水下目标LFM回波的小波尺度谱重排及匹配检测

在浅水混响限条件下,为提高水下小尺度目标检测性能,结合宽带线性调频(LFM)信号回波目标信息量大、混响背景相关性弱的特点,提出对目标宽带回波进行时频谱重排压制混响,再进行匹配检测的方法.通过比较目标回波的短时傅里叶变换和小波尺度重排谱时频表征,发现小波尺度谱重排能较好地实现目标信号和耦合混响的分离.再结合匹配滤波的定位特性设计基于小波尺度重排谱的时频匹配检测器.仿真和测试数据分析表明,文中方法的检测性能优于传统匹配滤波约4 dB,在混响背景下,时频匹配滤波器仍能对水下目标进行有效定位,且能较好抑制旁瓣.     

TSD信道中RCI检测器性能与宽容性

为提高混响限制下检测器的宽容性,采用理论分析和实验研究了一种基于随机时间扩展失真(TSD)对信道建模的方法.分析了基于该模型对信道建模来修正介质传播造成的影响,根据广义似然比检测(GLRT)准则推出的一种最优检测器——分段拷贝相关积分器(RCI).采用线性调频(LFM)发射信号通过仿真以及对实际数据的处理对分析结果进行了验证.研究结果表明:在混响限制条件下,采用TSD对信道建模,RCI检测器可以提高混响背景下主动声纳的检测性能.研究结论为水下失真信道中信号检测问题的解决提供一个有效途径.     

线性调频信号的相位匹配去噪处理

线性调频信号被广泛应用到雷达、声纳、地震和其他探测的很多领域,目前对其应用比较广泛的获知信号存在的方法是基于相关的匹配滤波处理,但匹配滤波处理是进行信号压缩来获取最大的信噪比.采用相位匹配方法对线性调频信号进行处理,去除噪声还原信号从而获得高的信噪比,通过仿真实验证明该方法应用在受到噪声干扰的线性调频信号处理上效果很好.     

一种基于粒子滤波的盲多用户检测器

针对平坦瑞利衰落信道下的多用户检测问题.提出了一种基于可变粒子滤波器的盲多用户检测器。在导频序列接收阶段采用较多的粒子数目来估计信道参数。在信号检测阶段采用较少的粒子数目实现多用户检测算法,这样构成的变粒子数多用户检测算法在保持较好性能的同时具有较低运算复杂度。仿真结果表明,在高斯噪声或非高斯噪声环境,该检测器性能优于基本粒子滤波检测器性能。     

一种新的高动态直扩接收机快速码捕获方法

针对接收信号存在大频偏的高动态直扩接收机伪码捕获时间长的问题,分析了高动态环境下匹配滤波检测器相关长度与相关后输出信噪比的关系,比较了相关后的几种检测算法的性能,分析了FFT校频技术的性能.在此基础上提出一种在高动态环境下的码捕获新方法,该方法采用分段匹配滤波相关、最大选择检测算法和二次内插的FFT校频技术.根据新方法设计了捕获电路模块.Matlab系统仿真结果表明,新的捕获方法可以容忍校正更大的频率动态范围,在较低信噪比下快速完成码捕获功能.     

基于部分匹配的雷达回波信号检测

针对雷达回波信号检测中对整个回波信号全部匹配滤波需要较长时间及较多资源的问题,提出部分匹配滤波方法.将雷达接收机接收到的回波数据,以雷达发射的线性调频(LFM)脉冲信号的脉宽为长度,分成若干段,逐段匹配滤波,通过判决门限找到匹配结果中的信号峰值后,计算出目标反射回波的位置.运用Matlab对时宽带宽积为500的线性调频脉冲信号进行仿真,结果表明:该方法适用于信噪比高于-12 dB的信号的搜索定位;该方法既可减少处理时间,又能节省系统资源.     

数字匹配滤波器的设计与实现

采用高效的数字匹配滤波器设计是数字接收机中提高信噪比改善系统信号处理性能的一项关键技术.介绍了基于匹配滤波理论,采用FPGA构造出匹配滤波器,并以高速DSP作为计算以及控制字发生器,设计出一款有效的适合于已知线性调频信号(LFM)匹配滤波系统,有效的提高了信号处理系统的信噪比.     

