水中目标信号的实时检测方法研究

在对目标信号及噪声背景信号的特性进行分析的基础上,依据目标信号功率主要集中在低频部分的特点,用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征,对信号滑动地进行目标检测.通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号正确的检测.     

基于功率谱的舰船水压信号检测方法研究

为了有效地从风浪背景下检测舰船水压场信号,鉴于舰船水压场信号与海浪水压信号在频谱上的差异,采用求卓越频率下的功率谱的方法对信号进行检测,取窗宽20s,每次计算21个采样点,分别求取海浪水压场的仿真信号及不同波浪级别下海上某目标的水压场实测数据的功率谱进行信号检测,验证了方法的有效性。     

平稳随机干扰中低信噪比确定性信号的检测

讨论了一种低信噪比条件下 ,从平稳随机信号中检测确定性信号的方法 .其基本思想是利用信号与噪声在时间相关性上的不同 ,构造时间相关函数作为一个统计量 ,进行目标检测 .通过计算机仿真 ,证明了其有效性 .     

基于MSP430单片机的海浪水压场自动测量系统

提出了基于MSP430单片机的水压场自动测量系统的设计方案和实现方法并进行了实际测量.解决了自动测量系统中的低噪声、低功耗、高分辨率、大容量存储等关键技术.实验结果表明:该系统具有自动运行、电池供电、记录时间长等特点.适于高海况条件下的海浪水压场的测量.     

基于FRFT的LFM信号检测与参数估计

目标运动使雷达回波表现为初始频率和调频率参数均为未知的线性调频(LFM)信号,精确且快速地检测和估计出未知参数的LFM信号是雷达信号处理的主要工作。文章利用LFM信号在特定阶数的FRFT域呈现出能量聚集特性,介绍了基于FRFT的二维峰值搜索、模最大值两步搜索和预判法三种LFM信号检测与参数估计算法。通过在高斯白噪声背景下对三种算法的仿真进行分析、比较,结果表明:在低信噪比条件下,基于FRFT模最大值两步搜索算法估计精度高,计算量较小,为工程应用提供可能。     

动基线时差测量系统多脉冲相参积累算法研究

主要研究了动基线时差测量系统采用多脉冲相参积累算法对低信噪比条件下运动目标的有效检测问题。通过分析雷达回波信号的特性,指出目标高速运动所引起的包络走动是影响积累性能的主要因素。选用了插值补偿包络走动后进行相参积累的算法。仿真结果表明,在低信噪比条件下,插值补偿相参积累算法能实现对运动目标弱小信号的有效检测,其积累性能优于未做补偿积累算法的性能。     

MIMO雷达对慢起伏Rayleigh目标的检测性能研究

给出了MIMO雷达对慢起伏Rayleigh目标的最优检验统计量和相应的信号处理流程.分析和仿真了总发射功率一定的条件下,MIMO雷达对慢起伏Rayleigh目标的检测性能.结果表明:在低信噪比时检测性能随着通道数的增加而降低,而在高信噪比时检测性能随着通道数的增加而增加.     

基于高阶谱净化的水声目标宽带调制信号检测

针对水声目标解调谱轴频提取中低信噪比和低频信号干扰严重的问题,给出了一种检测水声目标辐射噪声宽带调制信号的方法。首先利用希尔波特变换解调出信号包络,进而计算出解调谱;根据螺旋桨桨叶旋转产生的调制线谱存在明显的谐波关系,利用高阶累计量对角切片对解调谱进行净化;根据线谱波形特征进行线谱检测识别得到比较干净的线谱成分。通过实际舰船噪声检验分析,该调制信号检测方法能够较好的检测出水下目标辐射噪声中调制线谱的基频以及谐波成分。     

基于倒谱分析的低信噪比瞬态声信号检测方法

低信噪比条件下,瞬态信号能量被噪声信号能量淹没,造成传统信号检测器性能下降甚至失效。为了解决该问题,首先根据信号能量在倒谱域的衰减特点,提出了一种低信噪比条件下的瞬态声信号检测新方法;然后,分别对接收信号进行倒谱计算,将倒谱序列用EMD分解为IMF,第一阶分量中幅值最大的脉冲尖峰即对应瞬态信号到达时刻;最后,选用美国海军水下战中心给出的典型瞬态信号模型进行理论推导,并通过数值仿真及系泊实验进行了效果验证。实验结果表明,与传统瞬态信号检测方法相比,倒谱域检测方法在低信噪比条件下能取得良好的检测效果。     

