基于包络拟合的Chirplet分解算法

针对信号自适应Chirplet分解未知参数多、分解算法运算量大的问题,提出了一种基于包络拟合的Chirplet自适应分解算法。该方法利用二次相位函数在时间上的积分估计调频率,通过对包络主瓣峰值的幅度拟合估计标准差和时间中心,并利用包络主瓣峰值的相位信息对调频率与初始频率估计值进行修正,提高参数估计精度。给出了单分量和多分量情况下的Chirplet参数估计流程。推导了一般高斯环境下Chirplet信号参数估计的CRB界。仿真及实测数据处理结果验证了算法的有效性。      

修正自适应Chirplet分解法及其快速实现

为克服时频关系为线性的基函数的不足,该文提出一种新的信号分解算法修正自适应Chirplet分解法,将Chirplet基函数推广到三次相位信号的形式,因此可以逼近信号中的非线性时变结构成分。同时提出了一种快速分解算法,该算法通过计算信号的三次相位函数,可得到其能量分布集中于信号的瞬时频率变化率曲线上的结论,此时通过谱峰检测可同时获得基函数的二、三次相位系数,时间中心以及幅度的估计;进而通过解调频技术获得其初始频率和时间宽度的估计。文中给出了实现该方法的具体步骤,并分别以仿真信号和蝙蝠回声定位信号为例验证了该算法的有效性。     

基于变分模态分解的自适应滤波降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分...     

一种自适应Chirplet分解的快速算法

针对信号自适应Chirplet分解未知参数多、实现起来比较困难的特点,提出了一种新的Chirplet分解快速算法.该算法利用计算信号的二次相位函数,得到其能量分布集中于信号的调频率曲线上的结论,此时通过谱峰检测可同时获得Chirplet调频率、时间中心和幅度的估计;然后通过解线性调频技术获得其初始频率和时间宽度的估计.文中给出了实现该方法的具体步骤,并分别以仿真信号和蝙蝠回声定位信号为例验证了该算法的有效性.     

基于多尺度Chirplet稀疏分解和Wigner-Ville变换的时频分析方法

针对多分量多项式相位信号(mc-PPS)的Wigner-Ville分布存在的时频干扰问题,该文提出一种基于多尺度Chirplet稀疏分解和Wigner-Ville变换的时频分析方法。该方法采用多尺度的Chirplet基函数对信号进行投影分解,通过延时相关解调的分数阶傅里叶变换(FRFT)搜索投影系数最大的基函数,将搜索得到的基函数通过Wigner-Ville变换和最佳路径连接方法,逐次获得使分解信号能量最大的信号分量及其时频分布。仿真结果表明,该方法能在低信噪比条件下有效抑制等振幅mc-PPS的自交叉项和互交叉项的干扰,具有最佳的时频聚集性,克服了全局搜索基函数计算量大的问题,适用于非平稳信号的分析和处理。     

基于高斯包络线性调频基自适应分解的ISAR成像

基于高斯包络线性调频基的自适应信号分解算法具有较高的分辨率,当被分析信号(如机动目标ISAR雷达回波信号)可以由调频类信号建模时具有超强分辨能力。该文在高斯包络线性调频基的自适应信号分解算法基础上,提出了基于优化初值选择高斯包络线性调频基自适应信号分解算法,并将其应用到ISAR成像中。仿真结果表明,和传统时频分析方法相比,该算法具有更加优良的性能,对机动目标进行瞬时成像时成像质量得到了较大幅度的改善。     

基于先验估计的自适应Chirplet信号展开

该文提出一种新的时频表示方法--自适应线性调频小波(Chirplet)信号展开算法。算法基于信号本征空间,融参数的初值估计和精确估计于一体,利用匹配追踪算法将信号自适应地展开在高斯线性调频小波基函数集上。通过展开系数和基函数参数获得信号的时频分布,其时频聚集性、抗噪性和时频分辨率不仅优于一般的时频分布而且优于已有的自适应时频分布,可以更好地刻画信号的本质。应用数值仿真检验了算法的有效性和时频分布的优良性能。     

基于EMD-NLMS的船舶发动机声信号降噪处理方法

针对船舶声信号降噪滤波的问题,提出了一种基于经验模态分解-归一最小均方的算法。该方法进行经验模态分解得出噪声分量,将得到的噪声分量作为输入信号进行自适应滤波,通过自适应滤波算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并把信号分量叠加得到最终降噪后的信号。通过对比最小均方算法、归一化最小均方算法、经验模态分解-最小均方算法和经验模态分解-归一最小均方算法对船舶声信号的降噪效果,得出在船舶声信号滤波降噪方面经验模态分解-归一最小均方算法相比于其他三种算法有更好的滤波效果。     

