海杂波AR谱多重分形特性及微弱目标检测方法

该文研究了海杂波功率谱的多重分形特性。为了克服频谱傅里叶分析的缺点,用现代谱估计的方法来计算海杂波的功率谱。AR模型是一个线性预测模型,它通过序列的自相关函数矩阵来估计功率谱,并且具有更精确的频谱分辨率。该文主要分析基于AR谱估计的海杂波功率谱的多重分形特性,以及在微弱目标检测中的应用。首先,以分数布朗运动(FBM)模型为例,证明其功率谱具有多重分形特性。其次,根据X波段雷达的实测海杂波数据,通过多重去趋势分析法(MF-DFA)验证了海杂波AR谱的多重分形特性。最后,分析了海杂波AR谱的广义Hurst指数以及影响参数,并提出一种基于局部AR谱广义Hurst指数的目标检测方法。实验结果表明,该种检测方法具有海杂波背景下微弱目标检测的能力。与现有的分形检测方法和传统的CFAR检测方法对比,该算法在低信杂比情况下具有较好的检测性能。     

基于多重分形特征的通信调制方式识别研究

该文提出一种基于多重分形特征的数字通信信号调制方式识别新方法。对接收信号进行去噪预处理,基于2维数据阵列求取信号的广义维数和多重分形谱;详细讨论了权重因子q对多重分形谱的影响,提取了13个多重分形特征参数;设计了基于多重分形特征的支持向量机分类器对不同信号进行调制方式识别。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下具有很好的识别性能。     

差分式雷电电磁脉冲水平电场仪试验研究

对新近研制的差分式雷电电磁脉冲水平电场仪作了简要介绍,通过实验室条件下的地闪模拟实验,确定了采用该电场仪判定闪电电流方向及实现对放电通道定向的方法。将该电场仪置于六层楼顶上用于自然雷电电磁脉冲水平电场的测试,测量结果表明:该电场仪不仅有效地抑制了垂直电场引入的共模干扰,且实现了对地闪放电通道的定向。     

基于多重分形谱的物理层帧结构检测算法研究

针对解调数据有无物理帧结构的检测问题,该文提出了一种基于多重分形谱的物理层帧结构检测算法。首先,在定义序列有偏性与0, 1出现概率关系的基础上,根据编码序列、扰码序列和物理帧的生成原理,通过计算相关序列中的0, 1出现概率推导出它们的有偏性关系,即物理帧、编码序列和扰码序列的有偏性逐渐减小;然后,利用上述结论并结合多重分形谱具有描述有偏性分布的特点,对待识别序列进行固定长度拆分并计算多重分形谱宽度值;最后,通过观察多重分形谱宽度值的分布实现解调数据有无物理帧结构的检测。仿真试验验证了算法的有效性,表明该算法具有一定的工程应用价值。     

实测海杂波数据的多重分形特性分析

为充分描述海杂波时变特性和局部奇异性,将多重分形理论应用到雷达海杂波特性分析中,理论分析了海杂波的多重分形参数,并进一步分析了实测海杂波数据的多重分形谱、质量指数和奇异指数,结果表明海杂波具有明显的多重分形特性,该分析方法可以很好地解释海杂波内在非线性特性,并比传统的统计特性分析方法更加能确切地描述杂波的产生机理,为基于多重分形特性的雷达目标检测提供了依据。     

基于混沌,多重分形理论的雷达信号分析和目标识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，分析雷达目标的混沌、分形选特性，以有效进行雷达目标识别．文章统计了飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，利用ＡＲＴ２神经网络进行了飞机目标识别的研究，获得较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论结合人工神经网络在目标特性和目标识别的研究中有着良好的应用前景。     

一种敌我识别辐射源暂态信号指纹特征提取方法

信号的指纹特征是辐射源个体识别的重要依据。针对敌我识别辐射源的个体识别问题,提出了一种基于双树复小波和多重分形的信号暂态特征提取方法。该方法通过双树复小波变换实现信号多分辨率分解,求解分解信号Hilbert谱的信息熵和指数熵,计算信号的多重分形奇异指数和谱值,最终组成表征辐射源的特征向量。通过实验验证,提取的特征向量能充分代表辐射源个体之间的差异;被测信号的信噪比满足8 dB或9 dB的条件时,对辐射源的识别正确率能达到90%以上。统计分析表明该方法提取的特征具有很高的稳定性。     

