多分量双曲调频信号解卷积广义参数化时频变换方法

多基地声呐系统中的接收回波是一种信号类型相同、强度不同的多分量信号。针对频域的广义参数化时频变换(GPTFT)方法存在时间分辨力受到窗函数限制不利于分析多分量信号的问题,该文基于Lucy-Richardson解卷积算法提出了一种适用于多分量双曲调频(HFM)信号的高分辨频域GPTFT算法。首先,该算法利用驻定相位法推导HFM信号频谱解析表达式,并基于此设计频域GPTFT的核函数,改善了核函数失配导致时频聚集性下降的问题;其次,推导了卷积表示的频域GPTFT,利用解卷积算法进一步提高了频域GPTFT的时间分辨力。仿真实验和海试数据分析表明,该文算法相较于传统的GPTFT算法具有更高的时间分辨力,并在低信噪比和低信混比情况下具有更高的处理增益。

基于广义参数化时频变换的天波雷达电离层污染校正

本文引入广义参数化时频变换方法对天波雷达接收信号进行分析,给出了一种更有效和稳健的天波雷达电离层污染估计和校正方法。根据电离层污染的特点选取样条函数作为参数化时频变换的核函数,针对电离层污染后的信号估计核函数参数,利用核函数来估计污染序列,构造污染校正算子进行污染校正。对于多模传播条件下的电离层污染,采用校正后滤除的方式,多次迭代完成污染的校正。仿真验证了方法的有效性和稳健性。

基于MICCD的时变结构模态参数辨识

提出了一种基于MICCD的时变结构模态参数辨识方法。无需测量结构所受的复杂激励,仅将多测点的结构响应作为输入,通过引入广义参数化时频变换提高时频分布的分辨率,实现各模态瞬时频率的准确辨识,随后将瞬时频率信息作为MICCD的输入,再通过最小二乘法求解多元线性方程组获得各分量的瞬时振幅系数,实现各模态分量在时域上的准确分离,同一时刻下各通道同阶分量的瞬时振幅之比即为结构的瞬时振型。在白噪声激励下利用三自由度时变结构的数值仿真对该方法进行分析,结果表明:在某些阶模态参数的辨识方面,基于MICCD的模态参数辨识方法模态辨识结果较基于传统MVMD的模态辨识方法更加全面,且模态辨识精度更高,也不会出现“模态混叠”现象。