超宽带探地雷达信号处理

基于探地雷达信号传输机理,建立了超宽带探地雷达宽带回波模型,揭示了多谱分量对目标回波及宽相关处理方法的影响。利用时频分析提取回波信号的主频及带宽进行频域滤波,提高了信号的信噪比,符合匹配滤波的条件,通过构造匹配母波和匹配滤波进行精确检测,形成了工程化的滤波方法,实际数据验证了算法的有效性。     

基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题.提出一种线性调频信号(LFM)自适应滤波算法.该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在分数阶傅里叶域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号.分数阶的滤波器可以使用扫频滤波器替代.性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果,在使用最下均方(LMS)算法时,步长的选取决定了滤波器的性能,在实际应用中必须按需选取.仿真表明该算法效果明显,计算方便.     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

水下沉底目标回波的小波谱重排时频分析及其匹配检测

在浅海沉底目标主动声探测中,强混响背景下回波有效特征表征是目标分类的基础。根据工程需要讨论了Wigner-Ville,短时傅立叶变换(STFT)和小波重排谱下回波时频特征的提取过程,分析了混响与目标回波的耦合特性。提出构造基于小波尺度谱重排的时频检测器,在时频面实现目标信号和混响分离,以小波重排谱来表征回波,可取得较好的效果,在此基础上设计时频匹配检测器,以达到较好的目标检测性能。湖试数据分析表明小波尺度谱重排联合二维匹配检测器能压抑混响,提高信混比约2dB.     

基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术

在对前人研究工作进行了分析讨论的基础上，根据起伏背景红外图像的统计特性，提出了一种空间匹配滤波算法的改进算法．理论和实验结果表明，该方法对于抑制强起伏的红外背景是十分有效的。     

卡尔曼滤波在位场分离中的应用

区域场与局部场的分离是区域重力场数据处理的一个重要方面。目前,在分离区域场与局部场中的"维纳滤波",是维纳滤波器在信号与干扰不相关条件下的一个特例。而所谓分离区域场与局部场的"匹配滤波",是维纳滤波器在信号与干扰同相位条件下的一个特例。关于卡尔曼滤波在应用地球物理领域的应用,目前还只限于地震数据处理中。研究了卡尔曼滤波在位场资料数据处理中的应用。在波数域中提出用卡尔曼滤波的方法进行位场分离。结果表明,效果较好,适应性较强,不受有用信息与干扰信息的相关性及相位是否相同的影响。     

P—SCDMA系统扩频序列的捕捉方案及理论分析

提出了包交换同步码分多址P-SCDMA（Packet-Switch-Synchronous Code Division Multiple Access)系统的扩频序列的捕捉方案，该方案采用I-Q匹配滤波器实现扩频码的同步，并从理论上对捕捉方案进行了分析，得出了系统捕捉总概率和捕捉时间低限。仿真结果表明最坏分布情况下，捕捉时间对单元捕捉概率敏感程度较均匀分布情况下大；均匀分布情况下的最终捕捉概率较最坏分布情况下大。I-Q匹配滤波器捕捉结构的分析同样适用于其他直接扩频通信系统，比如IS-95。     

Matched field noise suppression： A generalized spatial filtering approach

An approach to improving the performance of matched field localization by introducing a generalized spatial filter to suppress interference noise and pass the signal of interest with minimal distortion is presented. The spatial filter is designed by minimizing the maximum distortion of the filtered replica vectors within “passband“ while guaranteeing the norm of the filter response within the “stopband“ to be lower than some given threshold values. We show that the design problem can be formulated as the second-order cone programming (SOCP) which can be solved efficiently via the well-established interior point method. A modified matched field processor is given to ultimately eliminate the effect of the distortion in the spatially filtered replica vectors. Computer simulation results confirm the effectiveness of the proposed approach by localizing a weak source in the presence of a strong interferer and noise.     

Method for signal decomposition and denoising based on nonuniform cosine-modulated filter banks

In this paper, a novel method for signal decomposition and denoising is proposed based on a nonuniform filter bank （NUFB）, which is derived from a uniform filter bank. With this method, the signal is firstly decomposed into M subbands using a uniform filter bank. Then according to their energy distribution, the corresponding consecutive filters are merged to compose the nonuniform filters. With the resulting NUFB, the signal can be readily matched and flexibly decomposed according to its power spectrum distribution. As another advantage, this method can be used to detect and remove the narrow-band noise from the corrupted signal. To verify the proposed method, a simulation of extracting the main information of an audio signal and removing its glitch is given.     

基于各向异性双边滤波红外背景抑制方法研究

红外复杂背景抑制作为红外弱小目标检测的重要环节,直接影响着后续算法的目标检测概率和虚警率.针对各向同性双边滤波背景抑制方法因无法改变背景预测方向,在方向性的结构化云边缘存在较大预测残差的问题,本文设计了一种利用原始图像邻域统计信息自适应更新滤波尺度、掩模尺寸和滤波方向的各向异性双边滤波背景预测器,以最大限度地分离目标和背景.仿真实验表明该方法对输入信杂比为4的目标的信杂比增益大于4和对原始图像邻域杂波的背景抑制算子大于4.