基于PRI变换和小波变换的雷达信号分选

分析了脉冲重复间隔(PRI)变换算法和小波变换算法的基本原理,针对两种算法在雷达信号分选中的优缺点,提出了一种基于PRI变换和小波变换相结合的雷达信号综合分选方法。该方法首先利用PRI变换对雷达信号粗分选,然后应用小波变换进行细分选。仿真结果表明,在信噪比不低于10dB的条件下,该方法准确可行。     

基于PRI谱的双门限雷达信号分选算法及其硬件平台设计

针对修正的PRI变换法无法分选重频参差雷达信号的缺点,提出了一种基于PRI谱的双门限雷达信号分选算法.该算法先对PRI谱设定双门限检测各个准PRI,再结合组合查看及序列搜索提取各个PRI.同时,构建了一种预分选、主分选结合的新型分选平台.预分选利用带有PowerPC的FPGA构架片上系统,完成对脉冲雷达信号的实时测量、AOA分类及数据存储;主分选采用DSP专职完成其他维参数的分选算法.谊分选新算法在保留抑制PRI子谐波优点的同时,对重频固定、抖动和参差的雷达脉冲信号都有较好的检测结果.视频信号源的大量测试表明,谊分选平台对普通雷达、PRI抖动和参差雷达、频率捷变雷达及一些特殊雷达均具有较好的分选能力.     

雷达辐射源信号小波变换特征提取方法

在小波域滤波算法的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效地提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验分析表明：提取的样本特征在0 dB下具有很好的抗噪性和可聚类性,方法是有效的。该方法能够简化分类器的设计,有利于工程应用。     

基于小波变换的低信噪比雷达回波快速检测法

根据二进小波变换对信号分解的形式与特性,给出了信号在小波域中广义子波能量的定义,并利用子波变换的多尺度分解特性构造出广义小波能量积累器。在此基础上设计出一种直接利用广义小波能量积累对低信噪比雷达回波信号进行检测的快速算法。仿真实验结果表明,该检测算法对强白噪声及强声背景下的低信噪比信号检测比较有效,对背景噪声具有较好的自适应性,且该检测算法设计简单,执行速度快,可靠性高。     

基于PRI变换的雷达信号分选

雷达信号分选是电子对抗的关键技术,而脉冲重复间隔是雷达信号分选的关键参数。目前基于PR I参数提出了很多分选方法。传统的PR I变换法对脉冲重复间隔具有很高的估计精度,它克服了直方图统计法中的子谐波问题,但是它的抗抖动能力很差。该文引入的修正的PR I变换法针对传统PR I变换法的缺点,利用可变的时间起点避免了相位因子的相位差,利用重叠的PR I箱增加PR I箱宽度,有效地克服了传统PR I变换中的缺点。此外,文中还给出了相应的门限设定方法和快速的脉冲抽取算法。仿真表明,该修正的PR I变换算法对固定PR I、抖动PR I和参差PR I脉冲序列都有较好的估计效果,它是精度较高的雷达信号分选方法。     

小波变换在水声信号处理中的应用分析

小波变换是一种重要的信号处理方式,需要采取合适的变换形式,提高算法的有效性,保障信号的识别效果。基于此,将从小波变换、数据处理、变换解析、变换算法4个方面对小波变换在水声信号处理中的应用进行了分析,对小波变换使用方法进行了深入探讨,采取正确的小波变换算法,使水声信号的处理更加的精确,更具有实际意义。     

FOUrier变换和小波变换一般形式一线调频小波变换和多普勒小波变换

Fourier交换，窗口Fourier变换与小波变换在许多领域得到广泛的应用，该文回顾了Fourier变换和小波变换的发展；介绍了两种新的处理非平衡信号的方法，线线调频小波变换和多普勒小波变换；分析了线调频小波变换是短时Fourier变换和小波变换的时频分析的统一时频表示形式，Fourier变换，小波变换以及线调频小波变换都是多普勒小波变换的特殊情况，线调频小波变换和多普革小波变换比Fourier变换和小变换更具灵活性，为图像，信号处理提供了新的方法和工具。     

小波变换的多频连续波雷达多目标参数估计

在多频连续波雷达多目标参数测量中,目标速度、加速度的准确快速估计对后续测距、测角有重要的意义.小波变换是时频分析的有力工具,能方便、准确和快速分析目标的时频参数.通过检测时频面上的直线,可以准确的得到目标参数.小波变换满足线性叠加,小波变换具有良好的多目标处理性能,对多频连续波雷达多目标信号处理具有良好的适应能力.研究了基于小波变换的雷达多目标速度和加速度估计算法:通过小波变换提取小波脊线,估计出高能量目标参数,然后构造陷波滤波器滤掉该目标信号,通过上述方法逐步估计出剩下目标参数.仿真试验表明了该算法的有效性.     

