小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

探地雷达复信号分析及改进

利用复信号分析可求得表征探地雷达信号特征的多个参量，从而可对雷达信号进行深入的分析和研究．然而，该方法对噪声特别敏感．为此，作者引入小波变换，对分析过程进行了改进．实际处理效果表明：小波变换的引入很好地克服了复信号分析缺点．     

小波变换应用于雷达信号处理的潜力和展望

着重讨论了小波变换在雷达信号中的潜在应用，特别是在宽带或超宽带雷达中的应用，进一步讨论了小波变换用于雷达模糊函数分析，信号检测与参数估计和雷达目标识别等问题，最后，展望了小波变换应用于信号处理的前景。     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.     

基于小波变换的舰船雷达信号去噪方法

由于舰船雷达信号目标环境的复杂性,从强杂波中检测目标异常困难,基于小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性,设计了一种实用的小波消噪方法。对舰船雷达回波信号实验检测结果表明,该方法能较好地改善信噪比增益,同时又能保持对突变信号的良好分辨率。     

应用小波变换实现弱雷达信号的实时探测

为克服干扰环境下雷达识别和跟踪弱目标信号的困难 ,提出了一个基于小波变换的实时探测方法。通过分析目标和干扰的回波特征 ,采用了一种正交导数小波分析信号的局部凸性 ,并根据局部上凸区间的统计概率给出目标信号位置的探测估值。用仿真和试验数据检验方法的有效性 ,结果表明该方法能够有效判定信干比低至 - 5 d B时目标信号的位置。算法简单、稳定 ,是可行的     

基于小波变换的弱信号检测方法研究

介绍了小波变换原理,对利用小波变换实现弱信号检测的性能进行了分析,并利用仿真结果说明小波变换能提高信噪比。     

ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征维数高,部分信号特征受噪声污染严重.基于此,采用ReliefF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类.仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率.     

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。     

相控阵雷达信号的无损压缩算法

提出了一种基于可逆整数小波变换（IWT）的雷达信号实时无损压缩算法，雷达回波信号是一个非平稳的随机过程，首先用IWT滤波器对雷达信号进行分解，将小波系数分割为重要系数图和残余系数图两部分；对重要系数图用改进的SPIHT算法进行量化编码，最后一次阈值为分割阈值；对残余系数图按位平面采用基于自适应上下文模型（context-based model)算术编码压缩，并比较不同上下文模型对压缩效果的影响，实验结果表明，该算法具有实时性和易于并行实现的特点。     

基于小波域相干边沿检测器的脉冲序列检测与定位算法 

摘要：
利用小波变换技术研究了雷达 通信共存系统中脉冲信号的有效检测与定位方法.基于小波变换的能量集中特性和脉冲边沿的小波变换系数在小波滤波器支撑集中高度相关的特性,提出了小波域相干边沿检测器,其判决统计量为小波变换系数在不同时延上的自相关值之和.导出了该判决统计量的统计特性与最优求和长度,并提出了基于小波域相干边沿检测器的脉冲信号的有效检测与定位方法.仿真结果表明了基于小波域相干边沿检测的脉冲信号检测与定位方法优于已有方法.     

基于小波的宽带雷达信号建模研究

建立了宽带雷达信号模型，讨论了窄带信号模型的局限性，研究了宽带信号的约束条件；提出了以母波为发送信号并以不同尺度和时移的子波来建立宽带回波信号的数学模型；仿真实验表明，基于这种模型，利用连续小波变换实现发波与回波相关函数的计算，即使在低信噪比的情况下，仍然是有效的     

小波去噪及其在信号检测中的应用

基于信号和噪声在小波变换下表现出的截然不同的性质，提出了一种非线性的消噪方法．该方法与传统的消噪方法不同，它并非等价于信号通过一个低通或带通滤波器，而是根据信号与噪声的奇异点性质不同进行滤波，因而在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率．理论分析和实验表明该方法特别适合于弱信号的检测和定位     

低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

一种快速重构信号的方法è

从多尺度的思想出发，提出一种由小波变换的模极大值及造成小波变换模极大值眯的信号突变点的正规性快速重构信号的方法，在各尺度下，依小波变换模极大值及造成小波变换模极大值点的信号突变点的正规性来选取基函数拟合信号在该尺度下的小波变换，再作小波反演得重构信号，实验结果表明，它是一种快速而又有较高信噪比的重构方法。     

基于局部投影和小波降噪的弱冲击特征信号的提取

综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将背景信号和特征信号分解到不同的子空间上,小波降噪可以有效地用于包含尖峰或突变信号的降噪,结合局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法对于微弱特征信号的提取是非常有效的.     

基于小波的宽带雷达信号建模研究

建立了宽带雷达信号模型，讨论了窄带信号模型的局限性，研究了宽带信号的约束条件，提出了以母波为发送信号并以不同尺度和时移的子波来建立宽带回波信号的数学模型，仿真实验表明，基于这些模型，利用连续小波变换实现发波与回波相关函数的计算，即使在低信器比的情况下，仍然是有效的。     

小波变换在机械故障信号检测中的应用

小波变换由于具有良好的时频局部特性，能够反映信号在局部范围内的特征，是机械故障诊断中信号突变点检测的有力工具。文中阐述了小波变换用于机械振动信号的突变点检测以发现机械故障的方法，根据对振动信号小波变换的系数模极值点来定位突变点，检测机械故障。实例仿真表明，该方法可以发现故障机械振动信号带有的奇异性，实现机械的故障诊断。     

多尺度分析在水下声场弱信号探测中的应用

利用小波变换的时—频局部化性质，对激光探测水下声场弱信号进行正交分解，得到在各个尺度下的细化信号及平滑信号，从而对信号进行全面细致的分析．实验结果表明：小波分析方法适合于微弱信号的检测和特征提取，在改善了信噪比的同时，还保持了很高的时间(空间)分辨率．小波分析具有准确度高，抗噪声性能好，检测范围宽，灵活方便等优点．