基于自适应形态学的LPI信号检测预处理算法研究

针对传统算法在面对复杂环境中LPI信号检测时不能对噪声进行有效的滤波,提出了一种基于自适应形态学的LPI信号检测预处理方法。首先建立单一尺度形态学滤波模型,其次在单一尺度形态学频谱数据做分段插值处理时,在每段采用加入比例系数的改进形态学腐蚀和膨胀机理,再将插值后的序列与原信号相减来对其进行修正,最后通过算法仿真,验证了改进的算法在弱化结构元素尺度选择矛盾对不同带宽处的噪声基底估计的影响的同时,还能大大降低整个算法运算量的效果,取得了良好的滤波效果。     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。     

WK混合滤波算法在雷达数据处理中的应用

通常的Kalman滤波算法不能很好的解决信号的时频局部性问题,往往只能在低频和高频两种滤波算法间通过机动检测器(变维滤波算法)或马尔可夫链的转移概率矩阵(VD算法)来进行切换,因为有一定的滞后,并受到机动检测器和转移概率矩阵的影响较大,从而产生较大的滤波误差.笔者将二维可分离小波变换良好的时频局部性和Kalman滤波的实时最佳预测修正跟踪滤波估计结合起来,得出一种有效的混合滤波算法(WK算法),并将该算法用于进行雷达数据的滤波处理,使得滤波估计值逐步逼近真实轨迹.通过实际的仿真验证了该算法比其它单一的滤波算法更为有效.     

基于级联滤波锁相环的电网信号同步方法

针对电网故障条件下，传统SRF-PLL在进行电网信号同步时存在频率和相位信号检测误差较大的问题，提出了一种基于级联滤波锁相环的电网信号同步方法.在QT1-PLL中，利用级联滤波结构改善系统的滤波性能，并使系统的响应速度得到提升.在锁相环路内增加相位和幅值补偿环节以消除电网频率偏移对锁相结果的影响.仿真和实验结果表明:在电压信号发生20°的相位跳变和4Hz的频率跳变时，可以在1.5个电网周期内实现对频率和相位的准确检测；频率和相位超调量分别为0.5Hz和4°时，满足并网系统快速准确的要求，验证了所提理论的正确性和有效性.     

基于近似整周期采样的钢琴调音仪设计

提出一种基于近似整周期采样的数字测频方法,该方法先通过FIR滤波和过零比较算法测得信号的粗略频率,然后采用跟踪采样、跟踪滤波及拉格朗日插值算法实现单周期固定256点的近似整周期采样,最后通过256点FFT算法得到高精度频率值。设计了一种基于STM32-F407微控制器的便携式钢琴调音仪,并对8个不同频率的标准正弦信号进行了测频实验。实验结果表明,在低音频A2处测得频率相对误差为0.098%;在高音频c5处测得频率相对误差为0.021%。最后对钢琴琴键进行了测频实验,验证了调音仪的稳定性和实用性。     

基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高低信噪比下对海水中被衰减的轴频电场信号的检测能力,提出一种基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测算法.首先,使用小波变换对信号进行分解,并对噪声能量进行估计;然后,利用小波尺度相关对噪声和信号进行分离,并采用均值滤波降低小波系数平移的干扰;最后,提取最大尺度的相关系数作为特征值,对信号进行滑动检测.通过该算法和小波熵算法对实测数据和仿真数据进行处理和对比分析,结果表明:此算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

分布式光纤振动检测系统信号后处理算法研究

针对基于相位敏感的分布式振动检测系统在实际工程应用中存在的容易受到环境噪声影响的问题,对系统信号进行滤波算法理论模拟及现场实验验证。结果表明,通过对原始信号进行高通滤波后差分及平均处理,能够有效地除去环境中大幅值、低频、周期性的噪声信号,系统信噪比提高50%,检测效果增强。     

涡流检测信号的独立分量分析预处理

提出将一种求解盲源分离问题的独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法应用于自然裂纹涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)信号的预处理中。利用一种基于负熵极大的FastICA算法,分别对实验产生的疲劳裂纹和应力腐蚀裂纹ECT信号进行了处理,实现了ECT信号中缺陷分量与探头提离信号、部分噪声信号的有效分离。为了验证算法的有效性,同时采用小波分析算法对相同ECT信号进行了去噪处理。结果表明ICA算法在ECT信号处理中具有独特优势。     

基于自适应形态学的低截获概率信号检测预处理算法

针对传统算法在面对复杂环境中低截获概率(lour probability of intercept,LPI)信号检测时不能对噪声进行有效的滤波,提出了一种基于自适应形态学的LPI信号检测预处理方法。首先建立单一尺度形态学滤波模型;其次在单一尺度形态学频谱数据做分段插值处理时,在每段采用加入比例系数的改进形态学腐蚀和膨胀机理,再将插值后的序列与原信号相减来对其进行修正;最后通过算法仿真,验证了改进的算法在弱化结构元素尺度选择矛盾对不同带宽处的噪声基底估计的影响的同时,还能大大降低整个算法运算量的效果,取得了良好的滤波效果。     

