基于投影网格的三维雷达包络融合方法

针对雷达探测范围的三维可视化问题,给出了投影网格融合算法(FatPig)。该算法在多个雷达包络的重叠区域构建面积较小、长度合适的网格,分别对每组重叠雷达包络对做竖投影和侧投影,逐步过滤得到较多的重叠区探测点和较少的非重叠区探测点,并以较低计算复杂度完成多个雷达包络的三维融合。采用标准重叠区探测点对比库方式,得到最优的网格长度,采用成对投影的策略从宏观角度降低计算复杂度,克服以往算法复杂度较高的弊端。分析了FatPig计算复杂度,并实验验证了算法的有效性。

基于TK能量算子和包络融合的心音分割算法

为了更有效地对心音按成分进行分割,实验采用一种基于Teager-Kaise能量算子(Teager-Kaise Energy Operator,TKEO)以及多包络特征融合的心音分割算法。首先,利用多尺度小波软阈值对PCG信号进行去噪,然后进行TKEO运算,由于TKEO对瞬时能量变化极其敏感,可以有效提取包络峰值,得到TKEO信号。其次,对TKEO信号提取归一化香农能量包络和维奥拉积分包络,计算出两者包络与TKEO信号之间的皮尔逊相关系数,根据相关关系进行融合。然后,用区间搜索法对包络进行峰值搜索,并且对搜索结果的方差进行比较。最后,根据S1和S2的最大持续时间消除伪峰。用PhysioNet-2016数据集对所提算法进行测试,实验结果显示平均精确度为0.922,证实了该算法能较有效地对心音信号进行分割,为临床环境下采集的心音信号的特征提取与分析提供了新方法。

干扰条件下的雷达组网包络三维融合方法

为了解决在干扰条件下雷达网探测范围的信息冗余问题,提出了一种干扰条件下雷达组网包络三维融合方法。为降低时间复杂度,该算法首先对采样后的雷达包络数据点集合进行融合区域判定,然后再对融合区域内的采样数据点进行包络内外判断,并将位于包络内部的点以消隐的方式进行处理,最后对融合后的雷达网包络进行绘制。经过实验验证,该算法能够实时有效地对雷达组网包络进行融合处理。

地形遮蔽下雷达网的融合探测包络计算

为了计算在地形遮蔽条件下的雷达网融合探测包络,提出了一种基于分弧段连接矩阵方法,确定雷达网整体探测威力边界。首先对单雷达地形遮蔽下的探测能力进行分析,接着通过判断雷达网中各雷达之间的关系,计算相交雷达的边界交点信息。在各雷达边界交点的基础上,将雷达边界分成若干分弧段,筛选出组成雷达网探测区域边界的分弧段,建立分弧段连接矩阵,基于该矩阵计算雷达网探测边界,分析雷达网探测能力。实验结果表明,依据提出的算法快速有效地计算出雷达网的探测威力范围,可为雷达网布站提供有效地理论依据。