雷达目标双谱特征分析与分类方法研究

利用复信号双谱估计技术分析了常规相参雷达实测飞机目标回波信号,研究指出目标回波是典型的非高斯信号,且其双谱分布区域信息较好地反映了目标的部分散射调制特性,可作为目标分类特征．在此基础上,提出一种目标双谱特征抽取和模板构造方法．利用双谱经阈值化处理后的二值特征图,分别定义了“核”和“域”来表征目标双谱分布区域的共性和范围,并用其构造目标模板．实测数据实验结果表明了该方法在分类效果和特征降维方面的有效性．     

雷达目标双谱持征分析与分类方法研究

利用复信号双谱估计技术分析了常规相参雷达实测飞机目标回波信号,研究指出目标回波是典型的非高斯信号,且其双谱分布区域信息较好地反映了目标的部分散射调是特性,可作为目标分类特征,在此基础上,提出一种目标双谱特征抽取和模板构造方法。利用双谱经阈值化处理后的二值特征图,分别定义了“核”和“域”来表征目标双谱分布区域的共性和范围,并用其构造目标模板,实测数据实验结果表明了该方法在分类效果和特征降维方面的有效     

双谱在微弱信号检测中的应用

根据高斯噪声双谱为零的特点,采用双谱分析法检测强噪声背景下的微弱信号.仿真结果表明,双谱分析法可以较好地抑制噪声信号,检测出有用信号.     

基于高阶累积量的参数化双谱分析的肺音特征提取

用高阶谱分析方法，对肺音信号进行了特征提取．以非高斯白噪声激励的AR(Auto Regressive)参数模型对肺音信号进行建模，导出了基于三阶累积量的三阶递推方法的非高斯参数化双谱的计算方法，用双谱的互相关估计模型阶次，并对肺音数据进行了参数化的双谱估计，给出了在双频域内从双谱及其切片谱提取肺音特征信息的方法，并利用该方法对正常、哮喘和细罗音3种肺音目标进行了神经网络的识别实验．结果表明：所提出的特征提取方法大大降低了输入特征的维数，具有较高的识别率．     

基于高阶累积量的参数化双谱分析的肺音特征提取

用高阶谱分析方法,对肺音信号进行了特征提取.以非高斯白噪声激励的AR(AutoRegressive)参数模型对肺音信号进行建模,导出了基于三阶累积量的三阶递推方法的非高斯参数化双谱的计算方法,用双谱的互相关估计模型阶次,并对肺音数据进行了参数化的双谱估计,给出了在双频域内从双谱及其切片谱提取肺音特征信息的方法,并利用该方法对正常、哮喘和细罗音3种肺音目标进行了神经网络的识别实验.结果表明:所提出的特征提取方法大大降低了输入特征的维数,具有较高的识别率     

基于高阶统计量和小波变换的差压信号分析

为分析气液两相流差压信号的内在特征，提高测量信号的信噪比（SNR），提出了一种基于小波变换和高阶统计量的信号分析方法.该方法利用小波变换技术将差压信号分解为多个不同频段的尺度函数，根据先验知识滤除信号中的高频噪声，同时提取不同尺度上的细节信号能量特征值.基于高阶统计量技术，提取不同工况下重构的已除噪差压信号的双谱特征值，分析了信号的双谱特性.初步研究表明，小波变换和高阶统计量相结合的信号分析方法能有效地抑制信号中的高斯有色噪声，提取的细节尺度能量特征和双谱特征可以提供更多的关于管道内复杂流动状况的信息.该方法为气液两相流流动状态的判别和过程监控提供了有益的借鉴.     

基于双谱对角切片的目标架次识别方法

高阶谱较功率谱含有更多的目标回波信息，如相位．针对常规低分辨警戒雷达对飞机目标的架次识别这一应用背景，利用双谱对角切片作为特征矢量，经K-L变换后，用径向基神经网络进行分类，取得了良好的识别效果．     

倒双谱估计在海洛因吸毒者脉象信号检测中的应用

提出了用倒双谱估计和BP神经网络来检测中医脉象信号的方法，用该方法对15例吸毒者和15例正常人的脉搏波的倒双谱进行了估计，提取出每例脉搏波信号的倒双谱的3个特征参数，并将这3个参数构造1个三维特征参数向量作为所设计的BP神经网络的1个样本输入．研究结果表明。该方法能有效地区分吸毒者和正常人脉象信号的差异，并可进行自动识别．     

倒双谱估计在海洛因吸毒者脉象信号检测中的应用

提出了用倒双谱估计和BP神经网络来检测中医脉象信号的方法,用该方法对15例吸毒者和15例正常人的脉搏波的倒双谱进行了估计,提取出每例脉搏波信号的倒双谱的3个特征参数,并将这3个参数构造1个三维特征参数向量作为所设计的BP神经网络的1个样本输入.研究结果表明,该方法能有效地区分吸毒者和正常人脉象信号的差异,并可进行自动识别.     

基于高阶统计量的小波变换去噪算法

图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染.传统的去噪方法不仅滤出了图像的噪声,同时使图像细节变得模糊.本文提出一种基于双谱和小波变换的去噪算法.该方法是根据高斯噪声及椒盐噪声在小波变换下的不同特征,并结合双谱滤波、中值滤波的特点,在小波城内对高频子带进行双谱滤波,去除图像中的高斯噪声,然后进行中值滤波,去除图像中的椒盐噪声.高斯噪声的双谱为零,能够彻底的去除高斯噪声.该算法的实验结果表明不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节.其滤波效果优于传统的图像去噪方法.     

