估计跳频信号参数的多窗口迭代平滑伪WVD新算法

采用时-频分析方法获取跳频信号的瞬时频率、跳周期、跳频图案等主要参数,在短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布等传统时-频分析算法均无法达到抑制噪声和实时参数检测的情况下,提出一种能适应跳频信号速率变化的多窗口迭代平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)算法来进行跳频信号参数的实时估计。仿真结果表明,该算法在较低信噪比(-8 dB)的情况下也具有良好的实时估计效果。

脉冲噪声下跳频信号时频图修正

为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SPWVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法。首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SPWVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图。理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良。

一种提取非线性调频信号脉内特征的新方法

信号脉内调制信息识别技术对密集和复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义.通过信噪比估计,将小波脊线法和平滑伪WVD法相结合,提出了一种提取非线性调频信号脉内特征的综合提取方法,实现在不同信噪比条件下准确提取非线性调频信号的脉内特征.仿真结果证实了算法的可行性.

基于STFT与SPWVD的跳频参数盲估计算法

为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计,从而估计出跳周期.理论分析与仿真实验结果表明:所提算法在欠定条件下可有效估计出同步正交多网台跳频信号的各参数,与现有的基于时频稀疏性的时频图修正方法相比,在复杂度少量增加的前提下,参数估计误差大幅减小.当信噪比为-4dB时,跳周期、跳变时刻、载频相对估计误差降低了2个数量级,而复杂度只增加了6倍.

振动目标光学微多普勒信号的获取与处理研究

建立了一套工作于光波段的微多普勒效应探测系统,并开展了探测振动目标微多普勒效应的实验研究,成功获取了由目标微小振动引起的微多普勒信号。对信号进行了频谱分析和时-频域的联合分析,结果表明:时频分析方法适合于时变微多普勒信号的分析,应用该方法能够有效地提取出目标的运动特征。本研究为应用微多普勒效应实现目标的探测、分类和识别奠定了基础。