瞬时频率的一种估计方法

为了得到在物理上有意义的瞬时频率 ,必须把基于信号全局性的限制条件修改为局部的限制条件 ,并且把这些条件转换成物理上可实现的步骤。首先讨论了用希尔伯特变换定义的瞬时频率的定义 ,然后介绍了一种新的瞬时频率估计方法。该方法利用局域波分解方法 ,把复杂的信号分解成有限个基本模式分量 ,从而使由希尔伯特变换定义的瞬时频率具有实际物理意义。由于该方法是基于信号局部特征的 ,因此适用于非线性、非平稳信号的处理。最后指出了这一方法研究的有关问题。     

抑制时频分布交叉项的一种新方法

最近提出了一种新的处理非平稳信号的分析方法。该方法主要利用基于经验的模式分解方法 ,把复杂的信号分解成简单的、有限个基本模式分量 ,从而使瞬时频率具有实际的物理意义。这种信号分解方法基于信号局部特征、是自适应的 ,因此也是高效的。对该方法进行了推广 ,提出了一种抑制时频分布交叉项的新方法———基于经验的模式分解及其Wigner-Ville分布 :首先利用基于经验的模式分解方法把信号分解成有限个基本模式分量 ,然后对每个分量进行Wigner-Ville分布计算。该方法能有效地抑制时频分布的交叉项 ,适用于一些复杂的非平稳信号的分析。     

改进时频脊线的跳频参数盲估计算法

为解决基于时频脊线的跳频参数估计算法在信噪比低于-5 dB时估计误差较大且存在定频干扰时方法失效的问题,提出了该算法的改进算法。在短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的基础上,利用迭代去噪法对原时频图进行去噪处理,根据跳频信号与定频干扰驻留时间的不同,采用k-means算法对其进行聚类,消除定频干扰并提取其时频脊线,利用Haar小波对提取到的时频脊线进行奇异点检测,并估计出跳频信号的跳频周期、起跳时间和跳频频率。仿真结果表明,所提算法在信噪比低于-5 dB且存在较强定频干扰的情况下,仍能对跳频参数进行正确估计,且优于原有算法。     

基于自适应高斯核函数时频分布的水声信号处理研究

时频分析被广泛应用于水下目标宽带回波信号以及短时瞬态信号的处理。在水声信号的特征检测和分类方面,时频分析的时变谱提供了区分不同类别目标信号的特征信息。提出一种基于自适应核函数时频分布的水声信号处理方法。与固定核函数时频分布相比,自适应高斯核函数时频分布由于它的核函数随信号而自适应改变,因此对交叉项有很好的抑制效果。计算结果表明,对于多分量线性调频水声信号,采用高斯核函数自适应时频分析不仅对交叉项具有很好的抑制作用,而且对信号的自分量具有较好的聚集作用。     

基于方向性S变换的多分量FM信号瞬时频率估计

针对复杂多分量调频信号的瞬时频率估计问题,提出一种基于方向性S变换的瞬时频率估计方法。首先,在S变换中引入变趋势窗,有效改善了高频区的频率分辨率;其次,提出了方向性S变换,该变换在引入方向性参数的基础上,利用最大化准则实现了复杂调频信号的时频方向匹配;最后,由于传统时频脊线及相应的均方根误差准则无法适用于多分量信号瞬时频率估计的性能评估,提出一种基于支撑域的置信度准则。仿真实验通过线性与非线性的多分量混合调频信号证明了该方法的有效性。     

基于分数阶傅立叶变换的自适应时频表示

提出采用高斯函数的分数阶傅立叶变换作为基函数的自适应信号扩展方法,并给出了相应的时频分布,该分布具有较高的时频分辨率,没有窗效应,无交叉项干扰。分数阶傅立叶变换使基函数的时频分布旋转了α角度,结合尺度,时移和频移,为基函数匹配信号提供了更大的灵活性。仿真结果表明,该方法可以更加准确地描述信号的时频特征。     

基于修正空时频分布矩阵的到达角估计

讨论了密集信号环境下,雷达侦察系统对信号到达角(DOA)的估计方法。首先对参考阵元的输出作时频分析,估计信号的频率参数,从而选择时频脊点构造方向矩阵;然后对各阵元输出求互Wigner Ville分布(XWVD)以构造修正空间时频分布(STFD)矩阵;最后用修正STFD矩阵代替传统MUSIC算法中的协方差矩阵即可求得信号的时频———MUSIC空间谱,从而得到信号的DOA。计算机仿真结果表明该算法可实现对常规雷达脉冲、线性调频信号等多种信号的DOA估计。     

基于通用复时频分布的进动目标微多普勒提取

首先建立了进动锥体目标的雷达回波模型,推导了目标微多普勒频率与进动参数的定量关系。针对进动目标雷达回波具有的多分量非线性调频特点,提出了通用复时频分布(generalized complex time frequency distribution, GCD)的微多普勒提取方法,与线性和二次Cohen类时频分布相比,GCD具备高时频分辨力、低交叉项的优点。同时针对峰值估计微多普勒瞬时频率(instantaeous frequency, IF)方法受信号频率交叉覆盖和噪声干扰严重的问题,提出基于Viterbi算法的微多普勒IF估计方法,有效提高了微多普勒IF估计精度。实验中利用仿真和暗室测量数据验证了GCD Viterbi方法的性能。     

