频率步进雷达机动目标运动参数估计及成像

为了解决频率步进雷达目标的复杂径向运动参数估计及补偿问题,提出用基于随机自相关函数的联合调频傅里叶变换方法精确估计目标复杂运动参数。目标回波信号与本振信号混频后,可以表示成离散的高阶线性函数,将其进行随机自相关运算,并在脉内作联合调频傅里叶变换,同时在脉间进行相干累积,根据峰值位置获得径向运动参数的精确估计,实现低信噪比条件下目标运动补偿和清晰成像。计算机仿真实验结果显示,该方法能够在-25dB低信噪比下清晰成像,通过比较表明,该方法具有较好的抗干扰能力。     

一种含噪声多模态调频调幅信号的提取方法

针对结构健康监测过程中的Lamb波多表现为复杂的多模态调频调幅信号,而无法实现对其模态成分进行精确提取的问题,提出了一种计算信号各模态在短时傅里叶平面上频率宽度的方法.通过对调频调幅信号的短时傅里叶变换能量分布的深入分析,将拟重构的模态成分宽度分为瞬时带宽区域和加窗旁瓣区域两部分,解决了影响模态提取精度的关键问题,从而利用时频变换的逆变换重构区域系数,实现了调频调幅信号成分模态的精确提取.通过对模拟信号提取误差的对比验证分析,由调频调幅模态的提取结果表明了该方法的有效性和鲁棒性.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

基于匹配傅里叶变换的舰船目标成像算法

为解决逆合成孔径雷达(ISAR)对非合作、机动目标成像时的散焦问题,提出利用瞬时多普勒参数估计补偿相位的成像方法.分析舰船目标的回波特性及其偏航、俯仰、侧摆等转动分量引起的多普勒非线性变化,将回波近似为噪声和杂波背景下的多分量线性调频信号.比较二阶、二步两种匹配傅里叶变换的多普勒参数估计精度.蒙特卡罗实验验证.二步匹配傅里叶变换均具有更好的多普勒分辨力,估计误差较小.利用匹配傅里叶变换估计多普勒频率完成瞬时成像的方法,去除了传统算法中的严重散焦现象,提高了聚焦性能,可获得舰船目标在观测时间内的姿态变化.仿真实验及实测结果验证了该方法的有效性.     

基于Stretch处理的毫米波调频步进雷达信号处理技术研究

研究了毫米波调频步进雷达Stretch(去斜率)处理中快速傅里叶变换(FFT)点数和采样间隔的选择原则。针对大带宽信号对大距离窗口的观测,提出了基于二维FFT的调频步进雷达高分辨距离像合成方法,考虑到对目标运动的敏感性问题,提出了基于帧间脉冲多普勒的速度补偿方法。利用较少的子脉冲和较低的系统采样率,该方法可实现大带宽信号对大距离窗口内静止和运动目标的观测。仿真结果表明了该方法的有效性。     

近程PRC-CW雷达扩展多普勒容限方法研究

针对伪码调相连续波(PRC-CW)雷达信号的多普勒敏感性,提出了一种扩展多普勒容限的新方法.该方法将单频脉冲信号和伪码调相信号结合起来,采用两种波形交替发射,在利用插值快速傅里叶变换方法得到各目标对应多普勒频率的基础上,构造相应的多普勒补偿后的信号再进入距离波门进行脉压-快速傅里叶变换处理,消除了原有的多普勒容限的影响,使该体制雷达可以应用于近程高速目标的搜索和跟踪,多普勒频率估计方差接近单频回波时段的Cramer-Rao下限.     

基于Zheng签密和SK签密的改进方案

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。     

基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。本文以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。首先建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。最后,结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。     

STFT和Zoom-FRFT联合的多分量LFM信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频信号(MLFM)参数估计方法中计算量大,估计精度低等问题,提出了一种短时傅里叶变换(STFT)和Zoom-FRFT联合的参数估计方法.首先,利用STFT得到MLFM信号的短时傅里叶域频谱图,对其进行直线检测得到各个分量参数的粗略估计.然后,利用LFM信号在FRFT域的频谱分布特征和STFT窗函数的主瓣带宽,计算得到待估计信号在FRFT域变换阶次和频谱的分析范围;最后,在Zoom-FRFT域采用优选法对各个分量进行精估计,得到精确的变换阶次和峰值位置.仿真结果表明,该方法可以有效地对MLFM信号进行参数估计,可以根据实际需要灵活选择窗函数的宽度和细化倍数,与传统方法相比,提高参数估计精度的同时大大减小了计算量.     

一种低信噪比下LFM信号参数快速估计算法

为了对线性调频(LFM)信号参数进行快速、准确的估计,提出了一种新算法.该算法根据LFM信号当能量一定时在相同时宽范围内频谱幅度平方与调频斜率成反比的特点,通过对若干组快速傅里叶变换(FFT)结果进行模值选大,同时给出了起始频率和调频斜率的估计.仿真结果表明,通过合理设置算法参数,算法可以用于信噪比低至-38dB的LFM信号的参数估计.     