一种新的M通道提升小波变换的图像处理算法

本文利用M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点，实现了M通道小波变换的提升分解，并给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。此算法只要有分解算法，立即可以得到合成算法，而且将运算结果取为最接近的整数，就可实现整数到整数的小波变换。数值实验结果表明，该方法对图像压缩行之有效。     

基于二进脊波变换的图像去噪

二进小波变换在每次分解时不进行下采样,与小波级数相比,它是冗余的,且二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构信号的严重失真。在相同的误判概率下,基于二进小波变换的信号去噪效果会好于基于小波级数变换的信号去噪效果。基于这个思想,该文提出了一种基于二进脊波变换的图像去噪算法。实验结果证明,与小波级数相比,该算法具有更好的去噪效果。     

UAV swarm based radar signal sorting via multi-source data fusion: A deep transfer learning framework

Traditional clustering algorithms can be applied for the pre-sorting step of radar signal sorting. It can effectively dilute the pulse stream and prevent the dense pulse stream from interfering pulse repetition interval (PRI) extraction. However, the pre-sorting deviation will cause interference and missing pulses during the main sorting process. To solve this problem, we deploy the unmanned aerial vehicle (UAV) swarm to monitor reconnaissance areas and put forward a novel deep transfer learning based signal sorting method. The UAV swarm can collect the pulses from different time and spatial domains, and interference and missing pulses in main sorting processing can be relieved dramatically. In our model, we pre-train our model with the data collected from multiple source areas, which corresponds to different areas detected by different parts of UAV swarms. Then we fine-tune our model with the data of the target area. The experimental results prove that the signal sorting accuracy of methods based on deep transfer learning, i.e., YOLO-MobileNet, F-RCNN and cascade RCNN, are higher than that of the baseline methods. In addition, the signal sorting accuracy of traditional methods based on deep learning can be greatly improved with the help of transfer learning.     

小波神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。     

小波变换在雷达物位计信号处理中的应用

雷达物位计信号处理的关键是去除噪声,提取有用信息.通过研究调频连续波FMCW雷达物位计工作原理及信号处理的基本算法,对比传统的采用傅里叶变换进行信号处理的方法,提出了采用小波变换来去除回波的干扰信号.实际应用结果表明,小波分析可以有效地应用于分析物位计回波信号,为提高测量精度等后续工作的开展提供稳定数据.     

一种改进的基于DTOA统计的信号分选算法

脉冲重复间隔(PRI)是雷达辐射源脉冲列信号的重要参数.本文对传统积累到达时间差(DTOA)值直方图算法中统计门限的确定进行了理论分析,通过应用多个统计检测门限能够高效、准确分选出固定和参差调制类型的雷达脉冲列信号.将积累DTOA值直方图改进算法和序列搜索改进算法相结合,设计并分析了分选算法流程,通过严格控制分析流程,...     

雷达电子战系统电磁环境仿真

电磁环境仿真是设计、准确评估雷达电子战设备战技指标的基础。该文阐述了雷达电子战系统电磁环境仿真的基本概念以及建立典型电磁环境应遵从的准则。讨论了三种典型的电磁环境仿真方法以及各自的优缺点。提出了一种对电磁环境进行信号仿真的方法，其中雷达辐射源的载频、脉宽、重频等主要描述参数都由一组数据表示，可以反映出多种类型复杂的脉冲方式，在此基础上建立了可以体现不同体制雷达信号的仿真模型，仿真实现了典型雷达电子战战场态势下的雷达电磁环境。仿真结果在实际应用中证明是有效的。     

未知雷达辐射源分选的一种新方法

为提高未知雷达辐射源的分选正确率,本文提出一种基于第二维相像系数(Cr2)和第四维小波包特征(Wpt4)相结合的分选新方法。对接收到的未知雷达辐射源信号,首先提取其Cr2和Wpt4,将Cr2和Wpt4作为分类依据,并利用基于核方法的模糊C-均值算法(KFCM)实现对未知雷达辐射源的分选。计算机仿真结果表明,新方法较传统的分选方法可以获得更高的准确率。     

Modelling PRI for water stress detection using radiative transfer models

This paper presents a methodology for water stress detection in crop canopies using a radiative transfer modelling approach and the Photochemical Reflectance Index (PRI). Airborne imagery was acquired with a 6-band multispectral camera yielding 15 cm spatial resolution and 10 nm FWHM over 3 crops comprising two tree-structured orchards and a corn field. The methodology is based on the PRI as a water stress indicator, and a radiative transfer modelling approach to simulate PRI baselines for non-stress conditions as a function of leaf structure, chlorophyll concentration (Cab), and canopy leaf area index (LAI). The simulation work demonstrates that canopy PRI is affected by structural parameters such as LAI, Cab, leaf structure, background effects, viewing angle and sun position. The modelling work accounts for such leaf biochemical and canopy structural inputs to simulate the PRI-based water stress thresholds for non-stress conditions. Water stress levels are quantified by comparing the image-derived PRI and the simulated non-stress PRI (sPRI) obtained through radiative transfer. PRI simulation was conducted using the coupled PROSPECT-SAILH models for the corn field, and the PROSPECT leaf model coupled with FLIGHT 3D radiative transfer model for the olive and peach orchards. Results obtained confirm that PRI is a pre-visual indicator of water stress, yielding good relationships for the three crops studied with canopy temperature, an indicator of stomatal conductance (r² = 0.65 for olive, r² = 0.8 for peach, and r² = 0.72 for maize). PRI values of deficit irrigation treatments in olive and peach were consistently higher than the modelled PRI for the study sites, yielding relationships with water potential (r² = 0.84) that enabled the identification of stressed crowns accounting for within-field LAI and Cab variability. The methodology presented here for water stress detection is based on the visible part of the spectrum, and therefore it has important implications for remote sensing applications in agriculture. This method may be a better alternative to using the thermal region, which has limitations to acquire operationally high spatial resolution thermal imagery.     

结合小波消噪的捷联惯导系统传递对准性能改进

针对机载捷联惯导系统的传递对准问题,给出了一种速度+姿态匹配算法,旨在强调姿态失准角和惯导器件误差参数估计性能的改善.并基于惯导测量单元 (inertial measurement unit,IMU)原始测量信号的频谱特征,引入了小波串级消噪算法,拟通过对IMU测量进行消噪,进一步提高传递对准的性能.仿真结果验证了所提算法的可行性.