分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

基于FRFT窄带滤波的LFM信号研究

随着分数阶傅里叶变换域窄带滤波技术的不断应用与发展,对分数阶域窄带滤波带宽的研究将变得尤为重要。研究了分数阶傅里叶变换域窄带滤波带宽与滤波后信号之间的关系,并以信号的失真度为准则,分析了分数阶域窄带滤波带宽的临界值。理论分析和仿真结果表明:线性调频信号经过分数阶域窄带滤波后信号的相位没有发生改变,信号的幅度为辛克函数积分的形式。为保证LFM信号频率信息不丢失,分数阶域窄带滤波的带宽必须不小于LFM信号在分数阶域幅度谱的主瓣宽度。为分数阶域滤波带宽的选取提供了参考标准。     

基于四阶累积量切片谱的谐波信号线谱提取

提出一种新的谐波信号线谱提取方法,通过对四阶累积量对角切片或非对角切片作傅立叶变换,得到四阶累积量切片谱,运用切片谱提取谐波信号的线谱特征。相比于传统的基于高阶谱估计的线谱提取方法,该方法既继承了其消除高斯噪声的优点,又简化了计算量、提高了估计质量,并且不再要求信号满足二次或三次相位耦合。仿真实验证明了该方法的有效性和优越性。     

FRFT与时域联合处理的欺骗干扰抑制方法北大核心

针对斜率抖动线性调频(SVLFM)脉冲压缩雷达受假目标欺骗信号干扰的问题,提出一种分数阶傅里叶变换(FRFT)滤波和时域联合处理的欺骗干扰抑制方法。通过分数阶傅里叶变换将欺骗干扰信号中与回波信号调频率相差较大的干扰分量进行滤波处理,对滤波后信号进行分数阶傅里叶反变换到时域后,利用相同调频率的LFM信号经加窗脉冲压缩后,最大幅值与窗函数宽度成线性关系,而不同调频率的最大幅值不随窗函数宽度变化的特点,进一步将与回波信号调频率相近的干扰分量进行区分。最后通过仿真验证了低信干比条件下,该方法能够有效滤除多分量假目标欺骗干扰信号,正确检测目标回波信号。     

基于分数阶Fourier变换的假目标干扰抑制方法

利用假目标干扰信号和原信号调频率不变的原理,通过采用相同阶次的分数阶Fourier变换实现干扰和原信号的同时能量聚焦。利用谱峰分离技术实现强干扰信号对较弱的目标回波信号的分离,然后使用FRFT域的带通滤波,实现了对干扰信号的抑制。仿真结果表明,此方法在不高于20 d B干信比时具有较好的假目标干扰抑制能力。     

基于整数小波变换的多光谱遥感图像压缩技术

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的3维集合分裂嵌入块编码(3D SPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零树编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,对单波段图像,采用2D SPECK编码,对多波段图像,谱域上构成的小波矢量采用离散余弦变换(DCT)进行变换,对变换后的系数进行3D SPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

宽带雷达目标检测中的杂波抑制处理

针对宽带雷达目标检测中的杂波干扰问题,提出基于FRFT(分数阶傅里叶变换)的多周期回波能量相干积累处理、基于Relax算法的多散射中心子回波分离的宽带雷达目标回波处理方法,既实现宽带雷达目标检测中的能量相干积累,又有效抑制了环境杂波.仿真结果表明,提出的处理方法能够显著提升宽带雷达输出信杂比.     

基于分数阶傅立叶变换的ARM检测技术

分数阶傅立叶变换(FRFT)是傅立叶变换的广义形式,对线性调频(LFM)信号具有很好的能量积累作用.针对反辐射导弹(ARM)雷达回波信号的线性调频特性,提出了一种基于FRFT的反辐射导弹检测方法,并根据ARM信号的调频特性将FRFF局域化,缩小了峰值搜索区域,提高了检测效率.仿真实验表明该方法能够在高斯、非高斯分布杂波环境下有效地检测ARM信号.     

