ISAR 三维运动检测技术

介绍了一种从逆合成孔径雷达（ISAR）信号中检测目标三维运动度的算法。首先基于三维散射点模型讨论了目标三维运动对ISAR成像的影响,得出现有的运动补偿算法不能有效地对三维运动目标成像。随后介绍了一种从ISAR信号中测量和比较不同时间段目标三维运动的算法,从而判断哪些成像间隔适于用基于二维运动模型的运动补偿和成像方法进行成像。该算法基于测量目标上两个或更多散射点相位之间的线性相关性,其中的相位估计使用了自适应联合时间-频率分析方法。仿真的舰船数据表明了该算法的有效性。     

基于灰度形态学的可见光弱小目标检测

在分析天文CCD图像的基础上,针对目标及噪声特点,提出基于形态小波变换的弱小目标检测算法.算法利用小波变换的多分辨率、多尺度性,把图像分解为高频和低频的子波带,在不同的子波带上利用灰度形态算子进行背景估计,最后利用背景抑制后的各子波带重构图像,自适应分割后根据目标运动的连续性来实现目标的检测.仿真实验结果表明该算法可以有效的抑制薄云、大气湍流带来的强背景干扰,对于信噪比低(≈2.5)的目标,其效果优于直接运用Top-Hat算子滤波的检测方法.     

雷达跟踪、探测

0006393利用自适应子波变换提高对微弱运动目标的检测性能[刊]/王俊//电子学报.—1999,27(12).—80～83(A)0006394直升机信号的采集和分析[刊]/郗莹//雷达与对抗.—1999,(4).—33～36(A)     

一种利用Duffing-Vanderpol振子估计弱信号相位的方法

根据Duffing-Vanderpol振子大周期态时的最大Lyapunov指数与系统策动力的关系,提出了一种基于该振子检测微弱信号相位参量的方法.该方法利用系统策动力与待测信号初始相位有关的特性,得到待测信号的初始相位,并将相位检测过程中噪声对系统的影响作为影响因子加以考虑.理论分析及数值仿真结果表明,该方法工程实现简单,抗噪性能好.当待测信号信噪比为-30 dB时,均方误差仅为0.1,具有较高的估计精度.     

一种新的高速运动目标成像方法

提出了一种基于相位编码信号的高速运动目标逆合成孔径成像的新方法。相位编码信号在距离维和速度维具有良好的分辨力,属于多普勒敏感信号,因此在进行脉压前一般需要补偿多普勒相位。当目标高速运动时,还要考虑回波信号包络展缩的影响。研究了相位编码信号逆合成孔径成像的运动补偿方法,即采用宽带相位编码信号和窄带线性调频信号结合的方式,窄带信号用来完成目标检测和测速,宽带信号用来提高测速精度和成像。仿真结果表明该算法的有效性。     

声表面波标签的振幅检测方法与阅读器设计

声表面波标签是纯无源反射式标签,回波信号非常微弱,噪声是限制阅读器检测性能的决定性因素。根据标签回波信号的特点,结合回波信号的判决条件,给出了常振幅下声表面波标签回波信号的检测系统结构。通过对检测概率的分析,得出在大信噪比条件下,信号加噪声的相位主要集中在信号的相位值附近。在理论分析的基础上,设计了振幅检测型的标签阅读器。在实际测试中,振幅检测方法在3m的检测距离内能够有效检测阅读范围内的声表面波标签,验证了该方法只适用于信噪比较大的情况。     

基于MIMO-SAR体制的空频域自适应动目标检测技术研究

多发多收星载SAR使用多天线从不同的相位中心发射正交编码信号,多个接收相位中心接收回波后形成多通道信号,显著增大了空间自由度,有利于地面动目标检测.该文研究了多发多收星载SAR空时自适应信号处理进行地面动目标检测的技术,针对星载SAR回波信号的特点,在研究空频自适应处理算法的基础上,使用基于特征值分解的空频自适应处理算法对多发多收星载SAR的杂波进行抑制,最后完成对动目标的检测.仿真数据处理结果验证了该文方法的有效性.     

存在严重通道误差情况下的SAR-GMTI方法分析

天线方向图不一致和天线相位中心间距误差等通道幅相误差会使传统多通道地面运动目标检测方法的杂波抑制性能下降,从而最终影响地面运动目标的检测性能.分析了空时自适应处理技术和相位中心偏置天线技术2种方法在较大通道误差情况下的性能,并介绍了一种二维自适应的通道误差校正方法.该误差校正方法是一种运算量小且性能较好的误差估计与补偿方法.通过实测数据验证了分析的正确性和方法的有效性.     

基于局部瞬时能量密度级的瞬态信号检测方法

为实现低信噪比条件下的水声瞬态信号检测,该文提出子波检测和局部瞬时能量密度级双重降噪方法。该双重降噪方法通过自适应选取含有用信号的某阶固有模态函数(IMF),计算Hilbert能量谱并进行局部积分,滤除子波检测残留下来的带外噪声。此外,结合宽度-包络联合检测机制,构造了水声瞬态信号局部瞬时能量密度检测器。湖试数据处理结果表明,局部瞬时能量密度检测器可有效降噪并在低信噪比条件下提取瞬态信号,较传统能量检测器具有更好的检测性能。     

自适应正弦数字滤波在微弱信号提取中的研究

针对强正弦干扰信号背景下微弱信号的提取提出一种新方法-自适应正弦滤波.自适应正弦滤波是将信号分解成不同频率信号的线性组合,按照最小均方误差准则自动调节各频率的权重以实现对实际信号的最佳逼近,利用算法收敛结果便可精确地得到所求信号的幅值和相位.MATLAB仿真结果证明,与数字相干检测法相比该方法能更快速地提取微弱信号.     

