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针对复杂非均匀水下环境中目标检测问题,提出了一种基于背景统计特性的鲁棒声呐恒虚警(Background Statistical Characteristics based Robust Sonar Target Constant False Alarm Ratio,BSCR-CFAR)检测算法。该算法将自动删除平均级检测(Automatic Censored Mean Level Detection,ACMLD)和排序统计恒虚警(Order Statistic CFAR,OS-CFAR)检测算法引入可变指数恒虚警(Variability Index CFAR,VI-CFAR)检测算法中,并通过评估背景特性,自适应选择更匹配的CFAR检测方法。仿真和声呐实测数据分析结果表明,相比较单元平均恒虚警(Cell Average CFAR,CA-CFAR)、单元平均选大恒虚警(Greatest of CFAR,GO-CFAR)、单元平均选小恒虚警(Smallest of CFAR,SO-CFAR)和OS-CFAR、VI-CFAR等检测算法,该算法在混响边缘、混响区、单/多强离散干扰等典型非均匀背景下的恒虚警检测保持了良好的鲁棒性。 相似文献
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针对在水下存在多途、混响及噪声边缘等非平稳背景条件下主动声呐检测器的检测性能,给出了一种变异指数的恒虚警率(Variability Index Constant False Alarm Rate,VI-CFAR)检测器。VI-CFAR结合了单元平均恒虚警率、最大选择恒虚警率和最小选择恒虚警率的检测算法,它在均匀平稳环境和非平稳环境下都具有较强的自适应性。理论分析和仿真结果表明,该检测器在均匀平稳背景下的检测性能与单元平均恒虚警率检测器相似,在多途、混响等干扰背景条件下具有较强的抗干扰能力,在噪声边缘背景下有较好的虚警概率控制能力且运算量小,是一种稳健的检测器。 相似文献
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相对传统的短时脉冲波主动声呐而言,连续波主动声呐是一种新型体制的声呐设备,允许在扫描周期内发射高占空比的信号,并且在发射信号的同时进行侦听,由此可以对水下目标实现连续照射,消除距离盲区。由于发射和接收机制的不同,连续波主动声呐对发射信号的波形和处理方法也各有差异,一是要考虑到"直达波"抑制问题,二是要在时间带宽积和对目标的照射时间间隔两者之间进行折中。针对上述两个问题,设计了一种在连续波主动声呐中发射的新型脉冲串信号,该类信号由多个相互正交的广义正弦调频信号串组成,以此在频域上消除回波与拷贝信号的相关性;后置处理中对接收回波提供了三种不同的方案,在时间带宽积和照射时间间隔两者之间择优选择最佳检测效果。计算机仿真结果表明:该类信号波形以及相应的处理方法可以有效地抑制直达波干扰并给出目标的速度-距离信息。 相似文献
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针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法。首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰。声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采用Radon恒虚警率(Radon Constant False Alarm Rate,Radon-CFAR)检测声呐历程累积图像中的目标短时运动轨迹,能够检测到低信噪比的目标。分析了空时归一化处理和检测算法的性能,并通过海试数据验证了该算法的有效性,可以检测到低信噪比的蛙人目标回波。 相似文献
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雷达信号的恒虚警率检测 总被引:2,自引:0,他引:2
雷达信号的恒虚警率检测是雷达信号处理的重要组成部分。本文首先论述了雷达信号恒虚警率检测的设计原理,分析了评价其性能的准则,在此基础上介绍了恒虚警率技术在雷达信号处理中的发展和应用。最后概述了恒虚警率技术的研究动态。 相似文献
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针对弱信噪比时的水下主动声呐回波信号处理问题,从主动声呐入射信号和目标回波信号的先验信息出发,与压缩感知理论相结合,提出了融入频域先验信息的压缩感知方法(Compressed Sensing based on Fequency Prior Information,CSFPI)。针对主动声呐入射信号,获取其频域先验信息,将其作为“原子”融入信号的稀疏分解过程,构建完备频域先验稀疏矩阵。主动声呐回波信号可以等效为携带目标信息入射信号的线性叠加,将该特性与传统正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法结合,形成基于“块”的正交匹配信号重构算法。采用CSFPI方法处理仿真信号来验证理论方法的正确性。进一步,通过主动声呐发射接收装置获取湖上实测数据,用CSFPI方法进行处理。当压缩比为50%、信噪比低至-5 dB时,重构信号的匹配率高于70%。实验结果表明了CSFPI算法在处理低信噪比声呐信号时的有效性。 相似文献
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针对强噪声背景下微弱信号难以检测的难题,提出基于变尺度多稳随机共振的微弱信号检测方法。多稳随机共振系统比双稳随机共振系统具有更好的微弱信号检测能力,为强噪声背景下微弱信号的检测提供了新方法。首先对大频率信号进行尺度变换使之满足随机共振条件,将频率压缩后的信号通过多稳系统,调整参数使其发生随机共振得到信号的频谱特征,并与双稳随机共振方法得到的特征频率进行比较,仿真和实例结果均表明:相同条件下,多稳随机共振方法比双稳随机共振方法得到的频率准确,可以增强信号的幅值,有效地检测出被噪声淹没的微弱信号。 相似文献
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基于能量聚集性的轴承复合故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
轴承复合故障类型多样,且部分故障的特征频率相近噪声污染严重。采用经验模态分解(EMD)的方法,在强噪声背景下会引起相近频率故障成分的无法识别,同时也难以提取微弱的故障信号。由此,提出一种基于能量聚集性的轴承复合故障诊断方法。首先借助离散余弦变换(DCT)的频域能量聚集性和奇异值分解(SVD)的时域能量聚集性,对轴承复合故障信号进行预处理,实现降噪并分离频率相近的微弱故障信号。然后对分离出来的不同故障信号进行经验模态分解,去除伪分量,对剩余的本征模态函数进行频谱分析。最后,根据本征模态函数的频谱诊断故障。仿真信号和实测轴承故障诊断信号分析表明,与直接使用EMD进行轴承复合故障诊断相比,该方法能够在强背景噪声下准确分离频率相近的微弱故障分量,改善复合故障诊断的准确性。 相似文献