脉冲噪声下基于Sigmoid的LFM信号参数估计

由于脉冲噪声具有的短时大幅值特性,使得基于高斯假设的信号参数估计方法无法在脉冲噪声环境下有效估计参数。针对此问题,利用α稳定分布模拟随机脉冲噪声,提出了一种基于Sigmoid-CFRFT的LFM信号参数估计方法。首先,建立了一种自适应Sigmoid函数,证明了信号经过此非线性变换后,信号的2阶矩由无界变为有界,且信号的相位信息保持不变。其次,将变换后的信号进行离散时间CFRFT,建立了数学优化模型,并使用水循环算法搜索最优值点。最后,利用了非标准SαS分布噪声的修正方法,分析了标准和非标准分布下参数估计的性能。仿真结果说明,所提方法不仅可以有效抑制脉冲噪声对LFM信号分数谱特征的影响,而且能够实现低信噪比信号参数的高精度估计。相比于现有的基于非线性变换的参数估计方法,本文方法具有更好的精度,稳定性和噪声鲁棒性。     

脉冲噪声下基于 NAT 函数的 LFM 信号多径时延估计

针对脉冲噪声环境下无法准确估计线性调频(LFM)信号多径时延的问题,分析非线性幅值变换法抑制脉冲噪声的原 理,设计了一种新的非线性幅值变换函数 P-NAT(piecewise-NAT)函数,证明了任意随机变量经该函数变换后存在有限二阶矩, 提出了基于 P-NAT 函数的 LFM 信号多径时延估计方法。 分别对发射信号和 P-NAT 函数变换后的含噪多径接收信号进行最佳 阶次 FRFT,根据 FRFT 域的峰值位置偏移量和时延的关系,实现 LFM 信号的多径时延估计。 仿真结果表明,该方法在广义信噪 比为 0 dB、噪声特征指数大于 0. 2 的情况下,时延估计归一化均方根误差小于 10 -4 ,适用于低信噪比和强脉冲噪声环境下的 LFM 信号多径时延估计。     

瞬时频率估计方法对比研究

在信号处理中,线性调频信号（linear frequency modulation,LFM）的参数估计是一类非常重要的问题。本文基于短时傅里叶变换（short-time fourier transform,STFT）、连续小波变换（continuous wavelet transform,CWT）和维格纳（wigner-ville distribution,WVD）分布等三种方法,对两种常用信号（单频信号和线性调频信号）的瞬时频率进行估计,并对其做出比较分析,CWT法适用于单频信号的瞬时频率估计,WVD法适用于调频信号的瞬时频率估计。针对这三种方法出现的边缘问题,用最小二乘法进行拟合,有效的得到解决。     

基于三次相位变换的多项式相位信号参数估计

分析了多分量三阶多项式相位信号交叉项对三次相位变换参数估计方法带来的影响,提出了一种改进三次相位变换的多项式相位信号参数快速估计方法,利用Radon变换对三次相位变换结果进行优化,消除交叉项影响,并对利用该方法进行三阶多项式相位信号进行参数估计的关键问题做了研究。仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下对多分量三阶多项式相位信号估计结果较为精确。     

基于小波支持向量机的数字通信信号调制识别

通信信号自动调制识别在电子战、电子侦察中起着重要的作用。通信信号调制识别的任务是确定信号的调制类型和参数。支持向量机是一种新的通用机器学习方法,这种方法被广泛地应用在模式识别、回归估计和概率密度函数估计中。本文在详细分析了数字调制信号的特点以及小波变换提取瞬态特征原理的基础上,提出了一种利用小波变换支持向量机对数字调制信号进行识别的新方法。该方法通过小波变换将输入向量映射到一个高维特征空间,在这个特征空间内,通过构建最优分类面,即可以用支持向量机对数字调制信号进行分类。计算机仿真结果验证了该方法在不同信噪比条件下具有良好的性能。     

快速多分量LFM信号的检测与参数估计方法

研究了噪声环境中的多分量LFM信号的检测以及参数估计问题.在分析和比较了时延相关解线调法和分数阶傅立叶变换(FrFT)扫描法的基础上,提出了一种新方法,该方法将LFM信号的检测问题简化为小范围的一维搜索问题,从而有效的减小运算量和分离强弱信号,同时在低SNR情况下的参数估计性能接近CRLB(Cramer-Rao low bounds).仿真结果证实了方法的有效性.     

