基于EMD-RSPWVD算法的SAR目标运动参数仿真分析与应用研究

针对传统时频分析方法处理多分量SAR运动目标回波数据时出现的交叉项影响严重和时频聚集性差等问题,提出一种融合改进的经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法和重排平滑伪维格纳维尔分布（Reassigned Smoothing Pseudo-Wigner-Ville Distribution, RSPWVD）算法的新时频分析算法——EMD-RSPWVD算法。利用改进的EMD算法将多分量SAR动目标回波信号分解为彼此独立信号分量,然后对独立分量分别做基于RSPWVD算法的时频分析,以消除交叉项和获得高的时间—频率分辨率。分别利用模拟回波信号数据和真实回波信号数据,探究该算法对于多分量SAR运动回波数据的分析性能。结果表明,该算法具有良好的抗噪性和运动目标检测能力,以及高精度的运动参数估计性能。     

FM-CW SAR动目标检测算法研究

借鉴发射调频三角波信号构建双通道回波数据的思想,结合DPCA技术,对机载单天线FM-CW SAR动目标检测算法进行深入研究。在常规FM-CW SAR成像过程中可忽略的RVP项,在杂波对消时会引起严重通道相位失配,导致动目标检测失败,因此,在分析FM-CW SAR动目标检测原理的同时,重点研究了RVP对动目标检测结果的影响并给出补偿方法。理论推导和仿真实验证实了算法的可行性与正确性。     

基于GPU并行处理的SAR回波仿真器设计方法

针对合成孔径雷达(SAR)设计了一种基于GPU的回波仿真器,使用并行计算的方法提高SAR回波模拟的效率。仿真数字回波信号通过数/模转换,转换为射频信号输出给SAR系统。使用了BP成像算法对仿真器模拟得到的点目标及分布式目标回波数据进行成像处理,验证了提出的SAR回波仿真器的有效性。实验分析表明,使用GPU并行处理的方法提高了SAR回波仿真的效率。     

弹道目标进动周期特征提取新方法

中段弹道目标识别一直是反导作战中的技术难点,而弹道目标微动产生的微多普勒信号为雷达识别弹头和诱饵提供了一种新的途径。针对弹道目标的进动特性,建立了锥体弹头的进动微多普勒模型,引入了时频重排平滑伪Wigner-
Ville分布（RSPWVD）对锥体弹头的微多普勒信号进行了提取,仿真比较了Wigner-Ville分布（WVD）、平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）和RSPWVD的提取结果,证明了RSPWVD在提取弹道目标微多普勒信号中的优越性,提出了一种基于微多普勒时频图的弹道目标进动周期特征提取新方法。仿真结果表明该方法具有很好的估计精度和抗噪性。     

基于NGWarblet-WVD的高质量时频分析方法

针对高聚集度Wigner-Ville distribution (WVD)时频分析方法存在严重的交叉项干扰问题, 利用广义Warblet变换(Generalized Warblet transform, GWT)不产生虚假频率分量的特点, 提出了WVD与GWT相结合的归一化广义Warblet-WVD (Normalized generalized Warblet-WVD, NGWT-WVD)算法. 该算法将GWT与WVD进行矩阵运算, 实现滤波效应, 抑制WVD产生的新交叉项以及混入自项的交叉项, 提高WVD的时频分析质量. 实验结果表明, NGWT-WVD方法有效地去除了多分量信号的交叉项干扰, 提高信号分析结果的时频聚集度, 还原多分量信号的真实时频分布. 采用NGWT-WVD方法处理金属疑似破裂样本信号, 获取破裂发生区间的时间和频率标志段, 为监测传感器设置有效门限值提供判据, 取得了良好效果.     

基于小波变换的雷达回波信号去噪方法研究

为了准确识别雷达回波信号中的目标信号,木文将小波变换引入到雷达回波信号处理,对回波信号进行分解、重构以及滤波器设计,去除雷达信号中的噪声,采用MATLAB软件进行系统仿真,结果表明,采用小波变换mallat算法对探地雷达回波信号进行目标识别具有较好的时频分辨率,且可抑制杂波,去除噪声,能很好的识别目标信号,具有很好的应用前景。     

多分量非平稳声信号时频分析

为了准确提取信号所包含的主要频率分量,对多分量非平稳声信号进行了时频分析。利用短时傅立叶变换将多分量非平稳声信号由时域变换到时频域,根据谱图提取信号的主要频率分量。分析结果表明：多分量非平稳信号的各主要频率分量及其时频域特性参数可以准确提取。短时傅立叶变换是提取多分量非平稳声信号主要频率分量的有效方法。     