利用累量不变量对MPSK信号分类

针对MPSK信号的分类问题，提出一种新的基于高阶统计计量的分类特征。新特征对MPSK信号星座图的平移、尺度和相位旋转变换具有不变性，并可抑制有色和白的加性高斯噪声。新特征用于MPSK信号分类，在给定的数据长度和中等信噪比条件下，得以了很高的识别概率。最后给出了计算机仿真结果，并与已有算法进行了比较。     

基于双谱的水下目标辐射噪声的特征提取与分类研究

以大量的水下目标辐射噪声资料为依托，借助高阶累积量分析法，研究了目标信号的非高斯特性。基于双谱估计和Walsh维数压缩技术提取了不同类别目标的65维双谱特征。结果表明，该特征对水下目标辐射噪声信号具有很好的分类效果，同时又能有效地抑制高斯有色噪声。对于六类水下目标辐射噪声信号，可取得约92％的正确分类率。     

双谱二次特征在雷达信号识别中的应用

针对利用常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号识别存在的问题,提出将信号双谱作为雷达辐射源特征参数,并将Bhattacharyya分离度准则作为双谱的二次特征提取的算法.利用双谱分析可以完全抑制高斯有色噪声对信号的影响,同时保留信号的幅度和相位信息的特点,提高雷达辐射源特征参数的有效性;针对信号双谱中包含许多对识别辐射源不起显著作用的双谱和与辐射源识别无关的冗余双谱,将Bhattacharyya距离作为双谱二次特征提取的依据,将具有最强类可分离度的双谱提取出来作为信号的特征参数.仿真结果表明,提取的双谱二次特征具备一定的抗噪能力,在较宽信噪比范围内能够较好地体现辐射源之间的个体差异,平均识别正确率可达到95%.     

中医脉象信号的参数化双谱估计及切片分析

采用ARMA参数化双谱估计法对15例吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了参数化双谱估计.在得到每一例脉搏波的归一化双谱幅值对角切片后,应用K-L变换得到30个样本特征向量,然后设计4-9-1的BP神经网络进行模式识别.除1例正常人被误判外,其余的受测者全部予以正确识别.研究结果表明,归一化双谱对角切片与K-L变换相结合的方法是提取中医脉象信号特征的有效方法.这种方法与BP神经网络的联合应用,对海洛因吸毒者和正常人的脉象信号具有很高的识别率.     

宽带雷达动目标的一种互相关系数累加检测器

针对宽带雷达动目标检测问题,提出了一种在高斯噪声中的互相关系数累加检测器．宽带雷达动目标信号在距离频率域进行傅里叶变换取绝对值消除目标运动带来的相位项后,求互相关系数．利用相邻宽带雷达信号具有较大相关性这一特点,将多次相邻回波的互相关系数累加作为检测统计量．分析了高斯噪声互相关系数的概率分布,给出了检测门限设置方法．理论分析表明,互相关系数累加检测器具有恒虚警检测性能．计算机仿真试验表明,互相关系数累加检测器相比多普勒导向矢量已知的不依赖散射点分布密度的广义似然比检测器,在检测率为90％时有2dB的改善．     

雷达波形优化的特征互信息方法

针对扩展目标识别中距离敏感性的波形优化问题,在通用注水法的基础上提出了基于特征提取的波形优化设计方法,简称为特征互信息方法．该方法通过最大化识别特征与目标特性之间的互信息以达到增加各类目标可分性的目的．仿真结果表明,相对于线性调频信号和注水法优化信号,特征互信息方法优化信号可以得到更大的互信息,并能较好地提高目标的识别性能．     

提取舰船辐射噪声信号奇异性方法研究

研究了舰船辐射噪声的Lipschitz奇异性指数的分类性能及其提取方法。提出对舰船噪声进行自适应Gauss平滑滤波是一可取的前置处理方法,它可以提高特征参数的识别与分类能力。对实测的舰船信号的仿真实验证实,在分类和识别舰船被动目标前,进行适当的滤波,再提取Lipschitz指数可使得所提取的特征识别和分类能力更高。     

双谱特征提取在欺骗式干扰方式识别中的应用

为了识别出具体的欺骗干扰方式,从而使雷达有针对性地选择抗干扰方法,该文提出了基于双谱特征和模式识别技术的欺骗式干扰识别方法。该方法给出了欺骗式干扰的双谱分布和估计方法,在分析其分布特征和统计特性的基础上,定义两种特征因子;采用基于核聚类的支持向量机分类器,完成对不同欺骗干扰方式的识别;建立了完整的干扰模式识别模型。仿真实验表明,该方法对3种不同欺骗干扰方式的正确识别率高,而且基本不受干噪比影响。     

基于对角积分双谱的雷达辐射源信号识别

双谱以其独特的抗噪优势,广泛应用于信号分析。双谱的数据量较为庞大,目前减少双谱数据量的方法中积分双谱的效果最好,然而各种积分双谱均存在一定的缺陷。文章提出了对角积分双谱,它沿平行于双谱次对角线的直线序列积分,不但避免了插值,而且包含了更多的相位和幅度信息。最后将对角积分双谱应用于低截获概率（LPI）雷达信号的特征提取。仿真条件下,对比分析了各种积分双谱的识别性能,结果表明对角积分双谱的识别性能优于其它积分双谱。