Dopplerlet变换及其匹配收敛性分析

介绍了一种以伸缩、时移和频移后的加窗Doppler信号为基函数的时频信号表示Dopplerlet变换,证明了基于Dopplerlet基函数的自适应匹配投影塔形分解算法是收敛的,而且分解过程中所得残差信号的能量按指数律衰减。实验结果表明了以Dopplerlet为基函数的自适应匹配投影塔形分解法能更紧凑地表示自然界中的一类Doppler信号。     

Range-spread target detection using the time-frequency feature based on sparse representation

The wideband radar transmitting the linear frequency modulation signal often processes its echoes by the stretched processing. This paper deals with the range-spread target detection in white complex Gaussian noise. Here, we propose a new detection method for the range-spread target based on sparse representation, which selects the time-frequency feature to realise the target detection. It can be simply described as follows: first, the sketched signal is reconstructed from its noisy measurements by basis pursuit de-noising (BPDN); scatterers on the target are determined by its reconstruction and used to calculate the Wigner distribution; for the target embedded in noise, the time-frequency feature in its power-density spectrum is compared with the decision threshold. Meanwhile, the median absolute deviation (MAD) is adopted to estimate the noise variance. The mainly novelties can be concluded as follows: the Fourier matrix is selected to sparsely represent the sketched signal; the sparsity is used to improve the SNR of the received echoes; the Wigner transform is utilised to acquire the time-frequency feature of the range-spread target. Both the optimisation theory and time-frequency representation are introduced to solve the target detection problem. Experimental results on the raw data show that the proposed detector outperforms the conventional methods.     

Localized Radon-Wigner transform and generalized-marginal time-frequency distributions

This paper introduces the localized Radon transform (LRT) into time-frequency distributions and presents the localized Radon-Wigner transform (LRWT). The definition of LRWT and a fast algorithm is derived, the properties of LRWT and its relationship with Radon-Wigner transform, Wigner distribution (WD), ambiguity function (AF), and generalized-marginal time-frequency distributions are analyzed.     

二次时频表示中核函数的优化设计

二次时频分布是分析非平稳信号的有力工具，在具有许多优良特性的同时，存在严重的交叉干扰项。在Wigner-Ville分布及Cohen类时频分布具有固定核函数的基础上，研究了基于信号的核函数优化设计的两种方法，径向高斯核函数和最优相位核函数的设计方法。基于信号的核函数的时频表示可以有效地抑制或转移交叉分量，提高时频表示的可读估计，改善其主要性能。     

基于子空间匹配追踪的信号稀疏逼近

信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等领域得到了广泛的应用．最佳N项逼近是一个典型的NP难的问题．次最优的匹配追踪、正交匹配追踪和基匹配追踪是目前流行的算法．本文提出了一种新的算法——子空间匹配追踪．该算法可以克服匹配追踪算法中的过匹配现象,加速了算法收敛速度,同时计算量比正交匹配追踪小得多．最后,比较了匹配追踪、正交匹配追踪和子空间匹配追踪对仿真信号和语音信号的表示性能．表明了我们的方法有效均衡了计算量和收敛速度两方面的要求．     

A NEW QUADRATIC TIME-FREQUENCY DISTRIBUTIONAND A COMPARATIVE STUDY OF SEVERAL POPULARQUADRATIC TIME-FREQUENCY DISTRIBUTIONS

A new quadratic time-frequency distribution (TFD) with a compound kernel is proposed and a comparative study of several popular quadratic TFD is carried out. It is shown that the new TFD with compound kernel has stronger ability than the exponential distribution (ED) and the cone-shaped kernel distribution (CKD) in reducing cross terms, meanwhile almost not decreasing the time-frequency resolution of ED or CKD.     

具有迭代结构的时频分布计算方法

本文讨论了时频分布中的迭代算法的问题.通过选择特殊的计算窗口,时频分布的迭代运算形式能够有效地利用前面数据段的分析结果,从而避免了重复性的运算,使得计算效率得到提高.本文对原有的利用单边窗口的时频分布迭代算法的性能进行了分析,提出了采用对称型窗口的迭代计算形式.与单边窗口相比,双边形式的计算窗口不但可以有效地提高时频表示精度,同时还能够更为准确的表示信号的瞬时频率.文章对各项理论分析结果提供了相应的仿真实验结果.     

