基于逆Radon变换的多散射点微动检测与测量

为将微动特性用于雷达目标识别,提出一种多散射点微动检测与测量算法.推导了典型微动对雷达回波调制的微多普勒,在此基础上,给出基于逆Radon变换的目标微动检测与测量原理;结合逐次消去法,研究了大动态范围下多散射点的微动检测与测量算法并给出相应的处理流程.定量仿真实验结果证明了该算法的有效性.     

基于分数阶Fourier变换的瞬时频率估计方法

通过分析分数阶Fourier变换功率谱与信号相位微分的关系,提出了根据信号密度分布和分数阶Fourier谱估计信号瞬时频率的方法。并对含噪声和不含噪声的两种信号进行了计算机仿真,仿真结果表明了该方法的有效性,实验表明该方法适用于信噪比大于3dB的信号。采用非递归算法,不需要进行时频平面上的投影和峰值搜索,运算量低。     

基于Radon变换的目标主体信号与微动信号的分离

针对微动特征的有效分析和提取,研究了基于Radon变换的目标主体信号与微动信号分离方法。首先对回波信号进行时频变换,然后在时频平面上通过Radon变换来分离目标主体信号与微动信号,再通过逆Radon变换得到分离信号的时频分布,最后通过仿真验证了方法的有效性。     

基于高阶双线性相位匹配变换的PPS瞬时频率变化率估计

提出了一种高阶双线性相位匹配变换算法,可实现对任意阶次多项式相位信号（PPS）瞬时频率变化率（IFR）的估计．从理论上分析了该算法的统计特性,计算机仿真结果表明：当输入信噪比超过2dB时,仿真结果（IFR估值的均方误差）非常接近理论值,并逐渐接近其Cramer—Rao下限．     

基于EMD的信号瞬时频率估计

分析了信号瞬时频率的定义及其两种主要的获得信号相位的方法：解析信号法和正交模型法.提出了一种基于经验模式分解的新的瞬时频率估计方法——正交包络法.该方法计算简单,克服了正交模型法无法由一个时间函数确定两个时间函数的困难.与Hilbert变换方法相比,正交包络法使边界问题得到了明显改善.实验证明这是一种有效的瞬时频率估计方法.     

基于瞬时频率的窗宽递增寻优的短时傅里叶变换

讨论了窗函数在时频分析中的作用,分析了S变换的缺陷,指出了依据分析频率调整窗宽和使用窄窗均严重影响时频分析效果.以短时傅里叶变换为基础,提出了一种窗宽根据信号自身时变特征进行自主调节的时频分析方法,该方法以瞬时频率的变化作为判断信号频谱结构发生变化的依据,通过在瞬时频率变化之前逐次递增窗宽,使窗函数能够覆盖信号中的局部平稳区域的大部甚至全部,从而可对信号中的各局部平稳段得到最佳的时频分辨率.通过对线调频信号、时变信号和含噪声信号的分析和比较可知,本方法可准确描述信号的时间分布特征,并可同时获得最佳的频率分辨率,且对噪声不敏感,具有一定的先进性和实用性.     

基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率

提出一种基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率的方法,其基本思路是：对信号进行连续复Morlet小波变换,由变换得到的小波系数的局部模极大值初步提取其小波脊;为降低噪音影响,在初步提取的各小波脊附近选取部分小波系数,通过施加罚函数平滑噪音干扰引起的小波脊变化的不连续性,将小波脊的提取问题转变为最优化问题,采用动态规划方法计算得到新的小波脊;根据小波尺度与频率的关系由提取的小波脊识别出信号的瞬时频率。将提出的方法运用于含噪调频信号进行数值模拟分析和实测索冲击响应信号分析。研究结果表明,基于连续小波变化的模极大值可以有效提取信号小波脊和瞬时频率;采用施加罚函数的方法可有效降低噪音的影响;基于动态规划的方法可有效提高计算效率。     

应用SAWD技术实现瞬时频率测量

阐述了声表面渡色散延迟线（SAWD）的特性,并详细介绍了实现SAWD测频的关键技术及解决途径;结合所研制的捷变频雷达本振精度测试仪,给出了采用SAWD技术实现对瞬时频率的实例．实测数据表明,其测试精确度和稳定性等方面完全能够满足实际需要．     