电力系统暂态信号的小波分析方法及其应用(一)小波变换在电力系统暂态信号分析中的应用综述

暂态信号分析是电力系统故障诊断和暂态保护的基础和依据，小波变换为暂态信号分析提供了强有力的数学工具。本文对国内外小波变换在电力系统暂态信号分析的应用研究内容及现状进行了综述，展示了一些新思路，指出了存在的问题和进一步研究的方向。     

基于二次型变换的Chirp信号的参数估计方法

提出了基于二次型变换的Chirp信号的处理方法.首先将非平稳的Chirp信号经过二次型变换化为平稳信号,得到了该平稳信号的相关函数表达式.再根据该相关函数矩阵的奇异值分解的性质和特点,提出了在有色噪声背景下用于估计Chirp信号参数的互谱SVD方法.仿真实验表明,该方法与Radon-Wigner变换方法所得到的结果相近,证明了该方法的正确性与有效性.     

广义S变换多分量LFM信号检测及参数估计

针对多分量线性调频信号(LFM)信号在低信噪比状况下信号检测出现漏检、参数估计精度不高等问题,提出在广义S变换(GST)基础上,进行奇异值分解(SVD)滤波的方法。在S变换基础上,导出了广义S变换及逆变换公式,对离散后得到的广义S变换矩阵进行奇异值求解,通过选取合适的奇异值个数,实现多分量信号时频滤波。仿真结果表明,该方法在低信噪比状况下能有效滤除噪声,避免因噪声或者各分量信号强弱相差较大而出现漏检现象,同时信号参数估计精度也得到了提高。     

一种低信噪比线性调频脉冲信号参数提取方法

本文提出了一种低信噪比条件下的线性调频(LFM)脉冲信号参数提取的新方法.该方法通过自相关滤波提取出LFM脉冲信号的频域参数信息,根据频域参数信息,确定小波分解尺度数和信号采样频率,使对采样数据的小波分解结果中,信号的小波系数在最大尺度上占优.然后利用信号和噪声的小波系数模极大值在不同尺度间的传播特性,分尺度对小波系数进行非线性滤波,并进行信号重构,得到提高了信噪比的重构信号,从该信号中可以较好地检测出原LFM脉冲信号的时域信息.仿真实验表明,该方法能在信噪比低于0 dB时实现LFM脉冲信号时频参数提取.     

基于移动FFT的PD在线检测中正弦干扰抑制方法

为剔除局部放电在线检测中干扰信号,尤其是连续正弦干扰(continuous sine interference,CSI),应用移动(fast Fourier transform,FFT)算法,以递推的方式求取信号的离散傅里叶变换(discrete Fouriertransform,DFT),提高信号处理的实时性。通过对频域信号进行阈值处理,来抑制局部放电测量中的CSI干扰,并通过离散傅里叶反变换(inverse discrete Fourier transform,IDFT)获得处理结果。另外,每次提取处理结果的中间数据(大小等于步长)作为本步的处理结果,避免了DFT的边沿效应和窗函数的影响。实验结果表明,所提出的方法能够很好地滤除局部放电中的连续正弦干扰,且使局部放电脉冲衰减很小,实时性好。将该方法应用于地铁牵引变电站馈线电缆绝缘性能的在线检测中,取得良好的效果。     

C波段宽带线性调频信号源的设计

宽带线性调频信号源在通信、雷达和仪器中有着广泛的应用.传统的线性调频信号产生方法有先天性的缺陷,本文介绍了一种基于DDS和PLL的C波段宽带线性调频信号源的设计方法.这种方法巧妙地使DDS和PLL进行优势互补,可产生带宽达1 GHz的高线性度线性调频信号.实验表明,这种方法能够完全补偿VCO的非线性,并且具有简单易行,可编程,可扩展,实用性强等优点,所产生的线性调频信号具有带宽宽、相位噪声低、频率分辨率高等特性,能够满足精密测距雷达对线性调频电路的技术要求.     