一种基于时间-频率特征分析的自适应信道化技术

针对按频率均匀划分子信道的数字信道化技术缺乏灵活性、资源利用率低等问题,提出了一种基于信号时间-频率特征分析的自适应信道化技术.对中频数据进行时-频分析,根据信号时-频特征参数差异对子信道进行跟踪、聚类,自适应动态调整参与反变换的子信道,实现宽带复杂调制信号的完整截获、跟踪、分离.仿真分析结果验证了算法的有效性,且其计...     

Near-field time-frequency localization method using sparse representation

This paper presents a novel near-field source localization method based on the time-frequency sparse model.Firstly,the method converts the time domain data of array output into time-frequency domain by time-frequency transform;then constructs sparse localization model by utilizing the specially selected time-frequency points,and finally the greedy algorithms are chosen to solve the sparse problem to localize the source.When the coherent sources exist,we propose an additional iterative selection procedure to improve the estimation performance.The proposed method is suitable for uncorrelated and coherent sources,moreover,the improved estimation accuracy and the robustness to low signal to noise ratio(SNR) are achieved.Simulations results verify the efficiency of the proposed algorithm.     

基于能量的时频特征提取研究

有效地从含有噪声的非平稳信号中提取特征是进行非平稳信号分类等研究的基础。应用流域算法,对含有高斯白噪声的非平稳信号的时频分布图进行分割,并根据能量占优的准则对其合并,提出了一种基于能量的特征提取方法。仿真结果表明该方法能有效地提取特征量,且对高斯白噪声具有很好的抗噪性能。     

由时频分布引导的四参数子空间匹配追踪算法

为了克服四参数匹配追踪计算量巨大的缺点,本文提出了一种由时频分布引导的四参数子空间匹配追踪算法.该算法由引导时频分布确定chirp原子的时频中心,然后用模板匹配方法搜索原子的尺度和调频率(chirp rate).这样,一个高计算复杂度的四维搜索问题被转化为两个相对简单的二维搜索问题.为有效利用时频分布,每次搜索多个时频原子,这些原子不再相互正交.为此,我们利用最小二乘方法计算信号(或残差信号)在相应子空间上的正交投影.同快速脊追踪算法相比,四参数子空间匹配追踪需要更少的原子逼近信号,对实测语音信号的数值计算也证实了这点.     

平滑伪Wigner-Ville分布在脑电信号处理中的应用

介绍了平滑伪Wigner-Ville分布(SPWD)的基本原理,并说明了Cohen类时频分布和SPWD之间的关系,给出了SPWD的离散形式.对一段诱发同步脑电信号做了时频分析,并将结果和基于Fourier变换的谱估计和基于短时Fourier变换的谱图进行了比较,从时频分布图中观察到了用谱图方法难以看到的枕部α波"squeak"现象.     

基于小波时频分析的心音异常信号检测

利用小波时频分析知识,结合Choi－Williams分布及重排对正常心音信号和异常心音信号进行能量分布分析,运用matlab编程可以计算得到正常心音和异常心音信号不同的时频分布结构,从而可以很清晰的区分心音信号是否正常。时频分布操作简单,信号蕴含信息很强,可以通过连续观测结果分析,清楚的发现异常心音信号出现的时刻,从而进行及早的预判和相应治疗,对于心脏相关疾病的预防具有很好的指导作用。     

基于相移偏移和匹配追踪的探地雷达成像方法

把非均匀采样快速傅里叶变换(NUFFT)算法引入到探地雷达(GPR)成像的相移偏移算法中,避免了常规相移算法中的插值运算,实现了相移偏移的高精度快速计算;把最小二乘原理引入到匹配追踪(MP)算法中,克服了MP算法中寻找最优原子的耗时过程,并使用解析道和解析子波,实现了GPR信号谱分解的快速计算。然后,综合改进的相移偏移方法与最小二乘匹配追踪算法,提出了一种计算GPR偏移成像结果振幅谱和相位谱的方法,更有效地反映地下媒质的结构特征。模拟资料和实测资料的测试结果表明:相对单纯相移偏移方法,该综合方法能有效压制噪声,极大地改善含噪声资料的成像质量,而且,综合分析幅度谱和相位谱,可以提高识别和圈定目标体的能力。     

