基于短时傅里叶变换的毫米波引信地面目标识别

针对毫米波引信对地面背景中目标时域检测时地杂波影响较大影响识别的问题,提出基于短时傅里叶变换(STFT)的毫米波(MMW)地面目标识别算法。该算法的实质是提取毫米波引信信号频谱中的有效多普勒频率特征信息,用短时傅里叶变换分析实测的引信多普勒信号。在MATLAB软件下用外场实测数据进行试验验证,验证结果表明了短时傅里叶变换方法对地面目标检测、识别的可行性,可以有效地判断出背景信号中有无目标。

基于自适应噪声抵消的微弱振动信号提取方法

针对微弱振动信号在强噪声背景下难以有效提取的问题,给出了基于自适应噪声抵消(Adaptive Noise Cancellation,ANC)的振动信号提取方法。该方法利用改进的变步长LMS算法对滤波器权系数进行调整和优化,能够自动跟踪信号的动态特性变化,有效地实现真实信号与噪声的分离。仿真和应用结果表明,该方法具有优良的自适应性能,收敛速度快、稳态误差小,能够在时变、非平稳的强噪声背景下精确地提取出弱振动信号,拓宽了振动信号处理的技术手段。