自适应小波变换及其在JPEG 2000中的应用

针对传统的线性小波分解不能很好保留图像边缘信息．且在跃变点处会出现大的小波系数而不利于图像压缩，提出了一种新的基于提升方案的二维不可分离自适应小波变换（AWT）方案。在该方案中，根据局部信息自适应地将图像分为平滑区域和非平滑区域．在不同区域选取不同的更新和预测函数。通过在JPEG2000中的实验结果表明，用该方法进行图像分解。低频近似图像保留了细节信息，边缘清晰；对双边AWT后的图像压缩，性能优于JPEG2000的5／3小波和9／7小波，峰值信噪比（PSNR）提高0．5～2．0dB。     

基于小波变换微弱生命信号提取的研究

利用小波变换研究微弱生命信号提取问题,简要介绍Mallat算法,采用小波阈值去噪法对强噪声背景下微弱生命信号进行去噪研究,并简要介绍阈值的估计方法,通过实例,利用MATLAB仿真验证小波变换在微弱生命信号的提取中可取得良好的效果。     

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。     

小波去噪在频谱编码传输中的应用

本文详细介绍了数字信号的频谱编码传输方法和小波门限去噪法,研究了小波门限法在双极性线性相位编码中的去噪性能.为了找到最佳的小波去噪方案,本文对各种影响小波去噪性能的参数作了比较研究.最后对小波去噪的运算量进行了统计.结果表明,小波变换在去噪性能和实时处理方面均具有实用价值.     

基于积分二次相位函数和分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计

针对高斯白噪声中多分量线性调频信号参数估计问题,提出了一种基于积分二次相位函数（IQPF）和分数阶Fourier变换的新方法。分析了IQPF估计线性调频信号调频率的原理,指出IQPF有压制弱信号的缺点。为解决强度相差较大的多分量线性调频信号中弱分量信号的参数估计问题,提出利用分数阶Fourier变换域的信号分离技术,逐次估计强信号分量的参数并将其消去,来提高多分量信号参数估计的可靠性。最后通过计算机仿真,验证了该方法的有效性。这种方法与Radon-Winger变换法、Radon-Ambiguity变换法和单纯的分数阶Fourier变换法相比,极大的简化了计算。因此,该方法非常适合于多分量LFM信号的快速参数估计。      

基于解析图像的小波变换光学载频干涉全息图相位重建方法

将解析图像和实数小波变换(WT)相结合应用到光学载频全息图分析中。首先对载频全息图进行希尔伯特变换构造解析图像,然后对解析图像进行WT,提取小波脊处对应的WT系数的相位信息即可得到载频全息图的相位信息。由于母小波优秀的空域局部化能力,使得因全息图边缘不连续引入的误差被限制在局部区域。同时,由于不需要人工滤波操作,所提方法一定程度上解决了载频全息图的频谱混叠问题。给出了严格的理论公式推导、计算机模拟和实验验证。     

基于小波变换的光寻址电位传感器信号去噪研究

基于(LAPS)(光寻址电位传感器)技术的生化传感器中的光生电流是一种微弱的非平稳信号,信噪比(SNR)低。为了提取清晰的LAPS信号,且鉴于传统的傅里叶方法去噪后信号失真严重,本文采用小波变换的方法对LAPS信号进行去噪处理。通过小波变换将信号分解为3层,得到各层的小波系数以及阈值。根据每一层系数特点,按阈值进行分别处理,得到新的小波系数。最后根据新的小波系数,重构信号。对去噪后的信号进行频谱分析发现,信号频谱为有效的LAPS信号谱段。将傅里叶去噪和小波去噪方法进行对比发现,小波去噪得到信号的SNR和平滑度(SR)要高于傅里叶去噪,表明小波变换是LAPS信号去噪的有效方法。     

小波变换与匹配滤波耦合的激光雷达弱信号处理

远距离激光雷达回波信号弱，干扰强，处理比较困难。距离越远，得到的有用信号就越弱。为了提高激光雷达检测距离，对弱信号进行数字信号处理就显得很重要。采用一般方法常将干扰信号判断成有用信号，从而影响了激光雷达的工作能力。夺文采用小波变换和匹配滤波耦合的方法对激光雷达弱信号进行处理，既能从强噪声中提取有用信号，又能有效的去掉强干扰信号。采用一台TEA—CO2激光器进行实验，当采样速率达到200MHz时，对于信噪比大于1．2的含噪信号能有效地去掉噪声和强干扰信号，在保持原信号特征的情况下，准确地提取出有效的弱信号。这就有效地提高了激光雷达的工作能力。     

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.     

使用小波变换的MPSK信号调制类型识别

信号的数字调制类型识别在电子战、电子侦察和威胁告警等领域有广泛的应用前景.本文对小波变换应用于MPSK信号的调制类型识别进行了研究,并提出了一种基于小波变换的提取MPSK信号相位信息的方法.通过对相位信息进行统计处理,可以有效地识别MPSK信号的调制类型.计算机仿真结果表明本文所述方法的有效性和正确性.