Chirp Scaling算法中的相位补偿因子研究

该文从SAR回波的二维频谱表达式入手,研究了适合高波段SAR的CS(ChirpScaling)类算法和一种适合超宽带(UltraWideband,UWB)SAR成像的非线性CS算法,通过对算法推导中的近似性分析,重新刻画了SAR成像,即SAR成像是利用回波频谱特性构造频域或时域相位补偿因子的过程,尤其是对UWBSAR回波,相位补偿因子的精确性直接影响着目标聚焦性能。仿真实验表明,补偿三阶以上二维相位耦合的非线性CS算法能够在一定的测绘带内满足UWBSAR点目标的理想聚焦;同时,该算法在UWBSAR实测数据处理中也已得到成功应用。

基于稀疏性的相位谱补偿语音增强算法

相位谱补偿语音增强算法通过调整相位谱对噪声进行压缩,提高重构信号的质量。针对传统的相位谱补偿(phase spectrum compensation,PSC)语音增强算法采用固定的相位补偿因子,且算法的性能易受噪声估计准确性的影响,提出了一种基于稀疏性的相位谱补偿(sparsity-based phase spectrum compensation,SPSC)语音增强算法。首先,利用噪声估计算法得到噪声幅度谱,利用基于幅度谱的语音增强算法得到目标语音幅度谱;接着,通过噪声和目标语音幅度谱之间的局部信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)来估计谱时间稀疏性;然后,利用sigmoid函数改进相位补偿因子,联合补偿因子和谱时间稀疏性,得到SPSC函数。最后,使用SPSC函数对相位谱中的谱分量进行补偿,通过短时傅里叶逆变换得到最终增强后的语音信号。仿真实验表明,在四种不同背景噪声的低信噪比下,新的相位谱补偿算法使增强语音获得了更好的LSD、PESQ和segSNR指标,说明新的算法在低信噪比下,可以有效恢复带噪语音中的语音成分,对噪声抑制效果明显,增强语音的质量和听感均有一定提升。

基于Chirp Scaling算法的相位补偿优化

针对Chirp Scaling算法相位因子表达式复杂、计算量过大的问题,提出一种适合于实时成像的相位补偿因子软硬件协同设计方法。该方法结合软件的灵活性和硬件逻辑处理的快捷性,能够快速实现相位因子的生成与补偿。理论分析与测试结果表明了该方法的高效性。

一种新的机载宽波束SAR前向运动补偿算法

工作于低频段的机载宽波束SAR为了获取高分辨图像,对前向运动误差补偿精度的要求很高。前向运动补偿通常采用方位向重采样或实时PRF调整,前者的计算量较大,而后者又需要额外的硬件设备。文中提出一种新的适用于机载宽波束SAR的前向运动补偿算法,利用信号的时频对应关系,在子孔径距离多普勒域中构造相位补偿因子以消除前向运动误差的影响。算法计算量较小,适合于机载宽波束SAR实时处理。仿真和实测数据处理结果验证了算法的有效性。

频率估计的多段异频等长信号相位积累算法

为提高信号频率估计精度和扩展已有方法的适用范围,提出一种基于相位积累的多段异频等长信号的频率估计算法。首先生成异频分析参数矩阵,克服分段信号频率不等问题;其次设计相位差补偿因子,克服分段信号相位不连续问题;最后搜索相位累积频谱最大值,获得信号频率估计值。为验证算法的正确性,给出了相应的数学推导证明。仿真实验结果表明,该算法具有较好的频率估计精度,频率估计误差约为现有方法的1/2,较为接近克拉美罗下限。