Wigner-Ville分布及在信号分析中的应用

给出了Wigner-Ville分布的定义和一种基于快速Fourer变换的有效算法,利用该算法对模拟单分量信号和模拟多分量信号进行了计算和比较分析,结果表明:单分量信号的Wigner-Ville分布具有很好时的频聚集性,而多分量信号的Wigner-Ville分布将会产生交叉项.这些特性说明Wigner-Ville分布对单分量信号处理具有很好的优越性,而对多分量信号则有很好的识别作用.     

Wigner-Hough变换在水下目标信号检测中的应用

研究利用Wigner-Hough变换对水下目标信号的检测问题。当信号的时频分布具有线条成分时,可以显著提高检测信噪比,同时对多分量信号时频分布的交叉项具有明显的抑制作用。仿真结果表明：对于多分量线性调频信号,当信噪比为-5 dB时;对于单分量信号,当信噪比为 7dB时,Wigner-Hough变换仍然具有很好的检测性能。将它应用于实际的湖试水声信号,仍然具有较好的检测结果。     

基于空间时频分布的非平稳信号盲分离算法性能研究

基于空间时频分布的盲信号分离算法可以用来分离具有不同时频分布的非平稳信号。Wigner-Ville分布（WVD）作为比较常用的时频分布，对合成信号存在交叉项，因而将WVD分布用于这种分离算法时，其分离性能并不好。理论上，大多数Cohen类时频分布可以抑制交叉项并且保持时频聚集性,因此，Cohen类时频分布可以在TFBSS中取得更好的分离性能。分析了各种常用的Cohen类时频分布对交叉项的抑制性能和对盲源分离性能的影响，理论分析和仿真结果表明：通常情况下，在时频盲源分离算法中，采用Born-Jordan分布、Choi-Willimams分布、Butterworth分布、广义矩形时频分布、减小交叉项分布、平滑伪WVD、ZAM分布、Margenau-Hill谱图时频分布和伪WVD分布时的盲分离效果优于采用WVD。     

基于经验模态分解的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法

针对Wigner-Ville分布（Wigner-Ville distribution,简称WVD）在多分量信号时频表示中固有的交叉项问题,提出了一种结合经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）的WVD交叉项抑制新方法。对待分析信号进行经验模态分解,得到一系列本征模态函数分量,为了进一步保证本征模态函数分量之间的正交性,对本征模态分量进行独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）,根据WVD定义,正交信号之和的WVD等于正交信号WVD的和,通过分别求分解分量WVD并求和的方式,得到最终的WVD时频表示,可以有效抑制多分量信号WVD的交叉项,并保持WVD的时频聚集性。     

一种新的基于短时傅里叶变换的时频分析方法

为获取非平稳多分量多项式相位信号更精确的时间和频率信息,研究了基于短时傅里叶变换(STFT)迭代实现的多项式Wigner-Ville分布(PWVD)、L和S类高阶时频分布的方法。依据定量时频聚集准则,提出迭代参数自适应最优化选择方法。与其他时频方法相比,在保持STFT对多分量信号无交叉干扰特性的前提下,此方法进一步提高了时频聚集性。通过仿真实验验证了本文给出方法的有效性。     

基于谱熵的单通道多跳频信号参数盲估计方法

针对在单通道接收情况下对多跳频信号参数盲估计困难的问题,提出了一种基于谱熵的异步跳频参数盲估计方法。该方法在对接收信号时频分析的基础上,利用谱熵函数完成了对异步跳频信号中跳频时刻的全盲估计,并进一步通过PRI变换估计了不同分量信号的跳频周期。仿真结果表明,该方法以无交叉项干扰的时频分析方法为基础时,都能实现对异步跳频信号参数的盲估计。当信噪比不低于6 dB时,对跳频周期能满足90%以上的检测成功率与0.1以下的均方根误差值。该方法在跳频驻留时间小于跳频周期时也适用,但检测性能会有所下降。     