基于瞬时相位差分的MFSK符号率估计方法

对数字通信信号的符号速率估计是电磁频谱监控、通信侦察分析等非合作接收领域的重要研究内容。提出了一种MFSK信号的符号速率估计新方法,通过对信号样本求取瞬时相位差分并联合非线性变换及小波分析的方法,实现了对符号速率的准确检测,并大大提高了估计方法在低信噪比条件下的适应性;在此基础上进一步提出了低信噪比条件下基于估计结果后处理的性能改进方法,能够再提高3 dB的估计性能。仿真验证了新算法和改进方法在低信噪比条件下的估计性能。     

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。     

小波域内瞬时频率提取方法研究

根据振动信号本身的特征,由小波系数模极大值与小波函数的关系,提出了一种在小波域内提取瞬时频率的方法,这种方法比较适合于频率随时间变化的振动信号,把方法用于由碰摩转子模型生成的振动信号,可得到一条锯齿状的瞬时频率曲线,而用短时Fourier变换对该信号,是不能检测出这样的特征,这证明了该方法在瞬时的提取中是很有效的,对实测碰摩信号获得的瞬时频率也显示了这种方法的有效性,在故障诊断和特征提取中有广阔的应用前景。     

基于分段波形的信号瞬时频率计算方法

针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)中乘积函数(Product Function,PF)分量的瞬时频率计算问题,引入了一种新的信号瞬时频率计算方法.该方法基于分段波形,先将信号分成若干个全波段(full wave),然后以一组递增的反正弦函数定义每个全波段的瞬时相位,进而得到信号...     

基于多重测量矢量的含旋转部件目标ISAR成像方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知(CS)的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量(MMV)模型。由于主体信号在方位向具有固定支撑集,而旋转部件信号在此支撑集上不具有稀疏性,因此,利用MMV模型进行信号重建后即可获得目标的主体ISAR像。在此基础上,再利用逆Radon变换得到旋转部件的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于光纤马—泽结构实现雷达微波信号瞬时测频的研究

采用微波光子技术,把待测的雷达微波信号调制到光域,利用光纤马—泽结构的传输效应,可得到待测雷达微波信号频率与功率的映射关系,能够实现雷达微波信号0～40 GHz的全频段测量。仿真分析验证了该方案的可行性和有效性。     

基于单比特接收机的高检测率测频方法设计与实现

研究单比特接收机的高检测率测频方法,利用滤波器组将信号分成多通道,每条通道独立采样、测频,通过减小非线性变化产生谐波的影响达到提高检测率的目的,并对测频后的误检数据进行统计和分析,依据分析结果设计补偿矩阵,利用补偿矩阵对测频结果进行修正.仿真结果表明该方法有效提高了单比特接收机的双信号检测率,对于大动态范围的检测率提升更明显,归一化增益差为6 dB时检测率是原检测率的3.5倍.相关的研究方法和结论对实际工程应用具有一定的参考意义.      

基于鉴相器的手机瞬时心率监测软件设计

目前用手机摄像头监测心率的手机软件无法检测瞬时心率,因为手机上资源有限,而占用资源较少的主要检测方法差分阈值法需要根据一段时间的结果来设定阈值才能准确检测出心率,不适于瞬时心率的检测.针对以上问题提出了一种基于鉴相器的瞬时心率检测算法,通过手机摄像头检测出的脉搏波信号先与正弦参考信号相乘,再经过低通滤波器提取心率成分,根据相位的变化逐拍检测心率的变化.在Android智能手机上的实验结果表明,与ECG方法相比,计算精度能满足要求.与差分阈值法和滤波器组法相比,本文提出的方法能较快地检测出瞬时心率.     

基于互Wigner-Ville分布的表面肌电信号瞬时频率估计

当一块肌肉完成持续的收缩时,所记录的表面肌电信号的分析是一个用于评价局部疲劳进行性的有用的工具.在肌肉静态收缩期间,表面肌电信号功率谱的平均频率和中值频率常被用作肌肉疲劳的指示器.为了评价周期性动态收缩期间的局部肌肉疲劳,针对肌肉动态收缩时表面肌电信号的特点,提出了基于互Wigner-Ville分布的瞬时频率检测方法.通过一个类似于表面肌电信号统计性质的模拟的随机过程,评价了这一算法的估计误差.理论和实验证明,瞬时频率可以在较低的信噪比下很好地适合跟踪由于肌肉疲劳引起的频谱变化.