微弱光信号的极值检测及滤波算法研究

为有效提高微弱光电信号极值检测的精度，通过分析被测信号的变化规律，提出了高精度目标信号极值检测滤波算法，探讨了在理想条件和强干扰条件下的信号检测解决方法。该算法以改进的动态阈值法获得极值初始数据集，通过基于中值数绝对偏差的滑动滤波和加权平均滤波法相结合的方式对采集值进行滤波处理，最终获得信号的极值。实验结果表明，该算法测量结果和实际值相吻合，最小平均相对误差控制在0.1%左右，满足精度要求,测量精度及稳定性高于传统方法。该研究对不同波形微弱信号的高精度极值检测提供了参考依据。     

NLMS算法在轨道电路信号解调中的应用

针对目前轨道电路FSK信号解调中传统解调方法解调精度不足的问题,在对自适应滤波理论研究的基础上,提出采用基于NLMS算法的自适应滤波模块,利用传统频谱分析法得出轨道电路FSK信号的载频信息作为自适应滤波模块的期望信号,通过提取其中一个载频分量从而还原调制方波,经过计算后得出调制频率,实现信号的解调。仿真结果证明NLMS算法不仅实现了轨道电路FSK信号高精度的解调,并且解决了传统LMS算法在轨道电路FSK信号解调中收敛速度慢的缺陷,具有良好的抗噪性能。     

强噪声背景下高频CW电报信号的自动检测

长期以来,CW电报通信都靠人工操作来完成,难以满足大容量、高速度的要求,如何实现CW电报的自动检测与识别,减少人为因素的影响,提高其有效性是当前高频CW电报研究的重要课题.在强噪声背景下,高频CW信号的包络检波检测法难以有效跟踪信号波形.检测性能严重下降.针对此问题,提出了一种基于Kalman滤波的微弱CW信号检测方法.该方法首先采用Kalman滤波器实时捕捉CW信号,恢复信号波形,再运用复数谱方差识别干扰信号与CW信号,提取出纯净的CW信号.实验表明:该方法能够在强噪声背景下有效地检测出CW信号,具有更高的识别率,且算法简单,实时性强,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制.     

一种基于独立分量分析的变速跳频信号盲分离方法

针对当前跳频信号盲分离算法计算量大,精确度不高的问题,结合变速跳频信号采用不断加快的跳速和“跳速多变”的策略,提出了一种利用信源间的独立性解决变速跳频信号盲分离问题的方法。同时,采用负熵最大化寻优算法加快了传统独立分量分离算法运算速度。通过仿真实验与处理实际数据结果表明：与其他方法相比,该方法在不需要任何先验信息的条件下,可以在低信噪比的情况下较好地分离出各个变速跳频信号,同时能够精确恢复出变速跳频信号的跳频图案,在20 dB信噪比的情况下,分离后相似系数可以达到99%。该研究为变速跳频信号盲分离问题提供一个新的解决途径。     

基于经验模态分解的局域网络入侵检测算法

通过对局域网络入侵的准确检测可以保障网络安全,由于局域网网络入侵信号具有瞬时频率特性,采用传统的时频分析方法难以实现有效检测,出现检测不准确的问题.为此提出基于经验模态分解的局域网络入侵检测算法,分析网络攻击的防护原理和DOS攻击对网络的危害,对信号处理方法进行检测方法设计.卡尔曼滤波方法对DOS入侵信号进行前置滤波,去除入侵信号的EMD虚假分量,采用小波阈值去噪方法进行信号提纯,采用经验模特分解方法,使得DOS入侵信号特征与干扰组成成分最佳匹配,提取HHT频谱实现对入侵信号的准确检测.仿真结果表明,采用该检测方法进行局域网入侵检测,精度较高,抗干扰性强,检测性能优于传统算法.     

移频信号解调算法研究与DSP实现

随着我国高速铁路的快速发展,快速准确的检测列车自动控制系统中轨道电路移频信号参数成为了列车安全运行的重要保证.针对现有轨道电路移频信号检测算法在检测精度和检测时间上的局限,以及传统测试仪在智能化上的不足,对移频信号的频谱特点进行了分析研究,基于频谱特点利用欠采样技术和汉宁窗频谱重心校正算法对移频信号参数进行了解算,并基于DSP搭建了实验平台对算法进行了移植和实测验证.实验结果表明,该算法能够快速准确地自动检测出移频信号的各项主要参数.