低信噪比下脉内频率编码信号特征提取

信号脉内特征提取技术是雷达对抗系统分选、识别截获信号的关键技术。提出了一种首先用小波分析对脉内频率编码信号进行去噪，在此基础上再利用小波脊线法提取脉内特征的方法。计算机仿真验证了算法的有效性，具有一定的应用价值。     

低信噪比下模拟调制方式自动识别

自动调制识别是非协作通信系统接收机设计中的重要研究课题。文章针对模拟调制方式提出了一种基于决策理论的识别流程，在频域中分析了线性平滑的方法。提出了用小波变换的门限消噪法对信号包络进行处理，提高在低信噪比时的识别效果。仿真结果表明，在低信噪比时，该流程有很高的识别正确率。     

低信噪比下LFM信号瞬时频率的提取

讨论一种在低信噪比条件下提取 LFM 信号瞬时频率的方法,即先对信号进行小波去噪处理,再求得信号的瞬时相位序列,最后利用高阶差分的方法求取瞬时频率.仿真实验验证了本方法在低信噪比情况下仍能有效提取瞬时频率.     

低信噪比下雷达信号脉内特征的提取

雷达信号脉内特征的提取是雷达对抗系统分选和识别截获信号的关键技术之一。利用小波脊线法可以实现雷达信号脉内特征的提取,但低信噪比下分析误差比较大。为改善低信噪比下脉内特征提取算法的性能,提出了首先用小波分析对信号进行去噪,提高信噪比,在此基础上再进行脉内特征提取的方法。仿真结果证明该算法有效,具有一定的参考价值。     

一种低信噪比雷达信号分选方法

文章就低信噪比雷达辐射源信号分选问题提出一种结合FastICA和小波去噪方法的改进算法,通过仿真实验表明新算法能够有效提高信噪比,增强了信号的可识别性。文中还就算法的实现顺序分别进行了实验,并将其结果分别与FastlCA算法作了比较,证实新算法比FastICA算法性能更优越。最后,文中给出经过新算法分选后的信号能量损失比并给出相应分析。     

强背景噪声环境下的线性调频信号检测

基于线性调频(LFM)信号Wigner-Ville变换的零频处仍保存原信号所有信息的结论，提出了改进的基于互Wigner-Ville分布线性调频信号的检测方法。该方法具有较好的抗噪声能力，在更低的信噪比下，可以实现单个或多个强度相差较大的线性调频信号的检测。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

变信噪比信号的分段阈值去噪算法

针对变信噪比信号,提出一种分段阈值去噪算法,该方法通过调整估计器的长度可以适应信噪比的变化.仿真结果表明:分段阈值法对变信噪比信号的去噪效果明显优于阈值方法.     

低信噪比下脉冲激光雷达回波信号小波域滤波算法

通过分析脉冲激光雷达回波中目标信号与噪声在频域不同的分布特性及在小波域不同的传播特性,提出了小波域脉冲激光雷达回波信号滤波的新算法.在低信噪比下,利用小波分解和模极大值降噪技术相结合的方法,不仅能够很好地滤除激光回波中的高频噪声,并且也可大大降低回波中低频噪声对弱小目标的影响.仿真结果表明了该滤波算法的有效性.     

低信噪比下雷达通信一体化信号接收分离算法

在雷达通信一体化系统中,针对传统的信号分离算法由于信号存在噪声而导致分离效果不理想的问题,提出一种低信噪比下雷达通信一体化信号接收分离算法。针对观测信号存在噪声的问题,提出一种Denoising Attention Convolutional Neural Network(DACNN),与传统的DnCNN相比,融入通道注意力机制来增强其对不同通道间特征的学习总结能力;对去噪后的信号采用改进的三阶收敛FastICA算法进行分离。仿真实验表明,提出的分离算法相较于传统的信号盲源分离算法在观测信号含噪情况下仍能具有较好的分离效果。     

基于小波变换的雷达辐射源信号特征提取

在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵,与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明：提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。     

