基于激光雷达回波信号的雾天船舶航线快速辨识

激光雷达所处环境噪声较大,船舶航线辨识困难,为解决该问题,提出基于激光雷达回波信号的雾天船舶航线快速辨识方法。采用信号累积增强算法增强雾天激光雷达回波信号,利用改进经验模态分解算法去噪处理增强后的回波信号,结合回波信号通过最小类内方差获取得到船舶航线和水面最佳分割阈值,提取船舶航线特征点。利用最小二乘法拟合法拟合船舶航线特征点,完成雾天船舶航线辨识。实验结果表明,所提方法应用后激光雷达回波信号更平滑,输出信噪比更高,均方根误差更低,船舶航线辨识准确率更理想。

基于激光雷达回波信号的雾天车道线快速检测

当前主要通过深度神经网络模型提取路面车道线,并设计能见度检测网络,根据车道线可见长度检测路面车道线。但是,在雾天,基于深度分割神经网络设计编码解码结构非相关因素过多,无法通过其提取车道线特征图,无法准确检测图像坐标系下可见车道线的高度。针对雾天驾驶时的视觉障碍问题,以激光雷达技术为支撑,提出雾天车道线快速检测方法。根据激光雷达回波信号中每个回波脉冲宽度级的扫描点数,采用最小类内方差算法,阈值分割路面与车道线扫描点,由3σ准则分离出车道线的种子点后,基于高斯核函数加权搜索的生长准则,经区域生长得到完整的车道线种子点集。基于密度的空间聚类算法二次聚类获取的车道线种子点集,得到车道线的识别结果。以识别结果为基础,建立抛物线模型,结合随机采样一致性算法和最小二乘法,依据拟合分值迭代取得最优模型,通过拟合完成车道线检测。实验结果表明:该方法屏蔽雾天干扰引起的非相关因素,清晰检测出雾天环境中的多种车道线。在雾天环境车道线检测中,交并比高于0.95,F1值高于96%,可以满足准确性和实时性需求,为雾天驾驶提供有效的解决方案。

垂直大气湍流影响下的天气雷达回波信号优化检测方法

垂直大气湍流导致回波信号在大气中扩散,使回波信号质量较差,极易被噪声所淹没,因此,提出垂直大气湍流影响下的天气雷达回波信号优化检测方法。通过分析垂直大气湍流对天气雷达回波信号传输特性的影响,匹配滤波优化算法,改善垂直大气湍流影响导致质量下降的回波信号,利用模糊逻辑方法提取回波特征参数并构建对应隶属函数,设定阈值,获取天气雷达回波信号检测结果。实验结果表明:该方法可有效检测不同仰角的天气雷达回波信号,回波信号波形均匀且波动幅度小,检测效果较好。

基于MI-EMD的激光引信回波信号去噪方法研究

为解决激光引信回波信号容易被噪声污染、信噪比低的问题,提出一种基于互信息经验模态分解的激光引信回波信号去噪方法。该方法融合了互信息相关性和经验模态分解自适应性的特点,对基于雷达原理建立的激光引信回波信号进行经验模态分解,通过互信息及相关阈值区分噪声模态和信号模态,提取出分解信号中的有用信号分量,并将其相关模态进行重构实现噪声的有效去除。实验结果表明:该方法处理后的信噪比提高到了18.8854 dB,均方根误差减小到2.81×10^(-6),且去噪后信号曲线的平滑度较高。该方法能有效滤除激光引信回波信号中的噪声,很好地还原激光引信回波原始信号,保证信号的完整性,为后续激光引信在噪声条件下的精确定距奠定了坚实的基础。

异步传输模式下电路探测激光回波信号增强

激光回波信号是电路探测传输的常用信号,信号强度是保障集成电路探测效果的关键,因此提出大数据异步传输模式下的电路探测激光回波信号增强方法。利用多权重混合分布模型消除激光回波信号的背景噪声;根据异步传输模式的通信方式,建立激光回波信号接收机,接收保留完整信号信元;利用整形脉冲信号处理方法完成信号累积和自适应匹配滤波,实现大数据异步传输模式下电路探测激光回波信号的增强。实验结果表明,所提方法的信号增强结果在任意波长处的能量和光谱强度均较高。