基于混沌、多重分形理论的雷达信号分析和目标识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理,分析雷达目标的混沌、分形特性,以有效进行雷达目标识别。文中统计了飞机目标回波信号的Lyapunov指数分布情况,并计算了其多重分形维数,然后在此基础上,利用ART2神经网络进行了飞机目标识别的研究,获得较高识别率。本文的研究表明,混沌、多重分形理论结合人工神经网络在目标特性和目标识别的研究中有着良好的应用前景。     

基于时频能量谱特征的跳频电台个体识别

针对于跳频电台的细微特征分类识别问题,提出基于跳频信号时频能量谱的细微特征提取算法。首先,利用跳频信号在时频域的稀疏特性,通过稀疏重构方法得到跳频信号时频能量谱;然后,在不同尺度条件下对时频能量谱进行分割,分别提取时频能量谱瑞利熵、多重分形维数和差分盒维数三种特征;最后,通过支持向量机分类器对提取特征集进行训练、分类和识别,实现跳频电台个体识别。利用四部电台的跳频信号,验证对比了本文算法与另外两种算法的识别性能。实验结果表明,本文方法所提取的细微特征集具有较强的分辨能力,避免了由单一特征的相似性而引起的误判问题,能够在少量训练样本条件下,保持较高的识别正确率。      

海杂波的多重分形关联特性与微弱目标检测

该文研究了海杂波的多重分形关联特性及其在海杂波微弱目标检测中的应用。多重分形关联是对多重分形单点统计的推广,研究具有不同奇异性强度的两点之间的空间关联特性。该文首先从多重分形理论引出多重分形关联理论,给出了多重分形关联谱的计算方法,然后,以多重分形关联谱为特征进行相似度分析,并把目标检测问题归为一个二元分类问题,采用支持向量机(SVM)进行目标检测。最后,采用不同波段、不同极化方式和不同分辨率条件下的实测海杂波进行验证,结果表明,本文所提方法具有良好的微弱目标检测能力。     

多分形谱簇研究及其在说话人识别中的应用

语音是一种复杂的非线性信号,这使得基于线性系统理论发展起来的传统说话人识别技术性能难以进一步提高。本文提出了多分形谱簇分析方法,用于分析语音信号的非线性特征,并应用于短语音（2秒）说话人识别。通过对Cantor集的仿真实验,发现不同标度区能反映出系统不同阶段的生长规律,因此可用一组连续变化的多分形谱分层次地表征系统的分形特性,即多分形谱簇分析方法。然后结合语信号的分形特点,提出一种语音的多分形谱簇特征（Multifractal Spectrum Cluster Feature, MSCF）的提取方法。最后将几种非线性特征与短时谱特征结合用于说话人识别,基于TIMIT数据库50人的实验表明,非线性特征与短时谱特征互补性较强,特别是MSCF与MFCC、LPC特征结合,使得系统的误识率下降到0.8%。      

一种改进的AR模型反辐射导弹检测算法

反辐射导弹(ARM)具有多普勒频率时变特征,其回波信号的传统功率谱为一宽带频谱,不利于对其进行检测.针对这种情况,提出一种改进的AR模型检测算法,该算法将分数阶相关理论引入到AR模型功率谱估计中,把传统的功率谱转变为分数阶谱,使ARM回波信号能量得到聚集,从而实现ARM的有效检测.仿真结果表明,该方法能够在ARM信噪比低达-16 dB的情况下,准确将ARM检测出来,实现实时告警.     

常见的功率谱估计方法及其Matlab仿真

功率谱估计是数字信号处理的重要内容之一,又分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计主要是周期图法及其改进方法,现代谱估计则有参数模型与非参数模型谱估计之分。文中主要介绍了几种常见的功率谱估计方法的原理、特点,并进行了Matlab仿真分析,发现基于AR参数模型的Burg法效果较好。     

AR模型功率谱估计在抗干扰中的DSP实现

本文在AR模型(自回归模型)功率谱估计方法的基础上,对其在抗干扰领域中的应用进行了研究,提出了自适应滤除干扰信号的方案,并对该方案进行了DSP实现。实验结果表明,该方案在自适应去除多个干扰信号方面是行之有效的。     