短时高斯包络线性调频基自适应信号分解算法

作为一种参数化时频分析的方法,基于高斯包络线性调频基自适应信号分解的快速算法具有分辨力高、零交叉项和计算量小的优点,在信号时频分析中具有独特的优势和广阔的应用前景.然而该快速算法却存在由于采样点初值选择不当而造成分解失效的缺点,虽然后来的基于优化初值选择的自适应高斯包络线性调频基信号分解对初值选择算法进行了改进,提高了分解性能的稳定性,但仍存在较多的问题没有解决.本文将对这些问题进行研究和改进,并提出短时自适应高斯包络线性调频基信号分解算法.算法通过加短时窗来增强时频中心定位的准确性,通过控制采样基时宽来获取有效的初始方差取值范围,从而提高了分解的自适应性和稳定性.对仿真信号和语音信号的分解结果表明了该算法的有效性.     

一种有效的基于Chirplet自适应信号分解算法

基于线性调频小波(chirplet)的自适应信号分解法,将待分析的线性调频(Chirp)信号分解成为一组chirplet基函数的线性叠加,能够更清楚地表述Chirp信号的时频特征.其中关键的问题,是如何自适应地估计与信号最匹配的chirplet,这将影响到自适应分解的效果.目前,还没有一种有效chirplet估计算法.本文提出了一种新的chirplet估计算法,该法充分利用了chirplet的特点,具有较高的参数估计精度.仿真数据的实验结果证明了该方法的有效性.     

ISAR imaging for three-dimensional rotation targets based on adaptive Chirplet decomposition

In this paper, a new algorithm of inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging for three-dimensional (3-D) rotation targets is presented. The characteristic of the received signal when the target has 3-D rotation is studied, and it is approximated as multi-component amplitude modulated and frequency modulated (AM–FM) signal. Then a new algorithm for the adaptive Chirplet decomposition is presented to analyze the AM–FM signal, and the high quality instantaneous ISAR images are obtained based on the Range-Instantaneous-Doppler (RID) algorithm. The results of simulated and real data demonstrate the effectiveness of the method proposed.     

一种基于自适应Chirplet分解的逆合成孔径雷达成像方法

对于机动目标的成像需要用距离－瞬时多普勒成像方法,文献［４］中给出了目标机动性不强时的成像方法,本文提出了一种自适应的ｃｈｉｒｐｌｅｔ信号分析方法,在此基础上给出了具有强机动性的目标的ＩＳＡＲ成像算法。最后利用实测数据验证了该方法的有效性。     

基于GPU的SAR方位向信号分解的高效实现方法

提出了一种基于图形处理器(GPU)的SAR方位向信号分解的高效实现方法。SAR方位向信号可以通过四参数Chirplet分解方法来分解。此方法的关键难题是计算量过大,计算量主要由2部分组成:构建Chirp原子库,以及SAR方位向信号在过完备库上分解的计算量。与传统的CPU相比,GPU更加适用于密集型和大量数据并行化的计算。提出将算法的核心部分移植到GPU上进行并行计算,充分挖掘其运算潜能。结果表明:该方法与传统的基于CPU的算法相比有两位数以上的效率提升。     

免疫克隆选择算法在雷达信号时频原子分解中的应用

针对传统时频原子在雷达信号分解中计算复杂度比较高的问题,提出了一种基于免疫克隆选择算法的时频原子快速分解方法。首先将Chirplet原子库分解为小原子库,然后并行地在每一个小原子库中搜索最佳原子,搜索过程建模为多参数寻优问题,通过免疫克隆选择算法的克隆、变异、记忆、替换等操作求解最优值,最后比较每一个小原子库中的最佳原子,将相似度最大的原子作为分解的最佳原子。仿真实验表明,该方法能够用较少的时频原子表示信号,在大幅减少时频原子搜索时间的同时,有效地抑制了噪声和交叉项的干扰。     

基于Chirplet原子的雷达辐射源信号特征提取

特征提取是新体制雷达辐射源信号分选识别的关键技术.本文提出一种全新的雷达辐射源信号时频原子特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,采用匹配追踪(MP)方法对信号进行时频原子分解,并通过改进量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的本征Chirplet原子.实验结果表明使用更少量的Chirplet原子可以得到比Gabor原子分解更准确的特征信息,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于自适应Chirplet分解的舰船目标ISAR成像

相对于飞机目标的ISAR成像,舰船目标的ISAR成像同样具有重要意义, 但国内对舰船目标的成像研究刚刚开始。由于舰船运动的复杂性,使得舰船目标的成像条件要比飞机目标复杂得多,传统的针对飞机目标的成像方法已经不能满足要求。因此,该文提出了基于自适应Chirplet分解的舰船目标成像方法,得到了舰船不同时刻的瞬态ISAR像。