浅析最小相位序列

“最小相位序列”在数字信号处理理论和实际应用中是一个非常重要的概念。本文较全面地讨论了“最小相位序列”概念提出的理论依据及其描述方法 ,总结了最小相位序列的特性、求法及应用范围     

直接序列扩频系统中抑制窄带干扰的变换域技术

本文主要介绍了三种抑制DSSS中窄带干扰的变换域方法。与离散傅立叶变换（DFT）相比,基于重叠变换（LT）的处理方法能更有效地将窄带干扰限制在有限的子带内,这两种方法共同的缺点是：时频分辨率固定,带内频谱泄漏水平较高。基于自适应子带变换（ST）／小波包变换（WPT）的变换域技术,其时频分辨率可随输入信号灵活调整,而且对应的正交镜像滤波器具有良好的幅频特性,因而能更有效地抑制窄带干扰。     

一种PCNN和边缘检测协同的SAR图像分割算法

针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)域中里兹分数导数(Riesz fractional deri...     

基于判别分析阈值滤波协作通信系统信道估计

在基于正交频分复用技术的放大转发协作通信系统中,针对传统信道估计算法估计精度差的问题,提出一种基于判别分析阈值滤波离散傅立叶变换信道估计算法。该算法首先通过设置改进的阈值门限初步获得信道有效抽头,然后利用马氏距离判别分析对已检测出的信道抽头修正。仿真结果表明:和传统方法相比,提出方法有效地滤除了信道估计中的噪声,改善了信道估计精度和误码率性能。     

基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.     

基于Radon变换的合成孔径声纳多普勒中心估计

不准确的多普勒中心估计会显著降低合成孔径声纳图像质量。基于多普勒中心与斜视角直接相关的事实,提出了一种使用Radon变换估计多普勒中心的方法。仿真结果说明,此方法是有效的,可用于低信噪比、大斜视角情况下的多普勒中心估计。     

一种Hough变换航迹起始参数空间划分方法

针对Hough变换参数空间间隔尺度对发现概率的影响,分析了基于Hough变换航迹起始方法在存在正态分布的系统噪色、观测噪声和无噪声3种情况下参数空间矩形带宽度的划分对发现概率的影响,提出了可以补偿测量噪声的参数空间划分方法,仿真结果验证了此方法的有效性和可行性。     

基于重叠保留法及FFT的伪码快速捕获技术研究

PN码的快速捕获是设计直接序列扩频接收机的关键技术之一。对于无限长的输入序列,采用了基于分段相关的快速捕获算法。分段相关采用重叠保留法,用FFT实现每块的相关运算。在Matlab环境下验证了本算法可以在低信噪比及高动态环境下实现PN码的快速捕获。     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。