时频域综合分析的雷达信号识别方法

针对现有雷达信号分选与识别方法对噪声敏感、适用信号类型有限等问题,提出一种综合应用STFT变换、Hough变换与相位检测的新方法,实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率识别与信号频率及频率调制率的估计。对接收到的信号首先通过短时傅里叶变换(STFT)提取时频信息,并利用霍夫(Hough)变换进行信号的粗分类,再通过相位检测实现信号细分类。仿真实验验证了该方法在低信噪比下依然保证了较高的识别准确率与参数估计准确率。     

基于频率分集的阵列雷达低角跟踪算法

针对舰载X波段阵列雷达研究了低角跟踪问题,雷达工作在频率分集模式。利用复反射系数与擦地角的关系建立了多频多径条件下阵列接收信号模型。推导了多频极大似然仰角谱,揭示了多频体制抑制仰角模糊的机理,推导出了仰角谱栅瓣间隔,分析了系统带宽对仰角谱的影响。提出谱峰正确选择概率来度量测角性能,通过仿真研究了SNR、目标仰角对仰角谱估计精度的影响,给定目标仰角条件下得到了满足测角精度要求的最小SNR,最小SNR随目标仰角增加并非严格单调下降。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

基于LMD频域近似熵频谱感知算法研究

针对现有频域近似熵频谱感知技术在低信噪比条件下抗噪声性能和检测性能有待提升的问题,提出了一种基于LMD频域近似熵的频谱感知算法。(1)算法筛选出3个PF分量累加求和,使得算法提取局部调频包络特征信息得到最优,进一步排除噪声不确定度的影响。(2)算法对累加PF分量进行频域变换后求其近似熵,增强算法对频域信息的嗅探能力,提升算法检测性能。Monte Carlo仿真结果表明,在噪声不确定度为0dB,采样点数为8 000的情况下,当信噪比大于-19 d B时,可以对2ASK信号达到100%的检测概率,与现有频域近似熵算法相比,检测性能约有17 d B的提升。     

一种面向频域的通信信号盲干扰检测算法

针对低干信比和复杂动态情况下传统的干扰检测算法效率不高的问题,提出一种基于盲通信信号频域处理的未知干扰自动检测算法。该方法首先借助快速独立成份分析(FICA)从频谱差分数据中分离干扰和通信信号成份分量,然后利用各分量的峰度作为干扰与通信信号的识别特征检测干扰。实验结果表明,此算法能有效地在干信比小于5 dB的情况下从盲通信信号背景中自动提取未知干扰的信息,实现高精度地盲干扰检测。     

基于1.5维谱的船舶轴频电场信号实时检测

为有效地从海洋环境电场中检测出船舶轴频电场信号,在采用正态概率图法分析海洋环境电场高斯性的基础上,利用1.5维谱在抑制高斯噪声和加强谐波信号基频分量等方面的优势,提取特征频段(1～7Hz)范围内的1.5维谱的平均值为特征值,利用滑动检测方法对信号进行了实时检测,并通过实测数据对该检测算法进行验证。结果表明:该方法在信噪比较高和较低的情况下均能较好地实时检测到目标信号,并且在没有目标信号的情况下不会出现虚警。     

用于时空综合被动定位的种子分裂算法

针对传统TMA方法的局限性,运用时空综合被动定位(STI)理论,探索如何利用拖线阵列声纳的基阵探测信息估算目标运动要素。采用种子分裂算法(SDA)原理,通过选取合适的初始种子,进行高效率的穷举,从而得出最优解。经过仿真计算及分析发现,与遗传算法相比较,计算量大大缩小;本艇不机动时,即使在低信噪比的情况下,该算法既满足了可靠性的要求,又缩短搜索迭代过程。     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。