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。     

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。     

雷达低信噪比回波信号自适应识别方法

信噪条件会影响激光雷达低信噪比回波信号在时域上的相关性,导致信号识别结果准确性下降,对此,提出一种激光雷达低信噪比回波信号自适应识别方法。在低信噪比环境下,利用独立分量分析模型对低信噪比回波信号展开独立分量分析,分离出源回波信号和干扰信号,得到干扰抑制后的回波信号。采用短时傅里叶变换获取回波信号的时频谱图,通过时频谱图对改进SSD网络模型展开训练,以实现低信噪比回波信号自适应识别。仿真分析表明,所提方法在低信噪比回波信号自适应识别领域是可行性且有效性,能够有效提升激光雷达回波信号的可靠性。     

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。     

依据信噪比的雷达信号质量估计

在选取信噪比作为信号质量指标的增强技术领域中,针对如何准确快速对复杂交叠的雷达信号进行信噪比估计的问题,改进了子空间分解算法,并且在求解自相关矩阵特征值时引入了结构简单、迭代速度快的粒子群优化(PSO)算法。通过设置不同的电磁环境场景,分别验证了算法的有效性。对比分析表明算法在低信噪比条件下具有明显的优势,为检验信号增强技术的效果提供了有力支撑。     

基于DSP和FPGA技术的低信噪比雷达信号检测

提出一种基于DSP和FPGA技术的低信噪比情况下雷达信号检测技术的工作原理与硬件实现方法,采用数字化的处理方法处理信息,取代传统使用的模拟检测技术,并对实现的检测方法和关键算法做了详细介绍.     

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。     

低信噪比信号检测识别技术

针对复杂背景环境中低信噪比信号难以检测识别的问题,本文叙述了几种最新的信号检测技术,并介绍了各种技术的算法及其特点,最后对其应用进行了简单的比较。     

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。     

基于微波干涉雷达的悬索桥振动监测

针对大跨度悬索桥结构复杂,易受外界环境影响而产生复杂振动的问题,设计一个基于调频连续波技术和干涉测量技术的高精度桥梁振动监测雷达。其能够准确检测桥梁的复杂振动,并能对振动的模态进行分析。通过普立大桥的振动监测,实验结果表明,该雷达适用于复杂环境下桥梁振动的监测。其不仅能够准确测量振动的幅度和频率,还能对有车经过和无车经过时桥梁的不同振动状态进行判断和分析;当车辆经过桥梁时,可根据产生大幅度的激绕振动频率的大小获得桥梁上车辆行驶速度。该雷达便携、测量精度高的特点使其具有广阔的应用前景。     

毫米波热辐射阵列的空间谱估计阵列误差模型研究

将空间谱估计算法应用于毫米波热辐射阵列接收系统对目标进行超分辨率探测,需要解决目标热辐射信号弱及阵列误差使性能下降这两个主要问题.为此,建立了低信噪比阵列误差模型,该模型综合考虑了通道幅相误差对信源和通道噪声的影响,推导出由它们所造成的阵列接收数据自相关矩阵的特征值扰动范围和信号特征向量空间误差距离.利用该模型提出了一种通道幅相误差校正算法,使得高分辨率的空间谱估计算法能够很好地应用于毫米波热辐射阵列接收系统,并通过实验验证了新模型及校正算法的正确性和有效性.     

应用FRFT的调频步进ISAR低信噪比成像方法

调频步进逆合成孔径雷达(ISAR)在低信噪比(SNR)下采用距离-多普勒(R-D)成像算法时,必须有效进行包络对齐和相位聚焦,但是在目标运动未知的情况下,采用普通方法很难解决这个问题。利用调频步进雷达的粗距离像信号为慢时间域的线性调频(LFM)信号这一特点,通过对若干个连续子脉冲串的分数阶傅里叶变换(FRFT)谱图进行等距滑动叠加的方法,解决了单个子脉冲串的FRFT 谱图在低信噪比下被噪声淹没的问题。通过搜索叠加后的FRFT 谱图,可以估计出目标运动参数,然后利用目标运动参数估计值构造出补偿函数,从而实现了包络对齐和相位聚焦。由于FRFT 有快速算法,计算速度与快速傅里叶变换(FFT)相仿,所以算法的参数估计步骤运算效率较高,易于工程实现。仿真结果显示该算法可以获得较为理想的成像结果,验证了算法的有效性。     

