线性调频信号检测中时频谱交叉项的抑制

在多分量线性调频信号检测时,由于时频谱存在的交叉项影响到检测精度,进行时频谱的平滑可以减少交叉项,使用时频谱重排的方法在减少交叉项的同时又可以增加谱的聚集性。计算机仿真实验结果验证了这两种方法可以有效地抑制交叉项干扰,提高了检测精度。     

基于VMD和HSA的水声跳频信号时频分析方法

针对水声通信中低信噪比条件下的水声跳频信号检测和参数估计问题,提出了一种新的基于变分模态分解(VMD)和希尔伯特谱分析(HSA)相结合的水声跳频信号时频分析方法。VMD是一种新开发的自适应信号分解技术,可以完全不递归地将多分量的信号分解成许多准正交的固有模式函数。首先重点分析了VMD算法,然后简单介绍了HSA方法,最后将VMD和HSA相结合的方法应用于水声跳频信号分析。利用数值模拟的水声跳频信号进行实验仿真,结果表明本文的方法可以获得高清晰度、高聚集性的时频图。     

一种改进的非线性调频信号波形设计方法

研究非线性调频信号波形设计方法。依据相位逼留原理,采用动态优选法,给出了一种改进的非线性调频信号波形设计方法。该方法可以根据脉冲压缩输出波形峰值主副比或者主瓣宽度的具体要求设计出更加实用的非线性调频信号波形。增加了波形设计的灵活性,运算量小,设计速度快。采用该方法的波形脉压输出主副比低、设计算例结果表明了该方法的有效性。     

基于VMD-PWVD的内燃机振动信号时频分析方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)在分析多分量信号时交叉干扰项与时频聚集性相互矛盾的问题,提出一种基于变分模态分解的伪魏格纳分布法(VMD-PWVD),以抑制WVD分布中的交叉项。该方法首先对信号进行VMD分解,将信号在频域上进行剖分,得到一组相互独立的具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,然后对每个IMF分量进行PWVD分析,最后把各个IMF分量的PWVD分析结果线性叠加,重构原始信号的时频分布。仿真结果表明,该方法在有效地从频域和时域双向抑制WVD交叉项的同时,又保留了WVD分布法原有的优良特性。将VMD-PWVD应用于内燃机缸盖振动信号的时频分析中,能很好地刻画出不同工况信号的特征信息,各时频分量物理意义明确,是一种有效的时频分析方法。     

基于匹配信号变换的非线性调频干扰抑制方法

根据匹配信号变换特性,提出了一个基于匹配信号变换(MST)的特定时频结构(双曲线型、指数型)非线性调频干扰的抑制方法.推导和分析了基于匹配信号变换的参数估计均方误差,该误差与相位函数有关.仿真结果验证了该干扰抑制方法不仅能有效抑制单分量、多分量的特定时频结构非线性调频干扰,而且容易实现,提高了干扰抑制算法的时效性.     

振幅调制-非线性调频信号测量声场的脉冲响应

提出采用振幅调制-非线性调频（AM-NLFM）信号测量声场的脉冲响应，AM—NLFM信号基于相位驻留原理的调制方法．该信号在测量声场脉冲响应时，具有良好的抗系统非线性失真和时变影响的能力，可以降低非周期傅里叶变换时的频谱泄漏，且可以根据任意频谱调制而能保持很低的波峰因数．实测表明该信号可以有效提高脉冲响应测量的速度与精度．该信号也可用于电声系统传递函数的测量中．     

三种时频分析方法在心音信号分析中的应用

文章介绍了一种新的时频分析方法—— Hilbert谱分析 ,并将其应用到心音信号的时频分析中 ,分析对比了短时 Fourier变换 ,小波分析和 Hilbert谱分析这三种方法在处理心音信号时的性能差异 .传统的基于 Fourier的方法不能有效的分析非平稳信号 .文章分析证明了这种新方法在分析像心音信号这种非平稳信号的有效性 ,它能对信号的时频分布做出比短时 Fourier变换和小波分析更为精确的描述 .用这种方法 ,我们能提取心音信号中频率变化的信息 .     

基于LMS-SPWVD的非平稳振动信号时频分析方法

针对SPWVD存在中心信号频率能量发散、干扰信号能量波形及模态混叠现象未得到有效抑制的缺点,提出一种最小均方滤波算法(LMS)和平滑伪维格纳威尔分布(SPWVD)相结合的时频分析方法(LMS-SPWVD).首先,采用LMS算法对模拟非平稳振动信号测试函数进行抑噪处理,获取最优输出信号测试函数时域波形;然后采用SPWVD对最优输出信号测试函数时域波形进行分析,构建LMS-SPWVD算法时频分布模型;最后将该方法与SPWVD、LMS-STFT、LMS-WVD进行对比。结果表明,该方法具有较好的时频分辨率与时频聚集性、模态混叠及干扰信号抑制效果。     

一种新的内燃机振动信号时频分析方法

本文针对现有时频分析方法在内燃机振动信号特征提取中存在的问题,提出利用经验小波变换(EWT)结合同步压缩变换(SST)对相关信号进行处理。仿真及实例验证结果表明,该方法不仅能够对内燃机振动信号时频特性进行有效表征,而且较传统时频分析方法具有更高的时频分辨率,对含噪信号表现出较强的鲁棒性。     

