基于正交投影的子带信息几何雷达弱小目标检测方法

基于信息几何理论的雷达目标检测是一种新兴的技术,它将目标检测问题转化为流形上目标与杂波的区分问题,在低信杂比检测中具有优势。对于复杂背景下的弱小目标检测,目标与杂波难以区分,限制着检测性能。因此,该文基于矩阵信息几何检测器,提出一种基于正交投影的子带信息几何目标检测方法。该文利用滤波器组对雷达回波信号进行子带分解,并在矩阵流形上稳健估计子带内强杂波信号子空间,提出基于流形的正交投影方法以抑制强杂波,增强目标与杂波的区分性。最后,采用仿真数据和实测海杂波数据验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够有效抑制强杂波,具有较好的检测性能。

基于子频带黎曼距离的海杂波背景下目标检测

海杂波背景下的目标检测对军事和民用均具有重要意义,是雷达信号处理领域的研究热点与难点。传统广义似然比检测器在具有较强空间非均匀特性的海杂波中检测性能明显下降。文中提出基于子频带黎曼距离的检测器。首先,利用一组线性相位离散傅里叶变换调制滤波器将回波分解到不同子频带;随后,在每个子频带中,利用参考单元数据在Hermitian正定矩阵流形上的几何均值或几何中值估计杂波协方差矩阵,将待检测单元协方差矩阵与杂波协方差矩阵之间的黎曼距离作为检测统计量。基于仿真杂波数据和实测海杂波数据验证了所提方法可以有效提高海杂波背景下的目标检测性能。

An Adaptive Acoustic Echo Cancellation Algorithm Based on Subband Decomposition and Conjugate Gradient Method

An adaptive conjugate gradient algorithm based on subbands decomposition structure is proposed for acoustic echo cancellation in this paper. Through frequency decomposition technique and conjugate gradient algorithm, adaptive filters operate in each decimated sub-band, This new algorithm can ensure convergence with high speed and reduce computational complexity. Simulation results indicate that the proposed algorithm demonstrates good performance for acoustic echo cancellation.

噪声环境中的双声道音频回波抵消模型构建

为提升远端说话人员的分辨率,保证真实空间化听觉感受效果,构建一种噪声环境中的双声道音频回波抵消模型。该模型以子带自适应滤波器组为核心分解音频信号,使其形成若干个子频带信号;在子带域内计算噪声干扰阈值,依据阈值的计算结果并结合人耳听觉特性,叠加独立分布白噪声,实现各个子带的回波抵消。在此基础上,引入步长补偿因子和反馈控制理念改进最小均方算法,优化滤波器组参数,提升双声道音频回波抵消效果。测试结果表明:所设计模型可有效处理音频信号中的噪声信号,抵消后的音频信号信噪比均在3.5 dB以上,音频信号的振幅误差均在0.2 V以下,能够提升远端人员说话的分辨率,保证音频质量。

基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割研究

红外图像由于分辨率过低,导致多目标分割效果较差,为此研究基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割方法。通过子带分解多尺度Retinex算法利用增强处理红外图像;利用Linberg尺度空间理论构建增强处理红外图像的多尺度空间,通过二阶自相关矩阵提取红外图像特征点。依据所提取到的特征点,构建红外图像多目标分割聚类的目标函数,采用自适应的进化模糊聚类算法求解红外图像多目标分割聚类问题,实现红外图像多目标分割。实验结果表明,该方法可以有效分割红外图像中的多目标,红外图像分割的信息熵高于5,多目标分割效果较好。

盾构隧道结构稳定性识别方法

针对因盾构隧道底部介质种类过多、噪声影响过大,导致的识别精准度低问题,提出一种盾构隧道结构稳定性识别方法。在隧道的子频带中采集原始信号能量值,采用小波能量分解法计算原始信号的频谱密度,分别求解出现损伤和未出现损伤位置的信号能量值,以获得的能量偏差作为稳定性指标。分析盾构隧道在不同的结构、输送频率以及土质环境下运作时产生的脉冲信号,得到不同时间段的变化规律,根据盾构隧道的动力学方程,求解受不稳定产生的角量度、阻尼、刚度以及位移矢量等参数,明确其中占比最大、影响程度最高的是位移矢量与阻尼比值,定义为稳定性的识别临界值,实现识别。结果表明:所提方法识别精准度高,基本与实测值保持一致,无论基于哪种环境介质都能保证识别的效果。

