混响背景下的CW信号检测

CW信号即单频矩形脉冲信号,是雷达及声纳中常用的信号形式.混响是主动声纳检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看作是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下检测器的性能在一定程度上受到限制.关于混响背景下的CW信号的检测问题是人们一直关注的问题,通常人们将混响视为随机信号进行建模,而忽视它的混沌特性.将混响视为混沌噪声,利用混沌噪声背景下的信号检测方法来检测混响背景噪声下的CW信号,并通过仿真得到预期结果.     

一种新的间歇混沌信号Poincaré映像判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号的判别问题,该文分析了噪声对Poincaré截面的扰动影响,提出一种基于Poincaré映像的新方法,并通过数值仿真对该方法进行了验证,结果表明在强噪声作用下,即使相空间分量输出波形难以进行判别,该方法仍然能够实现间歇混沌发生频率的有效判别,且抑制了混沌振子自发的短时间周期振荡现象,实现了强噪声背景下微弱周期信号的快速有效检测.     

一种新的间歇混沌信号Poincaré映像判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号的判别问题,该文分析了噪声对Poincaré截面的扰动影响,提出一种基于Poincaré映像的新方法,并通过数值仿真对该方法进行了验证,结果表明在强噪声作用下,即使相空间分量输出波形难以进行判别,该方法仍然能够实现间歇混沌发生频率的有效判别,且抑制了混沌振子自发的短时间周期振荡现象,实现了强噪声背景下微弱周期信号的快速有效检测.     

一种新的间歇混沌信号Poincaré映像判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号的判别问题,该文分析了噪声对Poincaré截面的扰动影响,提出一种基于Poincaré映像的新方法,并通过数值仿真对该方法进行了验证,结果表明在强噪声作用下,即使相空间分量输出波形难以进行判别,该方法仍然能够实现间歇混沌发生频率的有效判别,且抑制了混沌振子自发的短时间周期振荡现象,实现了强噪声背景下微弱周期信号的快速有效检测。     

基于变参数随机共振和归一化变换的时变信号检测与恢复

非线性随机共振系统具有利用噪声增强微弱信号的能力,为强噪声背景下的信号检测开辟了新的途径。该文提出一种变参数随机共振(VPSR)模型,实现对非周期信号的有效检测、噪声去除和信号恢复。通过以恢复信号的拟合决定系数和互相关系数作为评判标准,研究分析了不同参数变化对系统输出的影响,分析结果表明该模型能有效地从噪声背景中恢复时变信号。该方法拓展了随机共振用于时变信号检测技术的领域,在时变信号检测和处理以及雷达通讯等方向有着一定的潜在应用价值。     

微弱信号锁相检测的电路研究

在利用红外光谱技术进行工业检测的系统中,有用信息通常是淹没在强噪声背景中的微弱信号,因此可采用微弱信号检测技术中的锁相放大器来实现有用信号的提取。该文阐述了微弱信号检测的基本原理,比较了不同参考波形的优劣。设计运用AD630作为相关乘法器的锁相放大器,实现了在强噪声环境中有效地提取信号。测试结果表明,该电路结构简单,线性度高,信噪比得到改善可达62dB。     

随机共振方法在弱信号检测中的应用

针对如何从强噪声背景下提取有用的弱信号问题,利用近年来发展起来的随机共振技术进行了信号检测的研究,发现该方法提取弱信号切实可行.介绍了随机共振的基本原理,提出了随机共振去噪检测弱信号的新方法.并通过仿真研究了系统的随机共振现象,实验证明了随机共振技术在强噪声背景下检测弱信号具有很大的优越性.     

强噪声背景下的信号检测方法研究

提出了一种利用高阶统计量对强噪声背景下的弱信号进行检测的方法。这种检测方法对加性噪声中的确定性信号以及非高斯信号均有效 ,且可以弥补似然比检测的不足。     

锁相放大器对微弱信号的检测研究

通过Mulitisim仿真软件,实现对锁相放大器的设计,检测出含噪声中的微弱信号。本系统是基于锁相放大器的微弱信号检测电路,用来检测在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值及相位。     

基于高阶统计量的多模噪声中的信号检测

按照概率密度函数形状,给出了一种比较通用的非高斯噪声模型——多模噪声。多模噪声总体上属于非高斯噪声,但兼容了高斯噪声。改进了高阶统计量的双谱算法,给出一种基于双谱的多模噪声中信号的检测方法,并在此基础上结合无惯性非线性变换器和双谱技术,改进了传统的自适应幅频干扰抑制器,可以精确估计或检测信号。仿真表明该方法可以抑制高斯噪声,同时在强噪声和复杂背景下可以以较高的检测概率检测出信号,优于传统的似然比检测。     

基于随机共振的微弱信号检测

在强噪声背景下,基于WV和Hough变换的正弦和线性调频信号检测方法的性能严重下降,为克服这种不足,该文在深入分析FHN随机共振系统参数对滤波能力影响的基础上,提出一种基于随机共振系统检测微弱正弦和线性调频信号的方法。首先借助FHN随机共振模型进行滤波,在此基础上进行WV和Hough变换,将信号的检测问题转换为时频图中的直线检测问题。实验证实,该方法具有较好的效果。     