基于时频面旋转的线性调频信号增强

估计淹没于噪声中的线性调频（ｃｈｉｒｐ）信号,是许多研究领域中的一个基本课题。本文提出一种基于时频面旋转的增强 ｃｈｉｒｐ 信号的算法,其处理过程是： 首先计算含噪信号的短时 Ｆｏｕｒｉｅｒ 变换,然后用由瞬时频率得出的信号的倾斜角度控制时频平面的旋转,在奇异值分解的基础上用低有效秩分离开信号子空间和噪声子空间,再将信号子空间旋转回去,最后经短时 Ｆｏｕｒｉｅｒ 逆变换,就得到去除了噪声的信号。仿真实验的结果表明了这种增强算法具有很好的保幅性能。     

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.     

利用高阶累积量的时频重叠MPSK信号调制识别

针对多信号的互相干扰,在时频重叠情况下调制识别困难的问题,提出一种基于高阶累积量的识别方法。由于不同数字调相信号的高阶累积量存在差异;并利用高阶累积量对噪声的不敏感性,从中选取四个特征参数。采用决策树的分类方法,对任意方式组合而成的十种相移键控三信号进行制式识别。实验结果表明,在信噪比不低于0 dB的情况下,可以有效地识别十种时频重叠三信号。与现有的算法对比,该算法在提高信号识别率的基础上,同时也增加了可识别时频重叠信号的个数。     

基于熵测度优化的跳频信号参数估计

详细讨论了采用三阶Flandrin体积归一化熵测度随时频分布核参数的变化规律,给出了典型时频表示进行参数优化的方法,提出了一种基于熵测度的信号相关平滑伪魏格纳分布,对其在跳频信号参数估计中的应用进行了比较和性能分析.仿真结果表明了该量化测度在时频核函数性能评价时的可行性和有效性,基于熵测度优化的跳频信号参数估计有较好的抗噪声能力,可以取得比其他方法更精确的效果.     

随机噪声调频信号带宽分析

随机噪声雷达由于具有低截获率,抗干扰能力及电磁兼容能力等一系列特点,得到了广泛的重视.介绍了一种随机噪声调频雷达信号,对它的自相关函数和频谱函数进行了详细的推导.通过理论分析和计算机仿真总结了不同条件下随机噪声调频信号带宽的计算方法.利用对带宽的分析,进一步讨论了带宽对信号分辨率和截获率的影响.仿真结果表明,噪声调频信号易于实现宽带特性,并且在大带宽的条件下具有良好的分辨率和低截获性能.     

一种基于时频域归一化二次谱的信号特征检测方法

针对传统的基于傅里叶变换的信号特征检测方法在频率域内没有考虑时间分辨率，而基于小波变换的方法对缓变信号特征检测困难等问题，提出了一种基于时频域归一化二次谱的信号特征检测新方法．该方法首先在频率域内对原始信号的振幅谱进行傅里叶变换，再将其归一化，获得归一化二次谱，这种二次谱的自变量具有时间量纲，它既能反映信号的频率特征，也能反映信号的时间特征．然后，基于二次谱进行特征检测，同时可采用补零或加窗等方法对数字信号进行处理，以防止频谱泄露，从而克服了单纯频谱分析的不足．针对大型杆件与石油管线传导信号的特征检测结果表明，所提方法能对被测物的完整性做出准确、有效的诊断．     

复合线性调频信号的模糊函数分析

为提高单斜率线性调频信号的距离速度联合分辨力,提出了一种正负双斜率的复合线性调频信号,推导并分析了该信号的模糊函数。仿真得到了复合线性调频信号以及单斜率线性调频两种信号的模糊函数图、-3 dB模糊度图、距离模糊函数图以及速度模糊函数图,对比研究发现复合线性调频信号相对单斜率线性调频信号具有更好的速度分辨力和距离速度联合分辨力。     

基于时频分析和相关搜索法的正弦调频信号的分离

针对微动研究中微多普勒特征多表现为正弦调频信号的特点,首先在时频域采用时频分析的方法预估计信号的类别和相关参数范围,进而在时域通过相关法搜索相关参数对多分量正弦调频信号进行分离,最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于组合时频分布的跳频信号分析

针对常用的非线性时频分析方法不能较好地抑制交叉项干扰的问题,文中提出一种新的跳频信号时频分析方法。将组合时频分布TF方法用于跳频信号分析,提出了跳频信号持续时间、跳变时刻和跳频频率盲提取的改进算法,通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理技术

针对多普勒失配引起的伪随机跳频引信定距精度差及工程实现难度大的问题,提出了一种基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理方法.首先利用发射信号重构一组用于匹配滤波的本地参考信号,然后将这组信号分别与目标回波信号进行相干积累,当其中任一通道相关值超过预设门限时,即可判为定距成功.仿真实验结果表明,该算法能够对目标区域进行精确探测,有效地解决了伪随机跳频引信多普勒失配引起的定距精度差、虚警概率高等问题.