全相位Contourlet在图像去噪上的应用

由于APDCT和APIDCT分别在子带分解和图像内插中表现出优异的性能,因此提出了一种基于APDCT滤波和APIDCT内插的多级分解方法.用该方法代替原Contourlet第1步中的拉普拉斯变换,不仅在分级中应用了纯二维滤波器,而且分级重建时只需相加即可,大大简化了运算.实验表明,将提出的全相位Contourlet变换应用在普通图像去噪中,不仅信噪比有所提高,而且图像视觉效果明显优于原Contourlet.

最大相关系数准则下的子带域宽带雷达杂波抑制与距离像增强

针对宽带雷达回波存在目标多普勒"色散"问题,该文提出了一种子带域宽带雷达杂波抑制与目标距离像增强的方法。过采样DFT调制滤波器组将宽带雷达回波分为若干子带,每个子带内的多普勒"色散"可以忽略,从而可以通过对相参回波序列的加权处理实现杂波抑制和目标回波的增强,然后将各子带的处理结果通过综合滤波器组重构得到增强的目标距离像。以重构距离像与参考距离像的Pearson相关系数最大为准则(MPCC),导出了最优权矢量;最优权矢量与目标距离像有关而无法实现,在高信噪比条件下对其简化得到可实现的最小方差无失真响应(MVDR)权矢量。理论分析和仿真实验证明了该文提出的方法在抑制杂波的同时可实现目标距离像的增强。

一种快速局部细化频谱分析新方法——SSA

本文提出了一种基于子带分解DFT(SD DFT)的快速局部细化频谱分析新方法———子带谱分析 (SSA) .它兼有现行诸多细化分析方法之优点 ,而又避免了它们的主要缺点 .文中给出了SSA的应用实例 .

基于子带分析的非线性电路故障诊断

针对非线性模拟电路故障诊断中Volterra级数(Volterra核)计算复杂的难题,基于Volterra核的频谱子带分析,提出了利用将Volterra核进行子带分解以降低计算复杂度的方法。首先将激励信号分别输入正常电路和故障电路得到两种电路的输出,然后分别计算正常电路和故障电路的Volterra子带核,通过求解两种电路Volterra子带核的相关系数实现故障元件的特征提取。实验结果表明,该方法不仅能提高故障诊断效率,还能有效提取灾难型故障(硬故障)和参数型故障(软故障)的故障特征。

基于子带粒子滤波的一种语音增强方法

结合多采样率系统理论中的子带技术与贝叶斯估计理论中的粒子滤波技术,提出了一种基于子带粒子滤波的语音增强方法。该方法首先将语音信号分解成子带信号,建立各子带信号的低阶时变AR模型;然后利用R-B粒子滤波估计时变AR模型参数,对子带信号进行滤波处理;最后根据滤波后的子带信号重构语音信号,实现语音增强。该方法通过子带分解降低了R-B粒子滤波中采样空间的维数,在降低计算量的同时,提高了语音增强系统的性能。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。

基于非均匀子带分解的宽带线性盲均衡器

本文提出了一种基于非均匀子带分解的宽带线性盲均衡器,其主要的特点是采用基于信号功率谱幅度分割的方法实现非均匀子带分解,优化了非均匀子带滤波器的系数选择,从而提高了宽带线性盲均衡算法的收敛速度.另外,本文对非均匀子带均衡器系数更新策略进行了讨论,给出了在算法收敛速度和运算复杂度之间进行折中的一个有效方法.理论分析和仿真实验结果验证了本文提出宽带线性盲均衡器的有效性.

高纯铝在含Cl^-溶液中电化学噪声的小波包子带能量特征

建立了基于小波包分解的电化学噪声子带能量表征方法 ,测试了高纯铝在含Cl-溶液中不同条件下的电化学噪声 ,分析了所测电化学噪声信号的时域特征、PSD特征及小波包分解子带能量特征 .PSD分析显示 :随着浸泡时间的增加 ,当蚀孔开始生长后 ,孔核的生长期缩短 ,消亡期延长 ,而SO2 -4 对孔核的生长期及消亡期没有显著影响 .与PSD方法相比 ,子带能量特征向量可以刻画电化学噪声信号的高频“指纹”特征 ,对腐蚀体系、腐蚀类型及腐蚀状态有较强的敏感性 .通过对第一子带能量变化分析显示 ,SO2 -4 会降低高纯铝在含Cl-溶液中孔核的发生频数 .