基于参数模型的双谱估计在FSK信号检测中的应用

为克服低信噪比情况下的FSK信号检测问题,我们利用双谱能很好地抑制噪声,并且能充分地获取了隐含在数据中的信息的特性,采用了基于参数模型的双谱估计算法;同时为了更好地满足实时性以及数据流量的要求,在实际中采用了双谱估计与功率谱算法的双通道检测系统.仿真结果表明采用双谱估计算法能很好地解决小信噪比条件下的车载FSK检测问题,检测128路信号的处理时间为0.4秒之内,检测精度达到0.1 Hz.目前该技术现已成功运用到相关检测设备中.     

一种改进的信噪比估计算法

基于现今越来越多的算法需要信噪比的先验知识来进行性能优化,论述了信噪比估计在通信系统中具有的重要作用,介绍了信噪比估计算法的信号模型。通过分析现有的几种信噪比估计算法在较大的信噪比范围内的估计性能,提出了改进的信噪比估计算法,并对新算法的估计均值、估计偏差和估计方差进行了仿真。仿真及分析结果表明,改进的算法在较大的信噪比范围内性能良好,估计准确。     

一种低信噪比下的 RFID 信号解调方法

针对实际环境中RFID信号微弱且易受干扰的情况,提出了一种低信噪比条件下的解调方法,对以前的方法进行了改进,采取了基于自适应拟合的降噪除干扰算法,并设计了一种新的同步结构。通过理论分析和计算机仿真结果表明,该方法能在较低的信噪比容限下,正确地解调出RFID信号,性能优于原有方法,可为低信噪比条件下RFID的信号处理以及远距离RFID技术的应用提供更有效的解决途径。     

流星余迹极低信噪比通信技术

根据流星余迹信道特性,在频域信号处理的基础上提出利用迭代的信号处理方法对极低信噪比条件下的流星余迹通信系统进行信号检测,讨论了实现步骤,并在SPW环境下进行仿真、比较,仿真结果验证了此算法的可行性.     

独立分量分析在雷达信号分选上的应用

传统的雷达信号分选主要是基于统计的思想，通过对脉冲序列的PRI分析，依据PRI的调制方式，将对应的雷达信号分选出来。这种方法存在运算量大，速度慢，且准确率不高的缺点。文章提出将含噪的快速独立分量分析算法应用于雷达信号的分选并分析了不同信噪比下分离的效果。仿真试验证明了该算法可以取得很好的雷达信号分离效果。     

用于正弦波频率估计的修正Kay算法

Kay算法能够估计出采样点较少的正弦波频率,但低信噪比下估计性能不佳.针对此问题,提出了修正Kay算法.首先基于最大似然估计准则,推导了观测信号模值与相位的条件概率密度函数,进而重建了Kay算法的相位差噪声矢量协方差矩阵与权值矩阵.实验结果表明,修正算法能够有效估计正弦波信号频率,与Kay算法相比,抗噪性更强.     

多通道扫描CCD相机的低噪声设计

根据CCD戍像电路的特点并结合高速电路信号完整性(SI)和电源完整性(PI)的分析方法,基于16×8线阵CCD器件,设计出具有低噪声、高动态范围的多通道扫描CCD相机.经实际测试,CCD输出信号的均方根噪声降到了0.25mV以下,在饱和信号幅度80%的条件下,信噪比达到了1000:1.

Abstract：

According to the characteristics of CCD imaging circuit and the analysis of Signal Integrality (SI) and Power integrality (PI) in high-speed circuit,based on 16×8 linear scanning CCD sensors,designed is a multi-channel scanning CCD camera with low noise and high dynamic range.Test results show that the RMS noise of CCD output signal decreases to 0.25 mV.And the signal-noise ratio (SNR) reaches 1 000 ： 1 when the amplitude of saturation signal is 80%.