基于小波包的去噪方法在地雷识别中的应用

作为一种新的探雷方法,探地雷达在探雷领域得到了广泛的应用。由于雷达回波信号包含有很多杂散信号,目标信号很容易被强噪声信号所淹没,为了提高雷达回波信号的信噪比,有利于地雷的识别和检测,提出了一种基于信息熵的最优基选择与小波包阈值去噪相结合的方法对回波信号进行杂波抑制,采用该方法对DeTeC的数据进行分析的实验结果表明,该方法在有效地去除了直达波的同时,抑制了背景噪声,分离出目标信号。     

基于小波旁瓣相消器的轴承故障特征提取

为解决强背景噪声下声信号提取的轴承故障特征不显著问题,提出一种基于小波旁瓣相消器的故障特征提取方法。该方法利用小波滤波器组将含噪故障轴承声信号变换到小波域,进行小波域阵列广义旁瓣相消自适应波束形成,再通过小波滤波器组重构增强后的故障轴承信号,最后对重构增强后的信号进行包络解调并提取故障特征频率进行故障诊断。实验结果表明,该方法能够在强背景噪声下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的降噪和故障特征增强效果。     

基于二维IFS-CFAR算法的海杂波微弱目标检测

一直以来,统计与分形理论是分别应用在目标检测中的;CFAR检测方法采用自适应门限代替固定门限,能根据被检测点的背景噪声、杂波和干扰的大小自适应地调整;文章首先介绍了CFAR恒虚警目标检测方法,给出2D-IFS二维迭代函数系统)预测误差算法;其次运用2D-IFS方法计算了雷达回波的预测误差,结合CA-CFAR统计学目标检测提出一种新的海杂波微弱目标检测方法;最后采用实测海杂波数据进行验证,仿真结果表明文章所提方法对低目标回波信杂比具有良好的检测能力。     

基于分数阶傅立叶变换的水下动目标检测

当发射信号为线性调频信号(LFM)时,水下动目标径向运动速度使得回波和副本不匹配,从而导致传统的最佳检测器——匹配滤波器对线性调频信号的检测性能下降。动目标的回波信号依然为LFM信号和分数阶傅立叶变换对线性调频信号的聚焦特性,提出了以信号的分数阶能量谱的峰值作为统计量来进行检测,并且给出了细化搜索峰值的自适应方法,提高了搜索速度。仿真结果表明,算法在高斯噪声背景下对径向速度未知的运动目标线性调频回波具有良好的检测性能,并分析了信号参数对检测器性能的影响。     

混响噪声局部平稳条件下次佳检测方法研究

在东海海域的沉底小目标探测中,混响严重影响了回波信号对有效目标的探测.基于混响信号的局部平稳性结论,采用分段白化滤波器实现了混响背景下的信号次佳检测.仿真结果和海上实验结果均表明,该方法可以较好的抑制混响.     

基于时频分析的雷达信号滤波方法

深空目标的雷达回波信号较弱而且受噪声干扰严重,给检测识别工作带来很大的困难;提出了一种时频滤波方法,将基于广义S变换的时频滤波引入到雷达回波信号去噪当中;采用广义S变换对回波信号进行时频分析,利用变换结果求解信号的瞬时频率,并构造了一种时频滤波器.对雷达回波信号进行时频滤波处理并对滤波效果进行分析;仿真结果表明,经滤波后信噪比有较大提高,且很好保留了信号特征。     

中段目标宽带雷达回波仿真及分析

优化雷达自动识别中段目标,对中段目标宽带雷达回波信号进行建模,为研究中段目标散射特性,实现雷达自动识别中段目标的重要基础,提出建立了微进动目标数学描述方程,采用一种移动散射点模型的散射中心位置计算方法,根据几何绕射理论计算了各散射中心的散射强度,得到了宽带雷达中段目标的回波模型,并针对两种典型目标运用该模型进行回波仿真,获得给定目标在特定战情下的回波仿真信号.仿真结果较好地反映出目标特征,为进一步进行中段目标的识别提供了理论分析依据.     

基于子空间投影的相位编码雷达旁瓣抑制方法

相位编码雷达具有优良的抗干扰和低截获概率特性，因此它已得到广泛的研究和应用，但该雷达菌有的距离旁瓣又会影响多目标情况下的目标检测。本文首先指出了相位编码雷达中大功率信号的距离旁瓣是影响弱小目标检测的根本原因；接着给出了一种基于子空间投影在回波视频信号中逐一消除大功率回波信号来改善雷达对弱小目标检测能力的方法；然后分析了该方法的基本原理和实现步骤，仿真结果证明该方法是有效的。     

基于独立分量分析的雷达网抗同频干扰仿真

研究雷达间的消除同频干扰问题,针对机载、舰载雷达网抗同频干扰是军事领域的目标探测正确性的要求,为了消除雷达同频干扰,根据同频干扰的特点,提出一种独立分量分析的抗干扰算法,应用于机载、舰载雷达网抗同频干扰处理过程中.通过从观测信号中将目标回波信号和同频干扰信号分离出来,提取目标回波信号,从而自适应地抑制同频干扰信号,达到抗同频干扰的目的.仿真结果表明,采用上述方法分离目标回波信号和同频干扰信号取得了较好的效果,证明其应用在雷达网抗同频干扰处理中是可行和有效的.     