基于DFT的信号子带分解与准确重构新方法

根据正交分解原理和离散傅里叶变换的物理意义,提出了一种分析滤波器组具有理想特性的信号分解与重构新方法(Discrete Fourier transform subband decomposition,DFTSD)。对于给定序列,通过离散傅里叶变换,将其变换到频域,通过谱线分组,在频域实现信号的分解,经反变换得到时域子带信号。频谱上无交叠的子带信号,从根本上解决了抽取过程所带来的带内混叠问题。综合滤波器组的设计仅需考虑内插后引入的镜像频率分量的滤除。实验结果表明,在无子带抽取和存在子带抽取情况下,重构信号与原信号的平均绝对误差在10-16量级。

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着广泛的应用 。

一种信号数目估计的小波包分解优化算法

分析了入射信号数目估计的信息理论准则·针对在低信噪比以及数据快照数目较小的情况下,Akaike信息准则(AIC)和最小描述长度MDL都不能正确估计入射信号数目的问题,提出了采用小波包分解方法对MDL准则进行优化的算法,称之为wpMDL算法·考虑子带分解具有预测偏差小和模式隔离等特点,采用基于一维小波包分解的'伪二维'子带分解算法,不仅有效地改善了MDL准则的估计性能,而且计算量比二维分解降低了·仿真结果验证了提案算法的有效性,无论是对信噪比的变化还是数据快照数目的变化,wpMDL算法都能正确地估计入射信号的数目·

子带分解与子带编码的内在联系

概述了用于子带DFT的子带分解和子带编码中的有关“子带”的基本原理。通过理论分析和公式推导，用双通道完全重构滤波器建立了它们之间的内在联系，即用于子带DFT的子带分解与子带编码使用了相同的分解与重构技术。文中对深入认识子带分解和子带编码技术，以及二者的融合和发展具有重要的意义。

基于EMD和SPS的容差模拟电路故障诊断

针对具有容差的模拟电路故障诊断难题,提出了结合经验模态分解(EMD)和子带多态谱(SPS)的提取模拟电路故障特征新方法。首先计算出待测试电路的二阶Volterra核序列,然后用EMD对Volterra序列进行分解,获得本征模态函数(IMFs),最后通过计算IMFs的倒谱(CS)和Hiltert谱(HS),对时频域的多态数字故障特征进行提取,从而将容差模拟电路中的软故障和非线性故障进行分离,完成模拟电路故障诊断。实验结果表明,该方法能够有效地解决故障混叠难题,提升故障元件定位和分离的能力。

非平稳海杂波背景下子带分段ANMF检测器

针对非平稳海杂波背景下的雷达目标检测问题,传统自适应相干检测器由于强杂波干扰以及相干累积时长的限制而性能表现不佳。为克服这一限制,提出了子带分段自适应归一化匹配滤波检测器(subband segmented adaptive normalized matched filter,SS-ANMF),其由一个线性相位离散傅里叶变换调制滤波器组和每个子带上的分段自适应归一化匹配滤波器(adaptive normalized matched filter,ANMF)检测器构成。在频域上,SS-ANMF检测器通过子带分解技术,不仅抑制了带内外杂波,而且提升了杂波的短期平稳性;在相干累积时段内,通过对分段ANMF在所有子带上的最大响应进行累积求和,实现了有限参考样本下的长时累积。采用实测海杂波数据的实验表明,SS-ANMF检测器明显优于对比算法。

树状小波分解及其在纹理图像压缩中的应用

本文提出一种基于树状小波分解的图像压缩算法，它在一定的能量准则下，能够自适应地根据图像特征进行子带分解和编码。对纹理图像压缩的实验结果表明，这种算法在压缩比、视觉特性及信噪比方面均具有令人满意的结果。因而，它对于基于边缘和纹理区域分别编码的第二代图像压缩方案具有重要的意义。