一种高分辨时频分析方法及在脑电信号处理中的应用

时频分析中 ,交叉项和分辨率是矛盾的两个关键因素。Wigner分布在分辨率这点上代表着时频分析的最高水平 ,却引入了交叉项。中心仿射滤波法以Wigner分布为基础 ,对Wigner分布的结果进行非线性滤波 ,有效的滤除交叉项干扰 ,仍然保持很好的自项聚集度 ,具有相当高的分辨率。利用中心仿射滤波法分析癫痫脑电信号 ,可以比较细致地反映信号 ,并且能用于异常脑电的自动识别。该方法不考虑信号的时域特性 ,只利用时频谱的变化特性 ,所以本方法还具有广泛的适应性。     

一种基于时频域滤波的ISAR瞬时成像算法

为了得到机动目标的瞬时像,需要采用时频分析的方法.分析了2种Cohen类时频分布Wigner-Ville分布(WVD)及Choi-Williams分布(CWD)的时频特性.基于时频域滤波的思想提出一种兼备高时频集聚性和交叉项抑制能力的瞬时频率估计方法.由此得到一种新的ISAR瞬时成像算法,对机动目标数据进行成像处理,结果说明了算法的优越性.     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

OFDM系统中高功率放大器预失真技术研究

针对正交频分复用(OFDM)系统中高功率放大器(HPA)固有的非线性特性导致频谱再生和邻道干扰等问题,介绍了一种高功率放大器的自适应预失真技术,该技术采用查表法对信号进行预失真。本文用M AT-LAB仿真研究分析了基于查表法自适应基带预失真算法的有效性。仿真实验表明:该预失真算法可以有效地降低放大器所带来的OFDM信号频谱再生等非线性失真,提高了系统的性能。     

间歇采样干扰识别的抗欺骗干扰波形设计

针对间歇采样干扰,设计了一种发射信号,该信号调频斜率在一个脉宽内周期性正负交替变化。对目标回波和间歇采样干扰进行短时傅里叶变换后,提取频谱的正、负频率能量分布特征,与发射信号匹配分析,进行干扰鉴别。干扰不存在时,进行脉冲压缩;干扰存在时,可通过一种时域滤波器对匹配滤波结果中的干扰成分进行滤除。计算机仿真结果表明:该算法能在合理的信噪比及干信比条件下,保持较高的识别率并能对间歇采样干扰进行有效抑制。     

基于S变换的跳频信号参数估计

对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。     

低截获概率雷达信号的循环谱相关函数检测方法分析

给出了一些噪声、干扰及低截获概率雷达信号的循环谱相关函数 ,分析了其在噪声与干扰中检测的优越性 ;对循环谱相关函数与Wigner Ville分布、解线调、模糊函数进行了比较 ,分析了它们的一致性 ,并比较了循环谱相关函数的几种主要估计算法。从这些分析中可知 ,循环谱相关函数是检测低截获概率雷达信号的有效方法 ,抗干扰能力强 ,并具有实时处理的潜力和可能性     

第3讲 认知对抗中的频谱切换时间估计研究

认知无线电信号由于具有感知和重构能力,在信息战中的地位越来越重要。要对认知无线电信号进行高效灵巧地干扰,需要得到的关键参数之一是频谱切换时间。当主用户回归或者认知信号遭受较强干扰时,认知用户则需要切换到其他空闲信道上以便继续进行通信。文中首先提出认知用户频谱切换时间估计的基本方案,分为粗检测(宽带频谱侦测)和细检测(针对指定信道的时频分析)两大步骤;然后针对各个步骤分别提出相应的检测算法。仿真结果表明,该方法能较准确地估计出频谱切换时间,而且参数可控性强,便于集成和实现。     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.     

基于边带相关置换的BDS抗窄带干扰算法

提出了一种新的窄带抗干扰算法,利用北斗卫星导航系统(BDS)信号体制频谱的对称性,通过将受到污染的频谱部分替换为未受污染频谱,而对于对称干扰,则将其置零,以达到最大程度恢复原信号的目的。仿真表明,该方法扩展了常规边带相关置换法的应用范围,其抗干扰效果优于常规的频域干扰置零方法。     

用小波包变换降低 MCM 系统中并存的脉冲干扰和窄带干扰的影晌

小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性，本文通过对信号进行小波包变换，导出了用小波包变换实现多载波调制（MCM）的系统模型，在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换，从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响，并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。     

信号相位匹配法检测正弦信号的高阶统计量方法

为了能对提高高斯色噪声中正弦信号的检测能力,提出了二阶自相关和四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法.仿真结果表明,高斯色噪声中四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法的检测性能接近于高斯白噪声下匹配滤波器,优于二阶自相关的信号相位匹配检测法的检测性能,更优于的信号相位匹配的最小二乘检测器.     

多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别

在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别.在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法.从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法.该算法采用Hermi...     

基于FrFT的跳频通信LFM干扰抑制算法

为解决跳频通信过程中LFM干扰信号抑制问题,提出一种基于Fr FT的LFM干扰抑制算法,利用Fr FT时频面坐标轴旋转性质,通过计算信号的不同阶次Fr FT并搜索其峰值,确定信号最优Fr FT阶次,完成对LFM干扰信号的判别,进一步采用频域陷波实现对LFM干扰信号的抑制。仿真结果表明,该算法能有效抑制跳频信号中的LFM干扰信号,提高信号的最小均方误差。     

亚音速飞行目标气动噪声方位角估计技术

亚音速飞行弹道气动声源是宽带非平稳噪声。提出基于小波函数的波达方向估计算法,并采用时频分析方法进行特征分析,获取气动噪声显著目标特性。通过优化时间-空间谱特征,对在时频域空间谱的目标信号进行优化,从而增强目标信号在空间谱上的显著性,最终有效实现亚音速飞行弹道气动声源的角度估计。实验数据验证表明,基于时频分析阵列信号处理模型,可以更好地实现亚音速飞行目标气动噪声方位角估计。     

时频分析方法及其在自导信号检测中的应用

首先引入时频分析的概念,介绍了短时傅里叶变换、Wigner—Ville分布和连续小波变换的数学表示和性质.其次基于经典检测理论,讨论并比较了它们在高斯白噪声背景下对确知信号的检测问题.最后对它们在自导信号检测应用中的有关问题进行了分析,并指出了需进一步研究的方向.     

海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法

海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠 ,目标和背景的位置差异很小 ,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于Wigner-Ville分布 (WVD)对线性调频信号 (LFM )具有时频聚集性这一特点 ,提出了一种海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据 ,在不同信杂比的条件下 ,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析 ,与经典方法相比 ,该方法具有明显的优越性 ,且信杂比达到 -14 . 3dB时 ,其仍能很好地对信号进行检测。     

水下声探测系统载体振动干扰分析及抑制方法

针对水下探测系统载体振动对目标回波信号的微多普勒特征谱产生干扰的问题,从干扰产生的基本原理出发,推导了干扰的近似乘性表达式。在获取振动干扰数据的条件下,提出了针对乘性干扰的干扰抑制算法,并针对推导干扰乘性表达式时的近似条件,分析了近似算法带来的误差。仿真结果表明,该方法可有效抑制水下探测系统平台振动对目标回波信号的微多普勒特征谱产生的干扰,并且在绝大多数情况下,由算法带来的误差可以忽略不计。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。