水中目标辐射噪声调制信息提取方法研究

讨论了应用小波分析从辐射噪声中提取调制信息的方法。首先利用多尺度分析方法将噪声信号在不同层次的空间上进行分解,实现调制信号与辐射噪声的分离;然后,利用小波变换提取其包络,求取功率谱得到调制信息.在此基础上,对实测辐射噪声数据进行仿真研究.结果表明,该方法用于噪声中调制信息检测是一种有效的手段.     

基于激光雷达的高炉回旋区深度探测研究

炼铁高炉回旋区深度的直接探测存在较大困难,提出了一种基于激光雷达的回旋区边缘探测方法。探测得到的回波信号存在较大噪声干扰,为提取边缘回波信号,首先对噪声特点进行分析,判明噪声包括白噪声和1/fγ非平稳随机噪声;由此采用多小波平移不变算法进行滤波处理;采用H ilbert-Huang变换对滤波后的信号进行处理,对其瞬时能量进行分析。由于回旋区边缘表现出较为强烈的局部能量,从能量谱中可较好地提取回旋区边缘信号。试验表明,采用激光雷达探测回旋区的深度,能较为真实地反映高炉回旋区的真实状态,其值较计算建模方法更可靠。进一步的研究可望得到回旋区的二维或三维形貌。     

基于小波变换速变非平稳信号的消噪

本文针对遥测速变数据中噪声干扰有用信号分析的处理问题,提出了基于小波分析理论, 利用二进制小波变换对含噪信号进行小波分解,然后选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,最后再对高低频系数重构,实现信噪分离.并在导弹试验数据中得到了验证.分析结果表明小波变换是非平稳信号消噪一种有效方法.     

基于EV模型的惯导平台误差分离方法

针对惯导平台误差分离过程中输入输出观测数据均含有噪声的问题,应用基于EV模型的总体最小二乘方法进行误差分离.给出了惯导平台的误差模型及误差观测方程,介绍了EV模型及总体最小二乘方法,分析了利用车载试验进行误差分离时平台的安装方式以及所需的外测信号等问题.应用最小二乘法和总体最小二乘法进行仿真对比研究.仿真结果表明,基于EV模型的总体最小二乘法对惯导平台的误差系数分离精度较最小二乘法要高.     

基于频谱分析的雷达信号分选新方法

相参性是现代雷达的普遍性质,利用雷达脉冲之间的相参性,提取相参特征参数,并运用于雷达信号分选,对降低当前信号分选中存在的“漏批”率具有重要的意义。本文在基于频谱分析的相参特征模型基础上,研究了基于最小二乘模板匹配误差的相参特征,并提出了具体应用中的改进措施。仿真结果表明,利用频谱主峰图像最小二乘模板匹配误差这一相参特征参数进行信号分选,可以有效地减少“漏批”率。     

基于ITD与SSA的传动箱信号降噪及微弱特征提取

试验采集的传动箱振动信号特征能量通常很小且易淹没在背景噪声之中,针对这一问题,提出了一种将固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)相结合的时频分析方法,并用于信号微弱特征的提取。通过仿真信号及试验采集的振动信号进行验证,结果表明:该方法能够有效地从混杂着能量较大的背景信号和噪声干扰中提取出微弱信号的特征频率成分,并达到了很好的降噪效果,提取出的信号更接近于原始无噪声信号。研究为设备运行状态信息的提取与状态识别提供了一种新方法。     

多普勒雷达测速信号滤波方法分析

针对四波束多普勒雷达测速信号的特点,提出了适用于光纤捷联惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统应用的多普勒雷达测速信号滤波方法.分别分析了卡尔曼滤波、经典数字滤波和小波变换滤波方法在从含有噪声和野值的多普勒雷达测速信号中提取出原始信号的特点,并对实际跑车试验中测得的多普勒雷达测速数据进行了滤波处理.结果表明:小波滤波方法在降噪以及剔除野值方面性能更好,更能适用于组合导航中对多普勒雷达测速信号的精度要求.     