基于EWT-FastICA的水下超声回波信号降噪方法研究

针对水下超声无损检测易受噪声信号干扰导致缺陷检测精度低的问题,提出基于经验小波变换(EWT)结合快速独立分量分析(FastICA)的水下超声回波信号降噪方法。首先,应用EWT算法对超声回波信号进行分解,得到不同尺度的模态分量(IMF);其次,通过模糊熵(FuzzyEn)算法计算各模态分量模糊熵值,筛选出所需要的模态分量;最后,进行FastICA运算,将筛选出的IMF重构,最终实现超声回波信号与噪声信号的盲源分离,得到纯净的超声回波信号。仿真与实例实验表明,EWT-FastICA结合的降噪方法在超声回波信号降噪处理中,改善了传统经验模态分解出现的模态混叠、端点效应,以及过包络、欠包络等现象,并且降噪处理过程更加快速、准确,可应用于类似的水下超声检测信号降噪处理。

典型后门耦合目标回波信号特性分析

构建了典型后门耦合目标,从时域和频域两个维度对目标进行了回波特性仿真,发现目标的孔缝-腔体结构出现强耦合时回波频域波形可观察到幅度凹坑,且强耦合频率时的回波时域波形呈双峰状,与非强耦合回波存在明显差异。通过改变后门耦合目标尺寸和形态仿真验证了所发现的回波信号特征规律,利用发现的回波信号特征规律可从回波信号中提取出未知目标腔体后门强耦合微波参数。

基于激光雷达回波信号的移动机器人低分辨率视觉识别系统

通过对移动机器人低分辨率视觉识别,实现对机器人作业过程中的视觉跟踪引导和实时控制,提出基于激光雷达回波信号的移动机器人低分辨率视觉识别方法。以发射的激光雷达回波信号作为移动机器人的视觉引导信号,提取激光雷达回波信号的测距参数,通过雷达回波检测和距离参数估计实现对机器人视觉跟踪过程中的定位检测和过程引导,结合低分辨的视觉增强方法,建立信号滤波和视觉导引信息增强模型,实现视觉识别算法优化设计。设计双目相机采集模块、视觉识别模块、视觉定位模块,在集成可编程逻辑环境下实现对机器人视觉识别系统优化设计。测试表明,设计的系统能有效实现对移动机器人的回波定位检测和视觉引导跟踪识别,视差较小,跟踪精度较高。

基于HIFU回波信号和多尺度模糊熵的生物组织变性识别研究

为了解决高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的监测问题,在无需引入其他监测源的情况下,通过研究HIFU回波基波与二次谐波的多尺度模糊熵(MFE),提出了一种生物组织变性辨析新方法。HIFU回波信号通过谱减法去噪后,利用信息散度优化的变分模态分解(KLD-VMD)提取其基波与二次谐波分量,然后结合基波与二次谐波的MFE对组织进行变性识别,并使用等错误概率(EER)评价了该方法的有效性。最后,研究还比较了KLD-VMD与VMD、经验模态分解(EMD)和固有时间尺度分解(ITD)等其他分解方法,结合MFE分析了其辨析变性组织的能力。试验结果表明:基于KLD-VMD和MFE的组织变性识别其EER达到5.1%,相较于其他方法表现出了更好的识别效果;结合基波和二次谐波的识别结果比使用单一特征参数更好。该研究为HIFU治疗提供了一种新的监测方法,具有潜在的实际应用价值。

星载SAR目标回波信号模拟源的研制

结合我国星载SAR系统的研制, 中国科学院电子所成功研制出地面测试用的高精度星载合成孔径雷达目标回波信号模拟源(SSARES)。根据星载SAR回波的信号模型, 模拟生成雷达回波信号对SAR系统实行半实物仿真测试, 得到了准确可靠的试验结果。SSARES为星载SAR系统的研制提供了一种行之有效的测试手段。

回声测深仪回波信号异常故障分析及解决方案

通过对某新造集装箱船回声测深仪在试航测试阶段,出现回波信号接收异常的问题,导致通讯数据无法反馈至回声测深仪显示单元上的情况进行了故障分析,并制定了解决方案予以对应。有效解决了回声测深仪回波信号接收异常的问题,从而改善了回声测深仪的可靠性和稳定性,极大降低了船舶搁浅风险。

基于回波信号的一种合成孔径声纳运动补偿方法

运动补偿是合成孔径声纳 (SAS)成像的关键问题 ,SAS系统一般利用多接收阵回波信号数据的互相关特性进行运动补偿 .本文提出一种基于单接收阵和强点目标回波的运动补偿方法 ,并在推导侧摆误差模型的基础上 ,进行了计算机仿真 .仿真和实测数据实验结果表明该方法的有效性 .