基于时频分布图像和主分量分析的脉内调制识别算法研究

本文提出了一种利用模式识别中图像处理的方法来进行雷达脉内调制特征识别的新算法.通过对雷达信号时频分布图像进行二维小波分解,并对其进行主分量分析,获得每类雷达信号中的特征参数,构建相应的分类器,并利用此分类器对信号进行识别.仿真结果表明,利用信号的时频分布图像来进行信号识别是完全可行的,提取的特征参数具有很好的鲁棒性,具有较强的抗噪声能力,同时可以取得较高识别率.     

基于时频分析的雷达信号到达角估计

现有的空间时频分布(STFD)的信号表示只适用于窄带、连续信号的分析，而雷达侦察系统要求对脉冲、线性调频等信号同时进行到达角(DOA)、频率和信号时域参数的估计。本文给出了现有空间时频分布对雷达信号DOA估计的条件，并提出了基于修正STFD矩阵的DOA估计算法。通过对各阵元输出作时频分析，估计信号的频率参数，然后据此构造方向向量和修正STFD矩阵，即可构造MUSIC空间谱。该算法不受基于现有STFD算法的条件限制。     

基于时频分析的ISAR成像

传统的逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法用傅里叶变换进行频谱分析,对机动目标的成像会导致成像模糊。本文应用短时傅里叶变换(STFT)、魏格纳分布(WVD)、平滑伪魏格纳分布(SPWVD)几种时频分析方法对机动目标进行瞬时成像。仿真和实验结果表明,通过该方法能得到清晰的目标的距离-瞬时多普勒像。     

基于Radon-Ambiguity变换的LFM信号时/频差快速联合估计

提出了一种基于Radon-Ambiguity变换(Radon-Ambiguity Transform, RAT)的线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号时/频差快速联合估计的算法.根据LFM信号在多个不同角度上的RAT峰值位置建立一组以信号间时差和频差为未知量的方程组,求解方程组即可得到时/频差的估计值.对于存在噪声的信号,RAT误差会导致方程组不能直接求解,为了抑制噪声干扰,采用最小二乘法估计时/频差.本文算法无需计算二维平面上各点的模糊函数值,并且由于离散RAT可以通过快速傅里叶变换快速实现,具有所需运算量低的优点.仿真实验表明,相比于常见的基于模糊函数峰值搜索的时/频差估计算法,本文算法在保证时/频差估计精度的同时能够显著提高运算效率.     

基于时频分析的高频地波雷达目标检测算法

为提高海事监测中高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFS-WR)对运动目标的检测准确率,提出了一种基于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法.对HFSWR的接收信号进行频率细化处理以提高后续时频分析的频率分辨率;然后,进行基于Morlet小波的时频分析以提取目标的时频分布特征,为提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰,对小波尺度谱进行重排;根据得到的时频分布特征实现可疑目标区的精确检测.实验结果表明:该算法能有效检测多普勒频率相差很小的运动目标以及海杂波附近的运动目标,可用于对常规目标检测算法无法判定的可疑目标区域进行精细、准确的目标检测与分析.     

Adaptive time-frequency analysis based on autoregressive modeling

A new adaptive method for discrete time-frequency analysis based on autoregressive (AR) modeling is introduced. The performance of AR modeling often depends upon a good selection of the model order. The predictive least squares (PLS) principle of Rissanen was found to be a good criterion for model order estimation in stationary processes. This paper presents a modified formulation of the PLS criterion suitable for non-stationary processes. Efficient lattice filters based on the covariance assumption are used to estimate the model parameters of all model orders less than some maximum order M. It is shown that the resulting complexity is no larger than M. The modified PLS criterion allows the model order to adapt to non-stationary processes and, in turn, compute adaptive AR based time-frequency representations (TFRs). Examples of time-frequency analyses for synthetic and bio-acoustical signals are provided as well as comparisons to classical time-frequency representations.