基于压缩感知的SAR宽带干扰抑制方法

压缩感知合成孔径雷达成像能够利用较少的观测数据清晰的恢复目标图像,但当回波中存在宽带压制干扰时,会严重破坏场景稀疏性,造成成像质量恶化。研究了一种基于选择性测量的自适应压缩感知宽带压制干扰抑制方法,通过构造一种压缩域投影滤波器并结合噪声联合检测算法,自适应感知干扰的位置信息,对合成孔径雷达（SAR）回波信号进行选择性测量,从“源头”上避免了干扰对SAR目标回波信号稀疏性的影响。仿真结果表明,该方法在减少SAR系统处理数据量的同时,使SAR成像质量明显提高,证明了该方法的有效性。     

窄带干扰对P波段InSAR干涉相位的影响分析

窄带干扰信号是P频段SAR回波中常见的一类射频干扰信号,它的存在会对该频段InSAR系统的干涉相位产生严重的影响。首先推导了SAR接收的窄带干扰信号的数学模型,基于该模型通过仿真分析了窄带干扰对P波段SAR图像和InSAR干涉相位的影响。结果表明,窄带干扰的存在,使SAR图像中出现较亮的干扰条带,在这些条带处,干涉条纹被完全破坏。此外,随着干信比的增加,InSAR的相干系数在下降,干涉相位标准差在增加。分析结果对P波段InSAR系统的设计具有重要意义。     

抑制局部放电信号中周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法

为了从窄带干扰背景中有效提取局部放电信号,提出一种抑制周期性窄带干扰的共振稀疏分解方法。利用窄带干扰信号与局部放电信号品质因子的不同,在基于信号共振稀疏分解理论的基础上,实现窄带干扰和放电脉冲的有效分离。该方法能在有效抑制窄带干扰的同时,削弱随机干扰。仿真和实测信号的处理结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于维纳滤波的汽车毫米波雷达干扰自适应抑制

随着毫米波雷达在高级辅助驾驶应用中增多,未来几年将呈现大规模应用的趋势,汽车毫米波雷达在同一交通道路上互相干扰的概率增加。为此,提出一种基于维纳滤波的汽车毫米波雷达干扰抑制方法。维纳滤波对常规平稳噪声干扰信号具有较好的抑制性能,然而雷达的干扰信号为非平稳非高斯类型。为了使经典的维纳滤波适用于汽车毫米波雷达的干扰抑制,首先对回波信号的噪声基底水平进行统计,进而区分回波信号的干扰部分与无干扰部分;在距离向傅里叶变换域中,利用短长度的滑动窗口对含有干扰的雷达回波信号进行维纳滤波,自适应动态地更新滤波器系数,对干扰回波进行抑制。进一步地根据现有的雷达系统参数,完成了77 GHz汽车毫米波雷达的仿真实验以及雷达硬件干扰实验。仿真及硬件实测实验结果表明该方法可有效抑制干扰信号,并成功将淹没在干扰信号中的目标恢复,目标的信号噪声干扰比提升9.1 dB。     

基于LS_SVM高精度抑制局部放电信号窄带干扰的研究

在频域内抑制局部放电信号窄带干扰通常会造成局放信号能量损失。从时域出发,用最小二乘支持向量机拟合出一段窄带干扰信号,对其周期延拓得到测量时段内的全部窄带干扰信号,再将其从测量信号中减去,从而抑制了窄带干扰;讨论了最小二乘支持向量机嵌入维数对估算精度及参数（γ,σ）的影响。研究分析表明,本方法可有效抑制窄带干扰,窄带干扰越强、窄带信号频率与局放信号越接近,本方法优势越明显;合理选择嵌入维数可提高精度及参数鲁棒性。     

基于LS_SVM高精度抑制局部放电信号窄带干扰的研究

在频域内抑制局部放电信号窄带干扰通常会造成局放信号能量损失.从时域出发,用最小二乘支持向量机拟合出一段窄带干扰信号,对其周期延拓得到测量时段内的全部窄带干扰信号,再将其从测量信号中减去,从而抑制了窄带干扰;讨论了最小二乘支持向量机嵌入维数对估算精度及参数(γ,σ)的影响.研究分析表明,本方法可有效抑制窄带干扰,窄带干扰越强、窄带信号频率与局放信号越接近,本方法优势越明显;合理选择嵌入维数可提高精度及参数鲁棒性.     