激光测高仪的回波信号理论模型

利用菲涅尔衍射理论推导出高斯型激光脉冲的回波计算方法,建立了斜坡、阶梯和植被三种标准漫反射地物的回波模型,以GLAS(Geoscience Laser Altimeter System)系统为例,通过数值计算得到了标准漫反射地物的回波信号波形,分析了回波波形与三种地物模型参数、光束扫描角之间的关系。仿真计算结果表明:斜坡回波信号波形近似为单个高斯波形,其峰值和脉宽与斜坡倾角、光束扫描角有关;阶梯回波信号波形近似为多个高斯波形,其峰值与光斑内阶梯分布有关;波形的中心位置差与阶梯高度和光束扫描角有关;植被回波信号波形呈现出多个类高斯型,其峰值不仅与植被的位置有关,还与植被的面积有关。这些结论为地形地貌的反演及地表资源分布的分析提供了理论基础。

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

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，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种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，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。

SAR原始回波信号生成算法的性能比较研究

该文介绍了距离时域脉冲相干法、距离频域脉冲相干法和二维频域快速傅氏变换法3种SAR原始回波信号生成算法的基本原理和计算步骤,重点从误差分析、时间估计以及空间估计等3个方面对这3种算法进行了深入量化的比较研究,并利用X波段SAR系统参数实现了3种算法的仿真实验。理论分析及实验结果均表明,第3种算法不仅算法描述简明高效,可实现性强,而且所得的结果数据精度也较高,是一种较为实用的SAR原始回波信号生成算法。

高频雷达海洋回波信号的混沌特性研究

高频波段海洋回波信号表现了非线性和频谱时变性 .传统的谱分析方法 ,无法反映回波信号在时间上的演化规律 .本文应用混沌动力学方法分析和计算了高频波段海波回波信号的混沌特性参数 ,并通过高频地波雷达实测数据的验证 ,首次得到了高频无线电波海洋回波信号呈现混沌特性的结论 .这一结论对高频雷达目标探测和海态遥感研究都具有重要意义 .

基于亮点模型的典型水下目标回波信号仿真

本文对典型水下目标回波信号进行了仿真研究。此仿真基于声纳目标回波的亮点模型理论,通过成分及时序分析,针对具有球冠形头部和圆柱壳体的典型水下目标的结构特征,建立计算模型并仿真回波信号。仿真结果与湖海试实验结果的对比表明此仿真模型与实际情况基本一致,可以为声纳信号处理、目标识别等方面的研究提供支持。

基于自适应多尺度形态滤波与EMD的激光雷达回波信号去噪方法

在使用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对激光雷达回波信号进行去噪处理时,由于信号含有脉冲及间歇等间断事件而产生模态混叠,导致不能很好地分解出有用信号成分,影响去噪效果。针对这一问题,提出了一种形态滤波与EMD相结合的组合算法。首先,使用自适应多尺度形态滤波器作为前置单元,对信号进行初步处理,剔除信号中的间断事件干扰。之后,应用EMD对处理过的信号去噪。采用仿真数据及真实激光雷达回波数据进行了去噪实验。实验结果表明,文中算法相比于直接EMD去噪,在仿真试验中信噪比提高了8.89 d B,均方根误差降低了0.0514;在真实回波数据去噪实验中,6 km以后平均信噪比提高了3.356 4 d B。该组合算法有效地抑制了模态混叠现象,具有良好的去噪效果及应用前景。

超声波测距回波信号处理方法的研究

在分析超声波测距系统回波信号处理存在问题的基础上,提出了两种提高测量精度的回波信号处理方法。采用了时间增益补偿技术和峰值时间检测技术,可正确检测超声波回波的到达时间。经反复试验,在50 cm～5 m的测量范围内,测距精度可达到0.5%,且测量重复性较好。两种方法的采用,提高了超声波测距系统的测量精度。

天气多普勒雷达回波信号处理的模拟试验

给出了改进的ＦＦＴ方法和ＰＰＰ方法，以减少白噪声对谱参数估值的影响，从而可在弱信号、大谱宽条件下获得精度较高的谱参数的估值。试验表明，它比直接用ＦＦＴ方法和ＰＰＰ方法获得的结果好得多。