复杂海况下舰船微弱信号的时频辨识研究

将时频分析技术应用于复杂海况背景下舰船物理场场微弱信号的辨识研究。分析了Wigner-Ville分布(WVD)检测微弱信号时的交叉项干扰问题，采用高阶Butterworth滤波器进行预滤波，并通过Blackman窗数字平滑滤波(SPWD)，抑制WVD交叉项干扰，提高WVD时频分辨率。基于舰船水压场海上测量，对算法进行对比验证，表明该算法显著提高对复杂海况下舰船微弱信号的辨识能力。     

基于合成信号瞬时频率的WVD交叉项能量分布规律

多分量信号的WVD变换将会产生交叉项,为研究交叉项能量分布规律,采用了信号合成的方法,对分量信号之间的互相关项进行了合成.根据合成信号的瞬时频率推导出交叉项的能量分布规律,并证明已有关于交叉项分布规律的研究结论只是其中一特例,最后进行了仿真计算,验证了结论的正确性.     

多跳频信号参数估计时频分析算法

为了解决噪声及干扰环境下多跳频信号参数估计难度大的问题，提出一种多跳频信号参数估计时频分析算法。首先对信号进行短时傅里叶变换得到时频图像，针对不同干扰的时频分布特点，通过能量对消、自适应阈值法、形态学滤波消除各类干扰影响，实现跳频信号的提取；通过区域联通标记算法标记各个跳频簇，并通过各跳频簇时长实现多跳频信号分选。利用改进的PAM聚类算法，完成跳频频率和跳频周期的估计。仿真实验表明，与通过提取时频脊线方式进行参数估计的算法相比，该算法具有更高的估计精度，同时能够准确分选出多跳频信号，在各类干扰影响下，仍具有较高的估计精度。     

非平稳随机信号的时频分析方法研究

Hilbert-Huang变换(HHT),利用时间序列上下包络的平均值确定"瞬时平衡位置",进而提取固有模态函数.通过实际测试比较STFT、WVD、DGS、HHT等方法.采用HHT算法实现时频信号模态的分解和提取,从DGS时频能量分布图形上可看到对交叉项的抑制,该优点WVD方法不具备.而采用DGS不用像STFT那样受窗函数选择的矛盾困扰,对信号的时频分辨高于STFT.     

参数化时频分析在连续波有源探测中的应用

针对双曲调频信号在连续波有源探测中的目标回波检测和直达波干扰抑制问题,提出了基于参数化时频分析的连续波信号处理算法。首先,通过分析双曲调频连续波的信号时频特性,结合参数化时频分析思想,提出了适于有源探测的频域参数化时频变换和针对双曲调频信号的核函数设计。然后,为抑制接收信号中的直达波干扰,采用参数化旋转时频变换处理接收信号,并进行时频域滤波以分离信号分量,再利用反变换重构回波信号。数值仿真和海上实验结果表明,所提算法不仅能准确估计信号时频特征、有效获取双曲调频连续波信号的时频增益、提升检测性能,还可以有效抑制直达波干扰。     

一种改进的空时自适应处理干扰抑制算法

传统的空时自适应处理算法对空间不同于来向的干扰可以有效地抑制,但对与信号同向的窄带干扰抑制程度不够,同时滤除部分有用信号。对级联IIR陷波滤波器的自适应算法进行了讨论,提出了一种改进的空时处理器结构,将级联IIR陷波滤波器与空时FIR滤波器组相结合。该算法有效抑制了窄带和宽带干扰,改善系统性能,提高输出信干噪比。仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的性能优越性。     

基于循环平稳特性的时频分析法欠定盲源分离

基于二次时频分布的算法是解决欠定盲源分离问题的一种有效方法。不同于传统算法,针对循环平稳信号,借助分段平均的周期图法求解谱相关密度函数,并利用其实现Wigner-Ville时频分布的重构。计算信号时频分布矩阵并找出自源时频点,利用自源时频点对应的时频分布矩阵构建新的3阶张量模型。利用平行因子分解,直接实现源信号的分离。该算法不需要假设任意时频点的源数目,不大于混合信号数目。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声,并且只需要一步即可实现源信号的恢复,避免"两步法"造成的误差叠加,提高了盲源分离的效率和性能。     

