空时频方位关联算法

针对跳频组网通信中不同信号间的时频分隔特点,利用时频重心进行目标方位数据关联,提出了空时频方位关联算法。根据提取的时频特征设计空时频测向的核函数,实现了简化的空时频测向算法。根据时频距离设计代价函数,基于匈牙利算法实现了方位关联结果的最优化二维分配。根据时频距离选择窗函数的类型和长度,有效避免了信号旁瓣泄露对测向精度的影响,显著提高了密集目标条件下的关联正确概率。数值仿真验证了上述观点。     

广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression, SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。     

基于联合时频滤波的多目标回波信号分离算法

针对弹道中段多目标回波信号分离的问题,提出了基于联合时频滤波的多目标信号分离算法。该算法先对多目标回波信号进行自相关处理和峰值提取,得到目标信号的周期,接着用该周期对回波信号的Gabor变换和PWVD变换结果进行分段,然后将各段时频图相乘,获得新的时频支撑域,最后用新的时频支撑域对回波信号进行时频滤波,克服了交叉项的干扰和时频聚集性不高的缺点,分离出了不同周期的目标信号。仿真结果证明了该方法的有效性和先进性。     

PD雷达信号时频特性分析

应用时频分析的基本理论和基本方法,分析了不同脉冲宽度、不同脉冲重复频率以及不同采样频率对PD雷达发射信号时频分布特征的影响,研究了不同目标距离、不同目标速度、不同目标加速度以及噪声背景下不同目标反射强度条件下PD雷达目标反射信号的时频分布特征,并使用MATLAB时频分析工具箱对其进行仿真。     

一种改进的自适应Chirplet分解方法及其实现方法

参数自适应时频分布成为当前非平稳信号分析与处理的研究热点。针对自适应Chirplet分解所用基函数的时频关系为线性,对含有非线性时变分量的信号逼近效果不好的问题,提出了一种改进的自适应Chirplet分解方法,并给出其快速实现算法。首先在Chirplet时频原子的基础上添加了弯曲算子,构造了新的时频原子,得到了一种改进...     

利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计

针对在低信噪比的稳定分布噪声和定频干扰背景中,跳频信号检测和参数估计性能不佳的问题,利用分数低阶短时傅里叶变换得到时频矩阵;对时频矩阵按频率行去均值,抑制定频干扰;通过时频峰值优化、时频矩阵清洗和强化处理,降低频谱泄漏和噪声对跳频信号时频稀疏性的影响;利用此稀疏性进行检测和估计,即根据跳频信号在驻留时间内的连续性检测跳频信号,估计跳频频率;根据驻留时间起点及间隔,估计跳变时刻和跳周期.仿真结果表明,在低信噪比下,该算法的检测和参数估计性能均有较大提高,且优于现有算法.     

基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离

针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。     

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。     

目标多特征信息的模糊数据关联算法

传统的解决密集杂波环境中多目标跟踪的数据关联算法主要是基于目标的距离特征。由于利用的信息有限,容易导致目标的误跟和失跟。提出一种基于目标多特征信息的数据关联算法,将目标的距离特征、方位特征和雷达散射截面积特征进行模糊信息融合,实现对雷达目标的关联。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于DPCA和Radon变换的多通道SAR微动目标检测

为实现强杂波噪声条件下SAR微动目标检测,在DPCA信号的距离压缩域提出基于Radon变换和基于时频分析—逆Radon变换的2种微动目标检测方法。在距离压缩域,微动目标回波表现为沿方位向直线,利用Radon变换对直线的聚焦性实现微动目标检测;对DPCA信号作时频分析,微动目标引起的微多普勒频率表现为正弦形式,利用逆Radon变换对正弦曲线的聚焦性实现微动目标检测。通过对比,基于Radon变换的检测方法参数估计性能更好,而基于时频分析—逆Radon变换的检测方法具有更高的检测概率。最后,通过实验仿真验证了所提方法的有效性。     

基于空间时频分布的欠定DOA估计

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的DOA估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件。而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数目的欠定条件。提出了一种基于空间时频分布的MUSIC扩展算法,该算法通过将空间时频分布矩阵进行拓展,实现了欠定条件下的DOA估计。相比时频MUSIC算法,该算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定DOA估计方法,该算法在保证DOA估计精度的情况下,放宽对源信号稀疏性的要求,同时降低对快拍数的要求。仿真实验结果表明了本文算法的有效性。     

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Butterworth分布的跳频信号参数估计

能够有效地估计接收到的跳频信号参数是干扰跳频通信的关键。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Butterworth分布的跳频信号参数估计算法。由于Butterworth分布具有较好的时频聚集性和抑制交叉项性能,该算法能够在低信噪比条件下有效提取并估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率。仿真结果证明了该算法对跳频信号参数估计的有效性。     

基于空间时频分布的欠定混合信号源个数估计

针对欠定混合信号的源个数估计问题,提出了一种基于空间时频分布与奇异值分解的估计算法,把所有自源时频点对应的空间时频分布矩阵组成三阶张量,把欠定混合问题转化为超定问题,通过对三阶张量对应的矩阵进行奇异值分解估计出源信号的数目,该方法不需要假设源信号是稀疏的或独立的,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性.     

基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理；设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力；利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。     

基于Wigner-Ville分布及局部奇异值分解的磁记忆信号特征提取与识别

针对磁记忆检测中缺陷信号持续时间短且频率范围小的特点,为提取磁记忆信号的有效特征,根据矩阵奇异值的特点,提出一种基于Wigner-Ville分布及局部奇异值分解的磁记忆信号特征提取方法．通过将时频分布矩阵从时间轴和频率轴分别划分为不同局部矩阵,提取出各矩阵的奇异值来构造特征向量．然后,将构造的特征向量作为支持向量机的输入向量对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别．实验结果表明：基于Wigner—Ville分布及局部奇异值分解算法构造的特征向量能有效提取磁记忆信号的特征信息,提高支持向量机的识别精度．     

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。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。