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.     

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。     

基于单矢量水听器时频声强法的非合作水声跳频信号多维参数估计

针对传统方法对水下非合作跳频信号的多维参数估计效果不佳的问题,提出一种基于单矢量水听器时频声强法的非合作水声跳频信号空时频参数估计方法。利用矢量水听器声压通道与振速通道的接收信号建立时频域的短时互谱分布,分析噪声与信号在时频域分布的差异,通过迭代去噪法与连通域方法,对噪声进行抑制并平滑每跳的能量分布;采用复声强法对短时互谱矩阵进行处理,得到清晰稳定的跳频信号空时频分布;提取空时频分布的脊线并利用Haar小波变换对脊线进行奇异点检测,估计出信号的多维参数。仿真和水池试验结果表明,当信噪比大于-5 dB时,所提方法得到的参数估计归一化均方根误差小于0.05。     

一种基于空间时频分布的波达方向估计方法

基于信号空间时频分布的到达角（DOA）估计算法利用Cohen类分布构造时频分布矩阵代替传统的阵列协方差矩阵，既适用于平稳信号的场合又适用于时变、非平稳信号的情形。如何在时频分布矩阵中选择合适的时频点是此类算法的关键。分析了信号项选择和联合对角化的原理，并通过无约束最优化方法在时频平面上寻找单信号项的时频点，通过时频MUSIC方法对线性调频信号进行DOA估计，仿真结果证实了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于多项式Wigner-Ville分布的膛内弹丸回波信号处理

设计了1组新系数构造多项式Wigner-Ville分布的核函数,对膛内弹丸回波信号进行处理,消除了交叉项干扰。与传统方法相比,该方法计算效率提高了10倍,误差降低了1个数量级。     

基于小波变换的跳频编码信号模型辨识

跳频编码信号是新型的脉压雷达信号类型，如何有效地对其截获和识别具有重要的现实意义。文中依据小波变换理论和对跳频编码信号的分析，提出了一种快速辨识跳频编码脉冲压缩信号模型的新算法。进行了计算机仿真，仿真结果证明了此算法的有效性。     

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。     

基于综合时频检测的雷达信号脉内特征提取

通过对小波变换法、Wigner—Ville分布等典型雷达信号脉内特征提取方法优缺点的分析,提出了一种将小波变换法和Wigner-Ville分布提取的结果进行截断综合的综合提取算法,实现了雷达信号的脉内特征准确提取。仿真结果表明,该算法在较低信噪比下仍有很好的效果。     

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。     

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.     

基于联合Wigner-Ville分布—随机Hough变换改进算法的线性调频信号参数快速估计

为了解决传统Hough变换(HT)庞大的计算量和存储量的问题,提高对线性调频( LFM)信号参数估计的实时性和准确性,根据Wigner-Ville分布(WVD),得到含噪单分量LFM信号的时频特性,利用最大值法进一步估计出瞬时频率;截取一段频率估计值,利用随机Hough变换(RHT)实现LFM信号的参数估计。仿真分析表明,与传统WVD-HT相比,该算法的运算量明显减少,约为WVD-Hough的1/3,并且参数估计精度高于WVD-Hough算法,具有校强的实用性。     

魏格纳-维尔分布交叉项抑制方法综述

魏格纳-维尔分布(WVD)交叉项抑制一直是时频分析领域的研究热点之一,已有相当多的交叉项抑制方法被提出来并得到应用。综述了能量分布方法、信号分解方法、多谱图叠加法和其他类方法,并对各类方法的优缺点作了全面总结和分析,最后,对魏格纳-维尔分布交叉项抑制提出了一些参考性思路,如利用小波分析工具、分数阶傅里叶变换工具,以及多种方法综合应用等。     

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。     

弹丸在膛内运动的回波信号瞬时频率估计方法研究

微波干涉仪可获取含内弹道运动信息的多普勒回波信号,为有效地估计回波信号的瞬时频率,利用短时傅里叶变换、Wigner-Ville变换、多项式调频小波变换（PCT）等方法对含有不同噪声的模拟弹丸回波信号和真实的弹丸回波信号进行分析和对比。研究结果表明：多项式调频小波构造匹配变换核的PCT方法时频聚集性最好,瞬时频率估计精度最高,并具有一定的抗干扰能力,说明PCT方法适合于弹丸在膛内运动回波信号的瞬时频率估计。     

基于时频分析的伪码调相引信自适应干扰对消器设计

时频分析是识别宽带扩频信号中窄带干扰的有效方法。采用扩展离散Wigner-Ville分布( EDTWD)的时频分析方法提取和重构伪码调相引信回波信号中的窄带干扰,然后通过自适应干扰对消将干扰消除。该方法不需要干扰信号的先验知识,滤除干扰的同时使目标回波信号失真很小,也适用于存在多个干扰源的情况。介绍其算法原理和设计过程,并给出仿真结果。