基于小波变换的高光谱激光雷达回波微弱信号处理技术

针对高光谱激光雷达回波信号能量弱导致的波形信息常常淹没在噪声中而难以提取的问题,基于高光谱激光雷达原理验证样机系统采集到的高光谱激光雷达回波信号数据,通过分析小波变换参数选取对信号处理的影响,寻找到一种基于小波变换的高光谱激光雷达回波微弱信号的处理方法,即在sym6小波3层分解下,运用软阈值函数和启发式阈值处理可有效处理高光谱激光雷达回波微弱信号,运用该方法在仅有少量回波样本信号数量情况下,达到高斯拟合在数倍回波样本信号数量情况下的处理效果,降低了提取出波形信息所需要的高光谱激光雷达回波信号探测时间。     

基于Duffing混沌振子的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测方法在检测信噪比很低的信号时效果很差,而Duffing振子混沌系统由于具备对初值敏感、对噪声具有较好的抵抗力等优点,因此在检测微弱信号能够表现出良好的检测效果。分析了Duffing方程的基本形式和动力学演化过程,阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理。提出了一种准确确定相变阈值的方法,讨论了高斯白噪声对阈值的影响。按照提出的检测步骤,应用MATLAB软件进行仿真,仿真结果表明可以检测出的微弱信号的信噪比能达到-130 dB。     

距离多普勒域多雷达信号融合

传统的单雷达目标检测算法在低信杂噪比(SCNR)场景下,其检测性能较差,对低空微弱目标检测时,由于杂波信号很强,目标回波信号可能在单个雷达的回波中被杂波淹没,导致不能检测到目标。所以,文中提出一种多雷达信号融合算法检测动目标,在距离多普勒域对多个雷达回波信号进行融合,增强目标信杂噪比。最后,通过仿真来验证提出的算法的有效性。     

DETECTING TECHNIQUE OF WEAK PERIODIC PULSE SIGNAL VIA SYNTHESIS OF CROSS-CORRELATION AND CHAOTIC SYSTEM

In this letter, with the synthesis of usual cross-correlation detecting method and chaotic detecting method, a new detecting system for the weak periodic pulse signal is constituted,in which the two methods can play respective preponderance. Theoretical analyses and simulation studies have shown that the detecting system is very sensitive to the periodic pulse signal under strong noise background and has exceedingly powerful capability of suppressing complex noise.     

基于独立分量技术的信号分选方法研究

雷达信号分选与识别是雷达对抗侦察信号处理的重要内容之一,也是进行雷达特征提取、识别以及威胁评估的前提和基础.充分利用雷达的各种信息参数,是进行雷达信号分选识别时的关键.通过对独立分量这种算法的分析,提出了在分选系统中使用独立分量分析方法分选雷达信号.这种方法对信号的分选的精度有一定的提高.     

频率编码信号去噪的一种新方法

对频率编码信号直接进行小波去噪难以达到提高信噪比的目的,为了有效提高频率编码信号的信噪比,提出一种新的去噪方法。对接收到的频率编码信号,首先进行奇异点的检测,根据奇异点的位置将频率编码信号划分为不同的单载频信号,然后利用小波去噪方法对单载频信号进行逐个处理,最后将去噪后的多个单载频信号按编码规律进行组合,进而达到有效去噪的目的。仿真验证了新方法有效可行。     

Weak harmonic signal detection method in chaotic interference based on extended Kalman filter

The traditional methods of weak harmonic signal detection under strong chaotic interference often suffer from high computational complexity and poor performance. In this paper, an Extended Kalman Filter (EKF) based detection method is proposed for the detection of weak harmonic signal. The EKF method avoids matrix inversion by iterating measurement equation and state equation, which simultaneously improves the robustness and reduces the complexity. Compared with the existing detection methods, the proposed method has the following advantages: 1) it has better performance than the neural network method; 2) it has similar performance with the optimal filtering method, but with lower computational complexity; 3) it is more robust compared with the optimal filtering method.     

地震信号空间序列分形特征的研究

当把地震勘探信号各道间对应于同一时刻的数据序列看作是反映一定范围内地层及其地质参数的复杂函数时,便构成了地震勘探信号的空间序列。本文建立了地震信号空间序列的分形模型,将根据一维时间序列重建动力学系统的理论和时间序列关联维计算的G.P算法拓展到对地震信号空间序列的研究之中,提出了地震信号空间序列关联维的分析方法,对地震信号空间序列的分形特征进行了研究,结果表明,地震信号空间序列在一定的尺度范围内为分形结构,并存在较宽的分形无标度区。这一结论为应用分形理论到地震信号空间序列的研究提供了思路,若能将对地震勘探信号时深序列的研究和空间序列的研究相结合,有可能取得分形理论在地震勘探领域应用研究的新突破。     

随机共振理论在微弱信号检测中的应用研究

本文介绍了随机共振的基本原理,通过数值仿真研究了对称双稳系统的随机共振现象,并将其用于微弱信号的检测。为了进一步提高检测信噪比,采用了系统参数寻优的方法。仿真结果证明了基于随机共振的微弱信号检测方法的有效性。最后,提出了几个需要解决的问题。