箔条干扰下雷达信号自相关检测方法研究

箔条是雷达无源干扰的常用材料,由于目标的雷达回波信号被淹没在箔条云强背景噪声中,雷达难以探测和跟踪目标,提出利用自相关方法检测箔条干扰下目标的雷达回波信号.对箔条云回波噪声进行了数学描述和仿真分析,可以看出箔条噪声是多个随机高斯分布的叠加;介绍了自相关检测箔条干扰下雷达回波信号的基本原理,并用SIMULINK软件对具体实例进行分析,利用接收的回波信号自相关函数反推出信号周期,并利用自相干法把淹没在噪声中的信号提取出来,所提取的信号和原信号具有很高的相似度,该方法对提高雷达抗箔条干扰有重要的研究意义.     

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。     

基于大数据处理技术的AIS应用研究

为了能够实时处理海量AIS数据并从中提取所需的信息,以供后续的数据挖掘和规律提取,重点研究了两种海量AIS处理技术:利用分布式存储构架结合Matlab软件的MDCS工具箱进行AIS数据的处理和分析;利用弹性数据集构建分布式数据库进行AIS数据的实时查询和分析。在此基础上,通过全球AIS数据分析了全球船舶密度情况,并通过军舰AIS信号分析了军舰的行为特征和规律。以上应用的测试结果验证了海量AIS数据处理技术。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

火控系统输入信号噪声特性的分析

本文针对跟踪雷达来的目标信息,根据信号产生、传播、接收处理、离散化的物理过程对信号中的噪声特性进行了分析。最后提出用试验方法确定雷达产生噪声的特性。并建议要求跟踪雷达提供噪声特性,以便火控计算机能获得最佳滤波效果。     

改进的导弹半实物仿真跟踪微分器设计

为了抑制三轴转台输出信号存在相位延迟和噪声对导弹半实物仿真系统性能的影响,研究并设计了一种改进的跟踪微分器进行相位补偿和滤波。基于传统跟踪微分器的工作原理,设计三轴转台输出信号跟踪的基本结构,分析其在输入信号存在噪声时,由于经过传统的跟踪微分器获取微分信号使得噪声强度放大,致使跟踪信号存在振荡的现象。在此基础上,提出一种将微分跟踪器产生的微分信号再串联一个跟踪微分器的相位超前补偿器设计方法,以滤除由于输入信号噪声引起的信号污染,进而消除输出信号的振荡问题。以某导弹半实物仿真系统三轴转台输出信号存在相位延迟和噪声的现象为算例,通过与超前校正方法对比研究,进行了系统仿真验证。仿真结果表明,改进相位超前补偿器能有效地提取姿态角速度信号,具有良好的滤波和相位超前补偿性能,进而证明了其在导弹半实物仿真试验应用的正确性和有效性。     

基于多分辨分析的舰船噪声能量特征提取方法

以离散小波变换入手,利用小波分析的恒Q特性,提取了舰船噪声信号的子带能量分布特征。结果表明,由于各子带能量参数并不相互独立,基于离散小波变换的舰船噪声子带能量分布特征并不明显。因此,依据多分辨分析理论,对舰船辐射噪声信号进行了正交多分辨分解,并提取了舰船噪声子带能量分布特征。结果表明特征是显著的,该方法从整体上反映了舰船噪声信号能量分布特征。为了从细节上对噪声信号能量特征进行分析,提出了基于多分辨分析的子带能量密度特征提取方法。采用两类共8个噪声样本对噪声子带能量分布和能量密度特征提取方法进行检验,取得了比较理想的结果。     

基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。     

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.     

用脉冲线性调频(Chirp)信号进行地下通信系统的弱信号同步

本文介绍一种能在极低的信噪比下进行工作的同步技术。发端发送脉冲线性调频（Ｃｈｉｒｐ）信号,收端用高速进行相关检测,从被噪声淹没的Ｃｈｒｉｐ信号中可快速准确地提取同步时基。本文介绍了此同步系统的性能分析、实现方法及试验结果。     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力