基于修正Chirp-Fourier变换的多分量chirp类数字水印算法

提出一种新的基于修正Chirp-Fourier变换的数字水印算法,该算法直接在空域嵌入多分量Chirp信号作为水印信息,而用修正Chirp-Fourier变换对这一特定结构的水印信息进行盲检测.仿真结果表明,该算法具有较高的透明性,对于通常的图象处理和攻击也具有较好的鲁棒性.     

基于Keystone变换的宽带脉冲多普勒雷达目标运动补偿算法

针对由运动目标在步进频间不同频点引入的多普勒频率跨速度分辨单元走动问题,提出了基于Keystone变换的补偿方法,即通过时域的伸缩变换来补偿多普勒频率走动问题,并研究了基于多通道Keystone变换和基于装订信息的两种解速度模糊方法.仿真结果表明,该方法可以有效提高速度分辨率和信噪比,解决目标运动带来的峰值降低、波形发散等问题.     

基于DSFMT的旋转微动目标分离

针对窄带雷达距离分辨力低、无法从距离维分离弹道群目标的问题,提出利用离散正弦调频变换（DSFMT）分离群目标信号分量的方法。通过研究弹道目标的微动对回波信号的调制特性,建立微动信号的回波模型,利用离散正弦调频变换对正弦调频信号能量聚集的特性,将多分量信号投影到参数变换域上,构造目标函数,处理变换域上的峰值特征点,利用消去的思想逐步分离出各个信号分量。仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。     

基于平面变换技术的脉冲信号分选

针对平面变换分选信号方法中人工检测特征曲线的缺点,对平面变换后特征曲线的检测方法进行了研究.将随机Hough变换引入平面显示变换后的特征曲线检测,导出了检测曲线参数与待分选脉冲序列的脉冲重复间隔(PRI)之间的关系,利用该技术可实现对平面变换后特征曲线的自动检测与分离,该方法适用于固定PRI、参差PRI和随机抖动PRI脉冲序列的分选.     

基于高次模糊函数的SAR图像动目标检测

SAR图象中动目标运动形成的相位误差可描述为有限次幂级数,时频分析将时域信号变换为时频联合域,揭示出信号瞬时频率随时间的变化规律,应用高次模糊函数可估计出动目标信号的相位多项式系数,检测含高次相位误差的动目标,结合逐次消去法,可将其用于检测含高次相位误差的多个动目标.     

基于VMD与改进DAE人车地震动包络信号识别算法

摘　要解决对野外环境中低信噪比的人车地震动信号进行分类时传统模式识别方法应用不便,以及识别率较低的问题,通过基于包络检波、变分模态分解（VMD）和改进的深度自编码器（DAE）的特征提取算法研究了针对该类信号的处理方法和特征提取方法。首先对目标的地震动信号进行希尔伯特变换,获取信号的平滑包络线,然后对包络线进行变分模态分解,并用相关系数对分解得到的IMF信号进行筛选,并将相关度较高的分量加权合成为高信噪比的中间信号,再对其使用改进的深度自编码器中进行特征提取。最后使用泛化性能好的随机森林算法对信号进行分类,从而实现对人车目标的识别和分类。结果表明：该算法对两类目标综合识别正确率较其他传统算法有较大提高。可见该算法针对该类目标有应用价值。     

脉冲多普勒雷达杂波信号的实时重构方法研究

针对脉冲多普勒雷达信号处理机在杂波半实物仿真时由重构算法带来的噪声应低于主瓣杂波60dB这一特殊要求,提出了一种给定功率谱的杂波产生方法,即先将功率谱转换为矢量频谱,并进行相位随化和傅里叶反变换,然后对得到的一系列时域数据组加窗,搭接,保证随机数据的数学期望和方差边疆,从而得到缓变的非平衡杂波信号,仿真结果表明,采用此方法得到的杂波信号与简单组合时域数据组得到的杂波信号相比,信噪比可由30dB提高到60dB。     

基于小波变换提取和分析兔体感诱发电位

单次提取兔体感诱发电位,并定位和分析诱发电位波形成分．麻醉兔,以0．5Hz频率电脉冲刺激兔下肢隐神经,3764Hz采样频率收集兔头皮电位．采用一维多分辨分析提取兔体感诱发电位,并用连续小渡变换定位和分析诱发电位波形成分．单次诱发电位的小波变换与叠加平均诱发电位比较表明,Daubechies小波多分辨分析可以单次提取诱发电位．连续小渡变换能够精确定位诱发电位中波形成分,并可采用连续小波变换分析诱发成分的频域特性．连续小波变换技术把一维时域信号投影到二维时频空间研究将成为医学信号处理的一个有用方法．     

利用正交Hilbert谱模拟非平稳随机地震动

基于样本记录正交HHT变换的Hilbert谱提出了非平稳随机地震动过程的模拟方法。 利用正交EMD法对IMF分量进行处理,克服了传统EMD分解存在能量泄漏的缺点,使正交HHT法可以精确分析非平稳信号的时频特性。在此基础上,把样本的Hilbert谱均值作为地震动随机过程的目标Hilbert谱,引入随机相位角来进行非平稳随机地震动过程的仿真,并且给出了随机过程的统计特性函数。通过对2个地震动记录的模拟,验证了模拟的地震动样本,能完全反映原记录强度和频率的非平稳特性,在时频分布上和原记录非常接近,具有相同的统计特征,并且模拟样本之间也具有良好的离散性。