基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法

针对高压电力设备局部放电信号受周期性窄带干扰影响大的问题,提出了一种基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法可以从染噪局部放电(partial discharge,PD)信号中分离出原始PD信号和窄带干扰信号的时频谱图,从而在时频域内准确辨识出窄带干扰和原始PD信号,避免强能量的窄带干扰掩盖原始PD信号时频特征的问题。再利用总体最小二乘不变旋转矢量技术准确估计窄带干扰的特征参数,以抑制染噪PD信号中窄带干扰。对仿真和实测PD信号开展窄带干扰的抑制测试,测试结果表明：该文所提方法可以有效分离出染噪PD信号时频谱图中窄带干扰和PD信号,提高了时频分析的准确率;同时相比于传统的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)算法谱最小熵解卷积滤波法和自适应奇异值分解法,该文方法能够有效抑制小幅值的窄带干扰,具备更好的窄带干扰抑制效果,以恢复局放信号的波形特征。     

基于SAMP-VMD的局放信号去噪方法

针对电力设备局部放电信号容易受到环境中的窄带噪声和白噪声的干扰,为了更好保留局放信号特征以便后续进行故障诊断和预测,提出了一种基于压缩感知重构和变分模态分解的变压器局部放电信号去噪方法。该方法首先使用窗函数抑制窄带干扰的频率泄露,之后利用窄带干扰在频域上与局放信号和白噪声之间稀疏度的差异从而将窄带信号进行分离重构以抑制窄带噪声,其次通过改进变分模态分解方法根据各模态含有局放信号信息的多少来对不同模态进行分类去噪,最终恢复出局放信号。通过仿真及实测信号对该方法进行去噪效果测试,并与奇异值分解和变分模态分解去噪方法的去噪效果进行对比,结果表明该方法能够有效抑制局部放电信号的干扰,相比传统算法的波形相似系数提升约2%,能够更好的保留局部放电信号的波形特征。     

改进的SAR图像干扰抑制算法

合成孔径雷达(SAR)图像中出现干扰条纹是由电视、广播和各类通信系统辐射源的频率在系统带宽内,造成接受的信号中混有干扰信号。由于这些干扰通常具有高于系统背景噪声的功率电平,会对SAR造成不同的影响。在某些系统中SAR信号在距离频域沿着距离向相邻的点会具有一定的相关性。如果某些频谱值被干扰信号污染,则可以利用它周围的点估计出该频段的信息。基于这一想法,提出一种干扰抑制算法,能有效的估计出被干扰影响的频谱信息。当频谱中干扰信号所污染的频段的个数较多时,相比传统方法,这种方法能更为有效地估计出原始信号。     

重排Cohen类时频分布用于GIS局部放电声信号时频分析

为了完整描述气体绝缘组合开关(gas insulated switchgear,GIS)在发生局部放电时信号的时频域信息,介绍了Cohen类双线性时频分布并针对交叉干扰项影响无法完全消除的问题进行了重排时频变换以提取及分辨含有白噪声和窄带周期干扰的局部放电信号。处理仿真和现场检测到的局部放电超声信号时根据白噪声和窄带周期干扰信号在时域上的平稳性特性发现重排Cohen类时频变换方法不仅可以很好地将局放信号和背景噪声以及窄带周期干扰信号分辨开来,而且大大减弱并抑制了交叉干扰项的影响,保持了更高的时频分辨率和时频聚集性,从而验证了重排Cohen类时频变换方法的有效性。     

聚束式合成孔径雷达回波数据分块模拟方法

本文提出了一种将聚束模式合成孔径雷达(SAR)回波数据在方位向分成若干子数据,然后将子数据采用条带模式SAR回波模拟算法生成的方法.该方法得到的每个子回波数据的方位向带宽小于条带模式SAR的方位向采样频率,利用它们多普勒频率之间的关系在频域进行插值、移位后可以合成完整的聚束式SAR回波数据;也可以对每个子回波数据使用标准的条带模式聚焦技术进行处理后合成完整的聚束式SAR图像.另外,该方法也说明对聚束式SAR回波数据可以采用方位向分割的方法进行条带式处理,这也可以作为聚束式SAR成像处理器的一个研究方向.仿真结果证明了该方法的有效性.     

