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正如傅里叶变换采用正弦基,单频信号能够在频域形成峰值,分数阶Fourier变换采用线性调频基,线性调频(LFM)信号能够在分数阶Fourier域上实现聚焦,利用此聚焦性通过搜索峰值可实现LFM信号检测和参数估计.通常采用步进式搜索方法,效率低下.为了克服该缺点,通过对分数阶Fourier域优化问题本质的研究,将混沌优化算法引入到分数阶Fourier域极值搜索中.仿真结果表明:本文的方法优于传统的步进式搜索法. 相似文献
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针对非高斯背景下局部最优检测(Locally Optimal Detector,LOD)结构复杂、稳健性弱的问题,对传统的限幅器进行改进,提出了一种自适应限幅检测器(Adaptive Limiter Detector,ALMD).首先对弱信号的检测性能进行了系统研究,然后依据混合高斯模型对非高斯背景建模,在此基础上得到了限幅阈值与限幅检测性能之间的解析表达式,最后通过推导确定了最佳限幅阈值,明显提高了检测性能.仿真结果表明ALMD与LOD性能接近,但结构简单,性能稳健,适应性更强. 相似文献
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为了有效抑制主动声呐混响,新型统计信号处理设计中常对海洋混响进行非高斯概率密度建模,本文在考察分析海洋混响数据的特点和SαS分布的优势之后,将SαS分布引入到混响非高斯概率密度建模中,给出了2种模型参数估计方法,并使用仿真和实测数据进行了验模,通过大量海试混响数据建模结果分析,对混响数据的SαS分布规律进行归纳总结.研... 相似文献
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混合高斯模型能够有效地拟合混响背景的一维概率密度分布。常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,但这种算法的主要缺点是估计精度过分依赖于初始值。而GreedyEM算法通过往混合模型中不断地加入高斯分量,能很好地解决这一问题。文章将多维图象处理中的GreedyEM算法加以合理简化,并给出模型自动定阶方法,从而成功应用于水声混响的一维混合高斯模型建模中。实验结果表明:应用新算法能从混响接收数据中准确拟合其概率密度曲线,并且能适应不同的数据长度,具有很好的通用性。 相似文献
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传统的空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)利用窄带混响和目标在空时平面的可分辨特征抑制窄带混响。对宽带混响和目标在空时平面分布特征进行研究,并通过理论推导,得出带宽对混响和目标空时分辨特征的影响公式。结果表明:宽带混响和目标在空时平面分布特征部分重叠,导致传统STAP效果不佳。在此基础上,借鉴STAP思想,并利用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号在分数阶Fourier变换域上的聚焦性,分析了在空-分数阶Fourier域三维空间上抑制宽带LFM混响的可行性。 相似文献
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