海面目标的自适应预白化检测前跟踪算法

针对超视距雷达的海面目标检测问题,提出一种基于自适应预白化处理的检测前跟踪（TBD）算法。在目标TBD处理之前,利用海杂波的自回归模型构建白化滤波器进行杂波预白化,在跟踪阶段采用递归贝叶斯算法估计目标运动状态,在检测阶段通过跟踪滤波器的输出构造广义似然比进行似然比检测。不同信噪比下的仿真结果表明,该算法能有效抑制海杂波,检测到低信噪比的目标。．     

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。     

非高斯噪声下的回声消除算法研究

回声消除一直是信号处理领域的热门研究方向,其中自适应滤波器是在回声消除问题中最为广泛应用的技术,但自适应滤波算法主要是在基于高斯噪声条件下的应用,而现实环境广泛存在着非高斯的噪声,这严重影响了基于L2范数的自适应噪声滤波算法的噪声消除性能。为解决回声消除方法对非高斯噪声的适用性问题,根据回声路径具有明显的稀疏系统特性,结合比例矩阵的设计思想以及符号算法(SA),提出一种改进的MIPNSA算法。该滤波算法既能很好地适应于不同的背景噪声,同时也在较大程度上增强了对稀疏系统的适应能力。仿真测试结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声条件下,本算法比现有的一些算法的回声消除效果更佳。     

基于冲激雷达的运动体目标检测算法

针对冲激雷达脱靶量测量中的检测问题，提出了一种新的时域多门限信号检测算法。根据冲激雷达的特点，首先采用距离门等效采样方法对运动体目标回波采样，并在此基础上，利用多门限对各距离门采样信号进行散射点回波的检测，进而通过各散射点回波平均功率的求取实现对各散射点回波的识别，从而解决了后续数据处理中信号检测精度过低和散射点无法识别的问题。仿真结果表明该算法可得到满意的检测结果。     

基于自适应时空码书的粒子滤波多目标跟踪

提出一种基于自适应时空码书检测模型的粒子滤波多目标跟踪算法。使用时空码书模型进行前景背景分割,检测出前景目标,在该模型上加入目标自适应过程。将自适应时空码书检测的结果作为粒子滤波跟踪算法的初始目标状态,通过关联算法和粒子滤波实现多目标跟踪。自适应时空码书模型能明显降低对前景目标的误检率,抑制噪声干扰。实验结果表明,该算法能够在有干扰的复杂背景下实现对运动多目标的快速捕获,并有效提高跟踪的可靠性和精度。     

Improved voice activity detection algorithm using wavelet and support vector machine

This paper proposes an improved voice activity detection (VAD) algorithm using wavelet and support vector machine (SVM) for European Telecommunication Standards Institution (ETSI) adaptive multi-rate (AMR) narrow-band (NB) and wide-band (WB) speech codecs. First, based on the wavelet transform, the original IIR filter bank and pitch/tone detector are implemented, respectively, via the wavelet filter bank and the wavelet-based pitch/tone detection algorithm. The wavelet filter bank can divide input speech signal into several frequency bands so that the signal power level at each sub-band can be calculated. In addition, the background noise level can be estimated in each sub-band by using the wavelet de-noising method. The wavelet filter bank is also derived to detect correlated complex signals like music. Then the proposed algorithm can apply SVM to train an optimized non-linear VAD decision rule involving the sub-band power, noise level, pitch period, tone flag, and complex signals warning flag of input speech signals. By the use of the trained SVM, the proposed VAD algorithm can produce more accurate detection results. Various experimental results carried out from the Aurora speech database with different noise conditions show that the proposed algorithm gives considerable VAD performances superior to the AMR-NB VAD Options 1 and 2, and AMR-WB VAD.     

归一化窗S变换和TT变换联合时频滤波

基于雷达信号特性及归一化窗S变换与TT变换原理,提出一种新的雷达回波信号二维时频滤波方法。通过对雷达信号进行归一化窗S变换时频滤波,滤除高频杂波和随机噪声;再利用TT变换滤除低频杂波。实验结果表明,相较于传统滤波,所提方法的滤波算子随时间及频率同步变化,克服了传统方法受使用条件限制的缺点;有效滤除杂波的同时保留原信号特征,增强了检测及识别能力。     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

基于像素时域剖面分析的序列图像中弱点目标检测算法

序列图像中弱点目标的实时检测算法,是光学精确制导信息处理系统中的关键算法之一。首先对现有基于像素时域剖面分析的检测算法进行了简要的综述,然后根据不同像素的时域剖面模型对其时域方差变化特性进行了详细分析,提出了一种基于自适应递归方差滤波器的检测算法。对仿真时域序列与真实图像数据进行实验,结果表明该算法可实现检测弱点目标。考虑到该算法可并行、递归计算,因此它在实时制导系统中有良好的应用潜力。     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。