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。     

外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用

在利用随机共振检测微弱周期信号的基本原理基础上,给出一种通过外加可控信号激励出随机共振现象,并将之应用于微弱信号检测的方法。采用仿真信号对该方法进行了验证,通过归一化尺度变换,将该方法的适用频率扩展到机械系统特征信号频段。结果表明,该方法简单可行,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中提取出来,在机械故障检测中具有应用前景。     

随机共振技术在微弱舰船轴频电场信号检测中的应用

针对在强背景噪声中检测微弱舰船轴频电场信号的问题,提出了基于随机共振技术的检测方法.首先,介绍了随机共振利用噪声增强信号能量从而提高信噪比的基本原理,并在此基础上给出了利用随机共振检测微弱周期信号的模型.然后,将低信噪比的船模轴频电场测量数据输入到检测模型并对输出信号作功率谱分析,结果表明:随机共振技术能十分有效地从复杂背景噪声中检测出微弱舰船轴频电场信号,在微弱信号处理领域相比传统方法具有很大的优势.最后,结合检测实例,初步分析了系统参数对随机共振系统输出信号频谱分布的影响,为随机共振技术的进一步工程应用打下了良好的基础.     

基于HHT的助飞反潜鱼雷入水信号检测方法

针对助飞反潜鱼雷入水信号在浅海条件下信噪比低、干扰成分多导致难以检测的问题,采用HHT处理方法,通过CEEMD分解方法提高原始信号的信噪比;通过希尔伯特变换突出入水信号的时域特征,降低了入水信号检测的难度。所提方法应用于实航试验数据,显著提高了信号检测的可靠性。     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

自适应LMS和相关算法在GMI磁传感器信号检测中的应用

在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。     

基于随机共振的多频率微弱信号并行检测

强噪声背景下的微弱信号检测是当前信号处理领域的研究热点。基于非线性理论的随机共振能够利用噪声,将噪声的一部分能量转移给信号,从而获得更高的输出信噪比。针对传统随机共振检测算法应用环境受限且无法实现多频率并行检测的现状,文章面向实际超短波环境,在参数补偿法的基础上,重新设计采样频率和补偿系数,提出了新的检测算法,实现了多频率微弱信号的并行检测。     

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景     

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。     

混沌检测在雷达信号测试中的应用

为解决雷达测试信噪比很小的信号检测问题,分析了噪声特性和多普勒信号特性,论述了混沌检测原理,提出了混沌检测方法,并通过实验对混沌检测的可行性及实用性进行了验证。     

利用Hough变换实现目标检测与航迹启动

经典的目标检测方法是Ｂａｙｅｓ方法，通常为门限检测。本文将利用Ｈｏｕｇｈ变换推导一种通过非相参积累实现目标检测和航迹启动的方法。针对目标的信噪比不同的情况，讨论了两种非相参积累形式，一种是直接积累，另一种是二值积累。二值积累在检测微弱目标时有独特的优越性。本文还讨论了两种非相参积累方法的理论检测性能。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

一种改进的跳频信号信道化检测方法

在通信对抗中,对目标跳频信号进行有效检测是对该信号进行后续处理及实施干扰的前提,利用信道化检测方法实现对跳频信号的盲检测。侦察方作为通信非协作接收者,无法与目标信号发送端实现时间同步,导致信道化检测方法性能不佳,针对此问题,提出一种简单高效的判决门限改进算法。仿真结果表明:采用改进算法,虚警概率显著降低,在信噪比大于-2 dB时检测概率有一定的提高。最后给出了关于进一步提高信道化检测方法性能的几点策略。     

一种鱼雷自导信号频率检测方法研究

靶场在进行智能鱼雷鉴定试验任务时,实时准确地检测出鱼雷自导信号的频率成分是靶标信号处理中的重要环节,谱线比值法便是靶标进行信号处理时检测信号频率的一种有效方法。本文介绍了谱线比值法的基本原理,针对目前鱼雷自导信号特点,对该方法提出了改进方案并进行了仿真。仿真结果表明,经改进的谱线比值法能够满足靶标检测复杂鱼雷自导信号体制下信号频率的使用要求。     

强干扰下LFM信号的检测与参数估计

强干扰下ＬＦＭ信号的检测与参数估计在雷达信号处理领域具有重要的应用。本文首先分析了强干扰下ＬＦＭ信号的特点,对ＬＦＭ信号的检测与参数估计方法进行了总结和比较;随后研究了ＷＨＴ法的检测性能,绘制了ＷＨＴ检测器的接收机性能曲线（ＲＯＣ）。最后,提出一种基于ＷＨＴ的抑制强干扰和进行ＬＦＭ信号检测与参数估计的方法,并给出了实验结果。     

无源检测环境下无人机执行任务的对策研究

针对无源雷达系统的照射源类型、信号处理的难点和不足,对无人机在战前、战中等作战阶段在无源检测环境中顺利执行任务的对策进行了研究。通过对几种常用照射源优缺点的分析,重点研究了基于数字电视照射源无源检测环境下提高无人机生存概率的方法,依据无源检测原理和无源雷达的实现难题,提出了一套系统的无人机反检测方案,为无人机总体设计提供了参考。