基于快速傅里叶变换的调频引信噪声干扰抑制

噪声干扰是一种有效的压制性干扰信号,能干扰任何形式的信号检测.线性调频引信根据回波信号可有效提取目标信号,但噪声干扰的存在影响了引信获取目标信息的能力.为提高线性调频引信抗噪声干扰的能力,根据在一个调频周期内线性调频引信差频信号可近似认为为一单频信号的特点,提出基于快速傅里叶变换的线性调频引信噪声干扰抑制方法,分析了噪声干扰抑制原理,并对噪声干扰抑制效果进行了仿真.仿真结果表明,在信干比-10 dB时,仍能达到很好的噪声干扰抑制效果.     

基于FRFT的雷达/电子战一体化系统干扰抑制方法

为改善基于噪声-线性频率调制(NLFM)一体化波形的雷达/电子战一体化系统在线性调频(LFM)信号干扰环境下的目标探测能力,提出了采用分数阶Fourier变换(FRFT)抑制LFM信号干扰的方法.分析了NLFM信号和LFM信号在分数阶Fourier域时频聚集性的差别,研究了干扰滤波器的实现方法,比较了不同干扰抑制滤波器的性能差异.仿真结果表明,自适应加权阈值限幅滤波可有效改善一体化系统接收机的输出信干比,且受线性调频斜率测量误差的影响较小.     

基于插值线性调频Z变换的间谐波分析方法

为获得准确的间谐波信号的频率分布估计值,文章提出了基于插值线性调频Z变换(chirp Z transform,CZT)的间谐波分析方法。该方法通过CZT变换获得精确的等价于离散傅里叶变换结果的间谐波信号的频率分布估计值,利用基于Rife-Vincent III窗的双谱线插值修正公式修正上述估计结果,得到了较精确的各次谐波和间谐波参数。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性,与现有方法的比较结果表明,相同采样频率下该方法的检测精度更高。     

一种线性调频信号源的设计

介绍了一种基于DDS芯片AD9956实现线性调频功能的硬件实现方法。阐述了如何利用DDS激励PLL系统的方案,设计一种覆盖雷达典型频段的、线性调频的信号源。该设计能满足线性调频的要求,具有较好的实用价值,而且具有很好的可编程性和扩展性。     

基于递推离散傅里叶变换和同步采样的谐波电流实时检测方法

目前普遍采用的谐波检测方法存在工频周期延时、计算量大等不足,文章提出了一种基于离散傅里叶变换的快速谐波检测方法。该方法采用递推方式动态更新频谱,并根据相位计算结果实时跟踪电网频率变化,动态调整采样频率,实现同步采样,有效抑制了电网频率波动对检测精度的影响。4种不同情况的仿真实验结果表明,该方法实现简单、计算量小,能实时检测出基波与指定次谐波的参考指令电流。     

基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶谐波分析

为了提高谐波和间谐波的参数估计精度,本文提出了基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶新算法。该方法首先将输入数据分为N段,每段数据加两次布莱克曼窗,然后对新形成的N点数据分段进行傅里叶变换;进而,利用全相位傅里叶和传统傅里叶的谱分析结果,对全相位谱分析结果进一步校正,从而得到精度更高的谐波及间谐波估计结果。相比于其他如加汉宁窗的方法,本文提出的新方法有更高的信号参数估计精度。因不受谐波及间谐波频率范围的影响,本文方法可以应用于同步相量测量设备中,实现对于所有谐波的准确检测。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

基于希尔伯特—黄变换的次同步振荡检测研究

针对目前电力系统次同步振荡的辨识局限于线性化方法,提出了一种非线性、非平稳信号的处理方法:希尔伯特—黄变换。首先对振荡信号进行滤噪和时延补偿预处理,然后用黄变换辨识出模态参数,最后与改进的PRONY算法及快速傅里叶变换的辨识结果对比分析。仿真结果表明,经验模态分解可以滤除信号中的噪声干扰,为模态参数的准确分析奠定了基础;并且黄变换方法能有效分解出频率不接近的振荡模态,进而准确的辨识出模态参数,得到振荡模态的时频特性。鉴于此方法会出现频率模态漏分解的情况,在实际工程中可同时使用改进PRONY法、快速傅里叶变换和黄变换以提高次同步振荡辨识的准确度。