自适应滤波器在超宽带穿墙雷达中的应用研究

作为一种新型探测和定位墙后人体目标的方法,超宽带穿墙雷达在军事和民用多个领域得到了广泛的应用。由于目标信号经常被强背景噪声所淹没,为实现动目标检测,需寻求一种有效的背景相消方法以凸显动目标信号,提高动目标检测和定位的精度。在研究回波信号特点的基础上,考虑到无限冲击响应（IIR）滤波器和自适应滤波器的优点,提出采用基于IIR的自适应滤波器背景噪声相消的方法,抑制回波信号中的噪声。为验证方法的有效性,采用该方法对利用SIR20雷达收集的实测数据进行了相关处理。从结果看,该方法能有效抑制背景噪声,凸显目标信号,为目标的检测和定位奠定了良好的基础。     

目标运动参数快速估计新方法

提出了一种CW雷达目标运动参数测量的新方法,利用CW雷达目标回波信号构造出两个单一频率的正弦信号,每个正弦信号的频率正好与目标的一个运动参数成正比,基于FFT和细化频谱的Chirp-Z变换得到运动参数估计值。该方法与现有方法相比,既没有使用时频分析工具等耗时的处理,也没有进行参数迭代处理,因此,运算复杂度低,运算量小,同时避免了估计误差传递。仿真实验结果表明了该方法的正确性。     

加权最小二乘联合遗传算法的无源定位

针对复杂环境下运动通信辐射源的无源定位,闭式解方法对于时频差模型中的测量噪声敏感且存在定位均方根误差较大问题.为了改善大观测误差下的定位性能,本文提出一种加权最小二乘联合遗传算法的递推式混合TDOA/FDOA定位方法.该方法首先利用已知站点观测大量时频差数据并建立误差模型,基于模型对定位过程中的多组时频差序列进行数据处理;其次通过加权最小二乘求解目标位置的初始值;然后采用改进的遗传算法在初始值的基础上通过多组时频差序列不断迭代、递推求解,修正位置坐标;最后利用位置估计和频差模型完成对目标速度估计.仿真结果表明,本文定位算法相比于经典两步加权最小二乘法具有更低的均方根误差,在大观测误差下能保持较高精度.同时相比于其他混合定位算法收敛速度快,可以有效减少计算量.     

基于EEMD和关联维数的小电流接地故障选线方法

针对小电流接地系统发生单相接地故障时,各线路零序电流的非平稳、非线性等复杂特性,提出一种基于总体模态分解(EEMD)和关联维数相结合的选线方法.EEMD算法是在经验模态分解(EMD)的基础上加以改进,能够消除模态混叠现象,同时保留了经验模态分解具有的良好的时频特性;EEMD能根据信号本身的特点对瞬时出现的信号进行分析,并将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)分量和一个剩余分量.利用关联维数不易受噪声干扰特点,对分解的IMF信号分量进行处理,采用G-P算法计算关联维数,通过比较关联维数的大小选出发生故障的线路.仿真结果表明,该选线方法可靠性高且效果较好.     

基于达芬奇平台的运动目标跟踪算法

在运动目标跟踪过程中,考虑到达芬奇平台的数据处理能力,结合Vibe算法和Mean Shift算法的思想提出一种改进的运动目标跟踪算法,同时为了解决Vibe算法在目标由运动变为静止后遗留在前景图像中的鬼影难以消除的问题,对视频图像序列中的每个像素点建立前景计数器,根据前景计数器的值判断背景模型的更新速度。针对达芬奇平台对算法进行优化,把改进的运动目标跟踪算法移植到TMS320DM6467T达芬奇平台下进行处理,实验结果表明改进的算法具有良好的跟踪效果。     

Single-Mixture Audio Source Separation by Subspace Decomposition of Hilbert Spectrum

A novel technique is developed to separate the audio sources from a single mixture. The method is based on decomposing the Hilbert spectrum (HS) of the mixed signal into independent source subspaces. Hilbert transform combined with empirical mode decomposition (EMD) constitutes HS, which is a fine-resolution time-frequency representation of a nonstationary signal. The EMD represents any time-domain signal as the sum of a finite set of oscillatory components called intrinsic mode functions (IMFs). After computing the spectral projections between the mixed signal and the individual IMF components, the projection vectors are used to derive a set of spectral independent bases by applying principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). A k-means clustering algorithm based on Kulback-Leibler divergence (KLd) is introduced to group the independent basis vectors into the number of component sources inside the mixture. The HS of the mixed signal is projected onto the space spanned by each group of basis vectors yielding the independent source subspaces. The time-domain source signals are reconstructed by applying the inverse transformation. Experimental results show that the proposed algorithm performs separation of speech and interfering sound from a single mixture     