基于空时频分析的多分量跳频信号DOA估计

提出了一种基于空时频分析的多跳频信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法。该方法能够在欠定条件下(传感器数目小于信号数目)实现多个信号的测向。首先将信号的短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)与平滑伪魏格纳-威利分布(smoothed pseudo Wigner-Ville distribution, SPWVD)组合,利用STFT的无交叉项和SPWVD的时频聚焦性性能,得到了一种切实可行、时频图清晰稳健的分布;然后在时频域提取有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵,最后分别运用线性空时频、二次空时频和root-MUSIC共三种方法估计每hop信号的DOA。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于正交频率分集的目标全极化瞬时测量方法

针对当前雷达目标瞬时全极化测量方法仅限于窄带应用的不足,结合正交频率分集复用原理,设计了一种用于宽带全极化瞬时测量的雷达信号波形。通过选择合适的测量频点、测量频差等参数,可在频域消除子载波互扰误差,获取雷达目标在各测量频点的极化散射矩阵。在建立回波信号模型基础上,给出了极化散射矩阵估计算法,并分析了多普勒频移补偿误差对测量结果的影响。仿真结果表明,当信噪比大于5 dB时,极化散射矩阵在各测量频点的相对测量误差小于-20 dB,验证了该方法的有效性。     

Four-Parameter Signal Decomposition and Related Adaptive Time-Frequency Distribution

1. INTaODUCTIOMIn order to express the properties of the signal time-varying spectrum, we need to developa class of approaches to analyze signal in time and frequency domain simultaneously. Since1980's, the time-frequency analysis (TFA) methods, such as short time FOurier transform(STFT), Gabor expansion, wavelet transform and Wigner--Ville distribution (WVD), havebeen widely studied and implemellted, which provides powerful tools to analyze and processvarious signals in TF plane. T…     

脉冲在等离子体中传播的时频特性

计算了δ脉冲在等离子体中传播不同距离的波形 ,并用时频分析的方法研究了它们的时频特性。发现在信号到达的早期时频图存在若干显著的水平谱线 ,类似于离散谱 ,在信号到达的晚期时频图上有一条双曲形的曲线 ,对应于等离子体的频率 -群时延曲线。认识信号的时频特性对于从信号中提取等离子体的参数很有帮助。     

The Time-Frequency Characteristics of Pulse Propagation Through Plasma

1.INTRoDUCTIoNReceDty6ars3TF(time-frequency)analysisandwaveletanalysisaJrewidelyusedindealingwithechowaveofsuper-widebandradarandhavebecomehotspotsofelectromagneticsignalprocessing.Usingslippingtimewindow,theechowaveiscutifltosmallsections.Eachsectionistreatedseparatelyandthengoesalloutintoatime-frequencyprocessingmethodsconducingtodthereatTFanalysismethods.Inechowavofsuper-widebandradar,edgesbringscatteringcenter,cavumandperiod-icitystructurecausesyntonicfrequency,tubalstructureandcover…     

时—频信号分析与雷达的多目标分辨

对于编队飞行的目标，由于它们之间的间距很小，常规雷达无法直接从距离和方位上区别目标。但利用目标回波多普勒频率的差别是有可能分辨目标的，这—般需要较长的相关处理时间。在这期间，目标本身的多普勒频率又是变化着的。本文分析了编队飞行目标多普勒频率的变化规律，指出多普勒回波信号的变化可以用线性调频（ＬＦＭ）信号模型来表示。本文提出了用时－频分析的方法来分辨编队目标，并用短时付氏变换（ＳＴＦＴ），Ｗｉｇｎｅｒ分布（ＷＤ）以及我们提出的自适应谱图（ＡＤＳＰ）方法对实测的雷达数据进行了分析。实验结果表明，自适应谱图具有与Ｗｉｇｎｅｒ分布相近的自分量信号分辨能力而没有其交叉项。它在噪声背景下的分辨性能大大优于Ｗｉｇｎｅｒ分布和短时付氏变换，因而是一种有效的多目标分辨方法。     

复梯度算子及其在自适应信号处理中的应用

自适应信号处理广泛应用于通信、雷达、导航、声纳等领域。但是 ,在自适应信号处理中经常会遇到一类以Z为复自变量的标量函数g(z,z )求极值或条件极值的问题。按照复变函数理论 ,求g(z,z )等于min(或max)的最优解 ,会遇到极大的困难 ,因为偏导数z /z不存在。定理给出了这类标量函数的复梯度算子的正确表达式。这对自适应信号处理具有重要意义 ,它能使问题的解决变得很简单。     

几种局域波分解方法的比较研究

基于Hilbert变换的局域波法 ,能得到信号有意义的瞬时频率。它的分解基是随动态信号波形的变化而变化 ,具有自调节自适应的特征 ,因此能在时频域内描述非平稳非线性信号的局部特性。提出的局域中值定理分解方法 ,能正确求出并分离包含在信号中的局域中值 ,从而得到更标准的信号基本模式分量。通过与其它几种局域波信号分解方法的比较 ,发现局域中值定理分解方法性能更优