想的去噪效果。这一结果对提高在激光多普勒测速系统信号检测应用中的准确性是有帮助的。     

量子增强星载光子计数激光雷达阈值检测性能

星载光子计数激光雷达在遥感探测、导航测距等领域发挥着重要作用。依据光子数可分辨激光雷达的工作原理,建立了基于光量子统计理论的星载光子数可分辨激光雷达接收端的量子阈值检测模型。方案利用先进的光子数可分辨探测器件滤除未能达到最小检测信噪比的光子,并根据光量子统计规律重构信噪比检测公式,接收端的最小可检测信噪比相对经典光强检测方案进一步降低。同时分析了新型量子阈值检测方案的检测概率与虚警概率,数值仿真的结果表明,基于光子数可分辨探测的量子阈值检测方案的信噪比在少光子到达的条件下优于经典光强检测方案,且利用量子压缩态发射源可进一步增强量子阈值的检测性能。最后,进行了星载光子数可分辨激光雷达测高的仿真实验,结果表明在少量返回光子信号情形下的量子阈值检测方案的性能获得了显著增益。     

基于最优小波基函数的语音增强研究

小波分析具有时频局部化和多分辨率特性,而小波包分析是在小波分析的基础上对信号高频部分的更精细地分解,选取合适的小波基一直是小波包去噪分析中的关键问题。将熵函数作为选取最优小波基的评价标准,通过计算语音信号小波包分解系数的熵值来确定合适的分解方式,同时采用小波包阈值去噪算法对三种小波基进行小波包去噪仿真实验,并进行对比分析。仿真实验表明,两种熵函数选取的最优小波基都能较好地消除强噪声背景下的噪声,得到信噪比较高的语音信号。     

一种小波自适应阈值全频降噪方法

目前的基于小波阈值降噪方法往往假设信号的噪声分布在高频段,因此大部分方法只对高频段进行降噪,而忽略了低频段噪声对信号的影响.在现实的应用中,复杂的噪声并不满足该假设条件,也即复杂噪声不仅分布在信号的高频段,而且低频段的噪声同样不容忽视.针对上述问题,论文提出了一种全新的解决方案:小波自适应阈值全频降噪方法.在该方法中,根据不同类型的噪声随小波分解层数、噪声强度等因素变化规律,提出了一种新的自适应阈值确定方法;然后利用小波去相关性方法来检测信号受到的最主要的噪声干扰;最后结合噪声类型检测方法,检测信号中所隐含的最接近的噪声类型,选取合适的阈值确定方法,对信号的低频和高频同时进行降噪.论文的实验结果表明:(1)当信噪比较低时,采用全频降噪方法对大部分类型的噪声而言均优于传统方法,并且全频降噪方法仅需要信号分解到1~2层即可取得良好效果;(2)当信噪比较高时,全频阈值降噪技术的降噪效果和传统方法一致,但所需小波的分解层数少于传统方法.     

改进的小波域阈值滤波算法用于音频信号处理

在对音频信号进行去噪处理时,要应用具有时频转换分析能力的小波变换。在Donoho提出的小波域阈值算法的基础上,针对选取阈值时并未考虑分解尺度造成滤波效果差这一缺点,提出了一种基于分解尺度来确定阈值并根据相邻高频系数图的比较来确定最优分解尺度的改进算法。经过实际信号的仿真表明,改进后的算法可以有效地去除噪声干扰,在信噪比上也明显优于原算法。