一种低信噪比下有效的数字信号调制识别方法

提出一种利用信号包络特征同分形维特征相结合的调制识别方法。利用奇异值分解降噪原理可以有效地对信号进行噪声抑制。仿真结果表明,在0 dB信噪比环境下,方法的正确识别率能够达到90%以上。     

低信噪比下的信号检测与参数估计算法

信号检测与参数估计是低信噪比突发通信研究的关键技术之一,双相关信号检测算法具有良好的性能,但是计算复杂度较高,为方便工程使用,对双相关算法进行了简化。简化的双相关检测算法部分运算结果可以直接用于频偏与相位估计,减少运算量。对简化的双相关算法进行了MATLAB仿真,同时采用经典算法进行频偏相位估计,仿真结果显示简化的算法在低信噪比下具有较宽的动态范围、较大的频偏估计范围以及接近理论界的相位估计性能。     

附加直流的低信噪比雷达微振动信号提取

基于毫米波雷达的微振动测量是一种非接触式高精度测量手段,在桥梁健康监测领域发挥着重要作用。微振动信号提取通常对雷达回波信号进行差分干涉处理获取差分相位信息,然后对差分相位积分反演得到高精度的目标形变量。高背景噪声下,差分相位出现缠绕现象,造成反演的形变量产生跳变,破坏了振动信息,无法准确反映目标的形变量和振动频率等振动特征。为了解决这个问题,本文提出了基于附加直流的低信噪比雷达微振动信号提取方法,该方法利用附加直流约束相位缠绕,并推导了附加直流带来的形变量幅度值调制系数,在解决形变量跳变问题的同时准确反演振动信号形变量。最后仿真数据与毫米波雷达实测数据验证了本方法的有效性。     

Low SNR Digital Communication over Certain Additive Non-Gaussian Channels

This paper presents a simple formula for the capacity of a coherent digital communication channel operating near threshold [i.e., with very low signal-to-noise ratio (SNR)] with additive noise from a certain class of arbitrary but known probability distributions. For the noncoherent threshold channel, the optimun receiver is derived for arbitrary modulations and fading. This receiver is shown to specialize to previously derived canonical froms for unmodulated signals.     

低信噪比条件下直升机微动特征提取方法

直升机旋翼转动产生的微多普勒调制能够反映其微动特性,准确估计出目标的叶片数量、旋翼长度和转动频率对直升机的识别具有重要意义。本文针对窄带脉冲体制雷达,提出一种低信噪比条件下的旋翼直升机微动特征快速高精度提取方法,推导了微动特征参数之间的内在联系,在时频域通过对时频图幅值进行积累获取目标闪烁参数,并将其作为先验信息对稀疏字典进行降维处理,降低正交匹配追踪算法的运算量,提高了微动特征参数的估计精度,在低信噪比条件下具有较好的鲁棒性,仿真和实验结果验证了方法的有效性。     

低信噪比数字通信信号识别算法研究

基于高阶累积量可以抑制高斯噪声的特性以及分形盒维数对噪声不敏感的特性,对于现代通信中常用的BPSK、QPSK、OQPSK、MSK和GMSK五种信号,建立了信号模型。理论推导了信号的高阶累积量特征,分析了信号的分形盒维数特征,提出了一种有效的识别算法。仿真试验证实了算法的可行性。     

低信噪比激光弱小回波信号的数字化检测和仿真

文章针对激光弱小回波信号的低信噪比,提出了运用数字信号处理技术对回波信号进行处理的方法,并进行了一系列仿真和计算.     

基于缓变信号消除的数字通信系统信噪比盲估计算法

针对认知无线电中的频谱分析问题,在软件无线电构架下给出一种数字通信系统信噪比盲估计模型.分析了数字通信系统中缓变区的存在性,并根据数字通信信号的循环平稳特性给出了信号缓变区的选择方法.提出了一种基于缓变消除的信噪比盲估计算法,该方法不需要通信系统发送目标波形.仿真分析表明,所提方法能够准确找到数字通信信号的缓变区,对各种数字通信系统都具有较好的信噪比估计性能.     

低信噪比雷达信号的数字化处理

分析了数字化处理技术能够实现低信噪比信号检测的原理,给出了几种典型雷达信号参数的数字化处理方法及试验结果。