基于广义合成分析和深度神经网络的自回归系数估计方法

自回归(AR)模型是一类描述时序序列相关性的有效方法,经典的AR系数估计方法对残差信号做了简单的假设,在噪声干扰等复杂场景中难以准确估计AR系数,而基于深度神经网络(DNN)的AR(DNN-AR)系数估计方法在训练中容易受到莱文逊-杜宾迭代(LDR)解法的数值稳定性的影响.为改善DNN-AR系数训练的稳定性和整体性能,在保证系统稳定性的前提下,本文利用精度转化提高系统运算速度的思路,提出了基于广义合成分析(GABS)模型的深度网络结构改善方法,提高了AR系数在含噪环境下估计的准确性和网络训练的稳定性.组合DNN的GABS(GABS-DNN)的模型由三个主要部分组成:修正器的谱增强网络、编码器的DNN预处理及LDR参数估计和解码器的AR系数到功率谱的转换.在优化目标函数的过程中,引入了增强谱和观测谱的误差,减少了反向传播时LDR的梯度对增强网络的影响,实现了稳定估计含噪语音的AR系数.     

闪电电场时变率与电场变化同步观测研究

闪电电场变化（ΔE）和电场时变率（dE/dt）测量是研究闪电电磁辐射及其传播规律的重要手段. 虽然两者早已应用于闪电观测研究,然而对两者的相互关系及差异少有报道. 本文通过闪电ΔE和dE/dt的同步观测,测出了两次近距离负极性地闪的全波波形. 对比发现:闪电回击dE/dt脉冲积分后与直接采集的ΔE脉冲在回击后100 μs内基本一致,差异主要表现在dE/dt积分波形后期出现的低频分量偏移;预击穿、梯级和直窜先导阶段的dE/dt脉冲更为密集,部分放电脉冲在ΔE波形上无法分辨. 这表明闪电dE/dt测量能够在数据采集设备有限的动态范围内更有效地响应闪电高频辐射,因而对先导等小尺度击穿过程更为敏感,所以dE/dt传感器可以成为闪电电场测量的有效补充.     

Study on hybrid pattern recognition algorithm for modulated signals

A combined feature extraction and recognition method is proposed based on higher-order spectrum, cyclic spectrum and time-frequency characteristics. In the application of this method, α-dimensional features, quadratic spectral characteristics and Fourier transform spectral characteristics of the signal are used to extract three characteristic values including the envelope means (EM) of α plane, the recursive normalized frequency component detection value (RNFCDV) and the quadratic spectrum normalized frequency component detection value (QSNFCDV), which have the merits of less identification parameters, insensitive to noise, less computation, high recognition rate, and multi-species identification. With this method, simulation results show that the recognition rate is more the 98% with the signal to noise rate (SNR) not less than 6 dB. And the performance of this method is better than the common recognition algorithms. There are eight types of signal, such as amplitude modulation (AM), phase modulation (PM), amplitude shift keying (ASK), frequency shift keying (FSK), phase shift keying (PSK), minimum shift keying (MSK), quadrature amplitude modulation (QAM) and direct sequence spread spectrum (DSSS), have been used to validate the feasibility of the method.     

双指数源激励下垂直电偶极子产生的极低频近场

针对雷电过程在地面产生的近区极低频电磁脉冲,推导出了双指数模型激励下垂直电偶极子产生的极低频电磁场的瞬态近似表达式. 该方案基于Sommerfeld积分在准静态近似下求解,从频域出发,利用单位脉冲响应的近似结果与双指数模型激励源卷积计算的方法,通过傅里叶逆变换,得到了双指数源激励下的瞬态解析表达式,其可用于模拟雷电信号产生的极低频电磁脉冲在空间传播的时频响应特性. 本文模型为雷电过程中近区产生的电磁干扰等问题的研究提供了一种简单且有效的估算方法.     

自适应滤波自编码扩频系统的同步捕获研究

在自编码扩频通信系统中,扩频码从随机数据流中产生,具有动态可变特性。利用自适应滤波提取扩频码的自编码扩频通信系统就是在传统自编码扩频通信系统的基础上,引入了谱估计中AR滤波的概念,动态地把信源序列转换成高斯白噪声分布的数据流,然后经二值量化得到具有良好相关特性与平衡性的伪噪声序列作为扩频序列。编码序列的同步捕获是自编码扩频通信系统中的关键技术。为了可靠地解调信号,必须建立快速、可靠的同步。本文即是针对这种自编码扩频方法提出的一种周期性地发送同步头的编码同步捕获方案,并对方案的性能进行了理论分析和实验仿真。