基于SAR回波仿真的BAQ压缩性能研究

分析了合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）回波的统计特性,引入了基于SAR分布目标回波仿真的方法,研究了分块自适应量化（Block Adoptive Quantization,BAQ）压缩对SAR回波信号特性的影响。然后介绍了BAQ算法原理,以SAR回波的量化噪声因子、相关系数和SAR图像的辐射分辨率为评估指标。利用郊区和城市两幅机载SAR图像进行试验,分析了不同压缩比对两块地形目标的影响效果,试验表明,在保证成像质量的前提下,郊区地形可以采用比城市地区更高的压缩比。     

选择性融合多尺度筒体振动频谱的磨机负荷参数建模

针对目前采用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)得到的系列子信号构建的磨机负荷参数软测量模型泛化性能差、难以进行清晰物理解释,以及EMD算法存在的模态混叠等问题,本文提出了基于选择性融合多尺度筒体振动频谱的建模方法.首先采用EMD、集合EMD(ensemble EMD,EEMD)、希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)共3种多组分信号自适应分解算法获得磨机筒体振动多尺度子信号的集合,接着通过相关性分析剔除虚假无关部分,然后再将与原始信号相关性强的那部分多尺度子信号变换至频域,进而更有利于构建这些多尺度频谱与磨机负荷参数间的映射模型,最后通过改进分支定界选择性集成(improved branch and bound based selective ensemble,IBBSEN)算法建立软测量模型,实现对多源多尺度筒体振动频谱的最优选择性信息融合.基于实验球磨机运行数据的仿真实验表明所提方法在模型可解释性和泛化性能上均优于之前研究所提出方法.     

Clutter suppression and ground moving target imaging approach for hypersonic vehicle borne multichannel radar based on two-step focusing method

In this paper, a novel clutter suppression and ground moving target imaging approach is proposed for hypersonic vehicle (HSV) borne multichannel (MC) synthetic aperture radar (SAR) system. Compared with the traditional MC SAR ground moving target indication (GMTI) methods, the proposed algorithm can suppress clutter and decrease the moving target energy loss based on the improved MC clutter suppression method in the chirp Fourier transform (CFT) domain. Moreover, the moving target can be accurately focused by compensating the range curvature and the third order phase item. In addition, the motion parameters can be estimated precisely and the moving target can be focused accurately. Finally, the effectiveness of the proposed method is validated by the simulation examples.     

曲线运动SAR成像算法研究

研究合成孔径雷达曲线运动时的优化成像质量问题。提出了一种结合了惯导加速度参数和根据回波数据两种运动补偿曲线运动合成孔径雷达成像算法,提高了成像质量。首先研究了合成孔径雷达曲线运动时的目标模型,分析了惯性导航系统的原理,并以频谱分析的子孔径成像为基础,加入运动补偿等辅助处理。进行仿真,根据一组仿真参数和曲线轨迹生成仿真回波数据,证明仿真成像算法的有效性。系统运算简单,可为曲线运动时的合成孔径雷达实时信号处理系统系统设计提供依据。     

匀速运动目标的聚束SAR成像特征分析

运动目标的合成孔径雷达(SAR)成像特征是SAR/GMTI系统中进行运动目标检测和成像的基础.以往研究都是在两维可分离条带SAR成像算法条件下讨论目标运动对成像的影响,而很少考虑高分辨聚束SAR成像算法处理后运动目标的成像特征.本文推导了两种典型高分辨聚束SAR成像算法(RMA和PFA)处理后的动目标误差谱表达式,并在此基础上从目标几何定位误差、残留距离徙动和散焦等方面给出了完整的聚束SAR运动目标响应特征分析.最后通过仿真数据处理验证了分析结果.     

基于多次广义解调的多分量信号分解方法

在广义解调时频分析方法的基础上提出了基于多次广义解调的多分量信号分解方法。对于分量较多的多分量信号,经过一次广义解调后,在小波包时频空间中将某个分量的时频曲线与其他分量的时频曲线分开,然后将该分量分离出来,再循环进行广义解调直到所有分量都分离出来。采用多次广义解调方法对仿真信号进行了分析,并与其他的方法进行比较,结果表明了该方法的有效性。     

斜视模式下基于Legendre展开的改进CS成像算法

在SAR的斜视模式下,针对传统的CS成像算法相位展开精度差的缺点,提出一种改进算法将Legendre展开应用其中。传统的成像算法主要对回波信号的二维频域的传递函数,还有算法流程中的三个相位校正函数应用Taylor多项式进行展开。将Legendre多项式取代Taylor多项式对算法进行处理,并进行了详细的推导,与传统的基于Taylor多项式进行展开的成像算法相比,减少了回波相位近似误差,相位展开精度得到了提高。最后从峰值旁瓣比和积分旁瓣比的角度评估了SAR图像的成像质量。理论推导和仿真结果都表明成像质量得到了进一步的提高。