自适应滤波在火炮快速定向系统中的应用

为了实现火炮快速定向,文中以卫星信号为参照,给出了在一定基线下,利用天线的"和差方向图"进行炮口定向的基本原理。论述了自适应滤波在"差信号"最小点计算过程中的应用。仿真结果表明,自适应滤波可有效抑制"差信号"中的噪声,从而可以利用"和差方向图"实现较为准确的快速定向。     

一种新的频域自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上，提出了一种新的频域自适应波束形成算法。该波束形成算法先对输入信号进行FFT，然后在空间频域上带通滤波，最后.通过LMS(最小均方）算法实现自适应波束形成。FFT变换后信号自相关下降，LMS算法收敛速度提高；空间频域上帯通滤波可以消除带外的干扰信号，实现容易；带通滤波后的信号维数大大下降，LMS算法计算量和存储量大大降低，收敛速度进ー步提高。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度很快、性能较好，且计算量和存储量较少，易于实时实现。     

弹载MEMS加速度计自适应滤波算法

为了降低导弹过载的测量噪声,提出一种弹载微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)加速度计自适应滤波器的设计方法.该方法根据过载变化来设定条件阈值,对滤波系数进行自适应调节,提高了导弹过载测量精度.仿真结果表明:该滤波算法可有效将加速度计测量噪声标准差从0.020 6 m/s2降低到0.006 1m/s2,较好地兼顾了加速度计在低过载下数据平滑性和高过载下数据灵敏性的要求.     

基于时变滤波器的线性调频干扰抑制

为提高伪码调相脉冲多普勒引信抗线性调频(LFM)干扰性能,将基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的自适应时变干扰抑制滤波器应用到伪码调相脉冲多普勒引信中,用来对LFM干扰进行抑制.干扰抑制的效果与LFM信号参数的估计精度有关,为解决计算量与估计精度的矛盾,采用先大步长、后小步长两步估计法.仿真结果表明自适应时变干扰抑制滤波器显著改善了伪码调相脉冲多普勒引信的相关输出.     

基于极化敏感阵列的导航抗干扰方法

对于全球卫星导航系统的接收终端,抗干扰处理能够提高其干扰容量,是一项非常重要的工作。提出了一种改进的基于双极化天线阵列的联合极化-空域自适应处理方法进行干扰抑制。仿真实验表明,此方法能够有效降低干扰性,并且不需要知道干扰信号的先验信息,能够适用于卫星导航信号处理。     

基于数字调幅广播外辐射源雷达的弱目标检测

外辐射源雷达面临严重的多径杂波问题,因此要实现对弱目标的检测就必须尽可能地抑制直达波、多径杂波和提高目标的信噪比和信杂比。针对这一问题,在建立新体制雷达空域、时域、频域信号模型的基础上,提出一种空域与时域联合自适应处理技术。通过空域自适应波束形成对强多径方位形成零陷,针对弱多径采用基于横向滤波器的算法从时域上消除。以数字调幅广播外辐射源雷达为例,结合仿真和实测数据对空域与时域联合自适应处理技术进行分析,能够更加有效地检测出弱目标。研究结果表明:该技术能克服空域自适应波束形成方法自由度不足或杂波噪声比低导致的杂波零陷深度不够等缺点,并且能提高目标的信噪比和信杂比。     

时频联合分布理论在序列随机性检验中的应用研究

分析了短时傅里叶变换（FFT）在序列随机性检验中存在的不足，提出了将时频联合分布（TFD）论应用于序列随机性的检验中，并且对这种方法作了初步的研究。通过对两组不同伪随机序列的TFD编程分析，表明该方法克服了FFT不能在时域定位的缺点，为随机数发生器（RNG）的设计提供了参考。