分数阶Fourier变换的多相码雷达信号分离算法

利用多相码雷达信号在某个分数阶域内呈现多个间隔相等的冲击这一特性,提出了一种基于分数阶Fourier变换的多相码雷达信号分离算法,首先将混合信号以特定的旋转角作分数阶Fourier变换,然后通过窄带通滤波器抽取多相码雷达信号,去除大量噪声和其他干扰信号,最后再经过分数阶Fourier反变换,恢复出时域的多相码雷达信号。理论分析和仿真实验表明,该算法计算量小,分离效果好,可实现较低信噪比下的多相码雷达信号分离。     

一种对相位编码雷达导前假目标干扰的新方法

相位编码脉冲雷达匹配滤波器不具色散效应的独特优势,使得对其进行导前假目标干扰成为技术难点与研究热点。首先分析了相位编码信号的特性,提出一种针对对称结构相位编码序列的部分码复制反向转发干扰方法,并对假目标导前距离、所需干扰功率与复制码元长度的关系作了详细分析。理论分析及仿真结果表明,该方法实现途径简单,是一种颇具潜力的新型干扰方法。     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

利用分数抽头均衡器快速定时同步

建立了分数抽头均衡器(FSE)与定时同步相结合的信号模型,分析了定时误差对于均衡性能的影响,提出了一种新的基于FSE的快速定时同步算法。在未知参考序列相位的情况下,利用循环均衡快速收敛并建立同步。在相位跟踪阶段,利用抽头增益跟踪定时相位误差,通过对采样数据进行抽取或插值以及均衡器抽头的移位操作控制相位误差。仿真表明,该算法能在长度为均衡器抽头数的符号周期内快速建立同步,通过采样率的选择可以精确地控制定时相位误差。     

基于小波游程编码的改进算法

提出一种基于小波和数学形态学的自适应游程编码的改进算法.与其他优秀的小波图像编码算法一样,自适应游程编码是一种对小波域经数学形态学处理得到的小波显著系数的有效编码方式.图像小波分解.经数学形态学膨胀处理后,位平面将出现大量极长的连"0",利用游程编码将是非常有效的.改进的自适应游程编码算法最突出的新特点是其可以将原始比特流转换成码长的二进制编码.实验结果表明,当连续码流相等的情况下,改进的算法可以有效减少编码长度.     

基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法.其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途.仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求.     

基于熵最小化的LFM信号调频率估计算法

利用LFM信号频谱的熵随着调频率减小而降低的性质,提出了一种基于频谱熵最小化的LFM信号调频率的估计SEM方法。建立参数待估的相位补偿因子,通过搜索得到使得补偿后信号频谱熵全局最小的调频率估值。在搜索过程中,采用两级搜索策略,并引入牛顿迭代算法,有效降低了算法复杂度。理论推导和仿真结果证明,该算法为有偏算法,估计偏差量与初始频率相关,理论估计方差比较CR下界低12d B。对雷达实测回波信号进行验证,与离散多项式变换算法相比发现,提出算法估计的鲁棒性更好,并具有较高的测速精度,具有一定的应用价值。     

Gabor二进制编码异源图像匹配方法

异源图像匹配是图像处理领域尚未解决的问题。其中,合成孔径雷达图像与光学图像差异较大,用现有方法匹配通常难以得到满意结果。针对这个问题,提出一种基于Gabor编码的异源图像匹配方法:选取一组Gabor滤波器,分别对大图和小图进行Gabor卷积;采用池化方法对卷积结果进行压缩表示;对池化结果二值化并转换为二进制表示得到Gabor二进制编码特征;采用二进制位操作计算实时图与基准图对应窗口特征的相似性,相似性最大值对应图像匹配结果。本方法采用二进制对图像进行描述,减少了计算量,同时也更好地描述了异源图像间的共性特征。实验结果表明,本方法具有较高的匹配概率,计算时间少于现有方法。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

A Method for Improving Ranging Accuracy of Short-range Millimeter Wave Radar

The range-velocity ambiguity caused by moving target influences on the ranging accuracy of a short-range millimeter wave radar greatly.A new method was presented in this paper to reduce the range-velocity ambiguity and improve the ranging accuracy by estimating parameters of the echo signal with fractional Fourier transform and self-correlation.And,a new quick searching algorithm was given also to increase the calculation speed.Compared to the Chinese remainder theorem method,the proposed method is excellent for its simplicity and reducing the computation complexity.The simulation results show its validity.