结合广义S变换和快速独立分量分析的局放信号中窄带干扰抑制方法

针对现有方法对局部放电（partial discharge,PD）信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根据窄带干扰和PD信号的不同时频特征,可以确定窄带干扰的特征区域;然后在窄带干扰的特征区域中,利用Candan算法对窄带干扰的频率进行估计;最后利用窄带干扰频率估计值和快速独立分量分析方法分离出PD信号,实现窄带干扰抑制。仿真和实测结果说明,所提方法可以有效抑制染噪PD信号中窄带干扰,并且能准确获取PD信号的波形特征,对比传统的奇异值分解方法和快速傅里叶变换滤波方法,文中方法对窄带干扰的抑制效果更好,残余干扰的能量较小。     

基于BAQ算法的雷达图像新压缩方法研究

BAQ算法是一种针对合成孔径雷达的数据压缩算法。BAQ首先对雷达成像之前的数据进行压缩,再使用压缩后的数据来进行雷达的成像。利用合成孔径雷达原始信号满足高斯分布的性质,以及雷达成像之后的图像灰度值分布满足瑞丽分布的特性,提出了一种针对雷达成像之后的图像进行压缩的算法,该方法仍然采用BAQ算法思想对图像的灰度值进行量化压缩,达到对数据进行压缩的目的。仿真实验表明该方法具有相当好的压缩效果,为雷达信号的压缩方法提供了一种新的解决思路。     

基于短时傅里叶变换的局部放电窄带干扰抑制

为有效抑制局部放电(PD)信号中周期性窄带干扰,文中提出短时傅里叶变换和矩阵束相结合的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法利用短时傅里叶变换分析染噪PD信号,得到窄带干扰数目,同时分离出染噪PD信号中信号帧和噪声帧;采用矩阵束算法在噪声帧中对窄带干扰参数进行估计,重构出全时段的窄带干扰,实现局部放电的窄带干扰抑制。仿真及实测染噪PD信号的去噪效果表明,与传统的傅里叶级数法和局部能量比法相比,所提方法去噪后的残余噪声更小,对染噪PD信号中窄带干扰有很好的抑制效果。     

软硬滤波抑制周期性窄带干扰

分析了GIS局部放电检测中出现的周期性窄带干扰信号特征,提出了基于SDTM阈值法的小波变换抑制周期性窄带干扰的原理和算法,并结合设计的微带线滤波器用软硬滤波联合抑制周期性窄带干扰。仿真与实测研究表明,SDTM阈值法优于MINIMAXI和HEURSURE阈值选取法,其阈值的选取与样本的平均值和局部观察值有关,根据信号的大小决定且在小波变换的不同尺度上有一定的自适应性,能有效抑制周期性窄带干扰,用软硬滤波法先硬件滤波再小波处理能实现局放信号的有效提取。     

SAR方位模糊分析与抑制

方位模糊是合成孔径雷达特别是星载合成孔径雷达应用中所要解决的一个重要问题.本文给出了合成孔径雷达回波模型,分析了回波信号的特点,以及方位模糊产生的原因.从图像处理的角度出发提出了一种抑制方位模糊的方法,该方法主要思路是根据成像原理和成像参数,以及带有方位模糊的回波信号的特点,构建一个滤波器,用这个滤波器对压缩后的信号进行反卷积运算,从而达到抑制方位模糊的效果.通过点目标的仿真,验证了该方法的可行性.     

用于复小波变换的EWC阈值法抑制周期性窄带干扰

由于气体绝缘组合电器(GIS)的局部放电(PD)特高频检测虽然能够避开大多数窄带干扰,但是,还有部分窄带干扰会进入检测系统,从而湮没PD信号,因此在现场检测时必须加以抑制。根据PD信号与周期性窄带干扰小波变换后的不同特点,剖析了抑制周期性窄带干扰的常用方法--小波系数直接置零法的局限性,提出了可以用于抑制周期性窄带干扰的有效小波系数(EWC)阈值法,并以所构造的db4复小波对仿真信号与实测GIS特高频PD信号进行了对比去噪研究。研究结果表明:基于EWC阈值法的复小波变换能够有效地抑制GIS特高频PD信号中的周期性窄带干扰。     

一种基于参数估计的运动舰船SAR成像方法

海面舰船不仅存在自身动力带来的平移运动,还受风浪等影响存在摇摆运动和振荡运动等复杂运动形式,传统SAR成像算法难以获得聚焦舰船图像,首先建立了海面振荡舰船和摇摆舰船的SAR成像几何模型,在此基础上了推导并分析了回波信号特点,针对回波特点提出了基于附加多普勒参数估计与补偿的舰船成像方法,使用平滑伪魏格纳分布（SPWV）提取并估计附加多普勒参数,能够明显改善振荡舰船和摇摆舰船SAR成像的聚焦效果,最后通过仿真实验证明了该方法的有效性。