机载雷达的预滤波直接数据域算法

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,干扰非一致性是当前的一个重要方面。由杂波脊外的强干扰(或目标)引起的分立非一致性是市区和尖峰状杂波环境下STAP性能下降的主要原因。利用级联算法得到的自适应权可用于STAP干扰的分立非一致性问题。该方法由一个直接数据域算法和一个统计自适应算法级联构成。该文提出一种带杂波衰减预滤波器的直接数据域算法来增强算法对分立非一致干扰的抑制,从而提高了STAP对付分立非一致干扰的性能。

基于MTI滤波器特性的改进直接数据域算法的研究

传统的空时自适应处理方法属于统计方法,一般假设其它相邻距离单元的训练样本满足独立同分布的条件,利用这些训练样本来估计待检测单元中杂波的协方差矩阵.对机载雷达来说,严重非均匀环境很难满足样本独立同分布的要求.直接数据域方法只利用待检测距离单元本身的数据来获取训练样本,因此得到广泛应用.提出一种改进直接数据域算法,在利用空时窗滑动对消目标信号时,基于滤波原理,对空时窗的权系数进行优化,这样有利于在对消目标的同时保留更多杂波信息,进而求解的自适应权值对杂波的抑制性能更佳.仿真结果表明了改进算法的有效性,相比原始直接数据域算法,具有更窄的改善因子凹口,提高了对慢速目标的检测性能,且计算量没有增加.

基于直接数据域自适应算法的相干信号DOA估计

利用直接数据域自适应算法的稳态权值代替噪声子空间构建空间谱,构造了一种超分辨波达方向(DOA)估计方法。为了解决谱峰搜索时的伪峰问题,采用参考阵元轮换得到多组线性无关稳态权值,逼近噪声子空间,能有效去除伪峰。针对相干信号的DOA估计,进一步提出了直接数据域取对称共轭向量的解相干方法。相比子空间分解类算法,本文算法不需估计信号源数目和协方差矩阵、不需特征分解,复杂度仅为O(MP),同时能有效完成解相干处理。

任意阵型直接数据域算法

提出了一种适用于任意阵形的直接数据域算法,解决了直接数据域算法在声纳、雷达的非均匀阵列上难以适用的问题。任意阵形直接数据域算法基于单快拍数据,利用不同阵形相邻阵元间可变的相位差进行运算,构造数据矩阵,并加以适当约束,解算出降维后阵列权值,用于波束形成。仿真计算表明:任意阵形直接数据域算法与原直接数据域算法在均匀线阵条件下性能是等同的,而在非均匀阵列条件下,前者性能明显好于后者,即上述对比表明了直接数据域算法的有效性。

多约束实数权的直接数据域算法在空时自适应处理中的应用

传统的空时自适应处理算法通过权矢量幅度和相位的改变来实现,本文研究了空时自适应处理中一种改进的直接数据域(Directdata domain,DDD)算法。该方法仅通过权矢量幅度的改变,对一次样本数据进行处理,有效地抑制杂波和干扰,实现对目标信号的正确估计。采用实数权减小了运算量,降低系统的复杂程度。当目标信号的方向与天线波束指向有偏差时,采用多约束的方法,保证系统在目标信号方向的增益。仿真结果表明该方法的有效性。

基于混合遗传算法的唯相位直接数据域算法

提出一种基于混合遗传算法的唯相位直接数据域最小二乘算法。通过采用标准遗传算法与Nelder-Mead单纯形法相结合的混合遗传算法,提高了优化效率和运算速度。首先根据标准直接数据域算法推导得出目标函数,继而将目标函数作为适应度函数,将所有自适应权值的未知相位作为决策变量,通过混合遗传算法进行非线性优化,从而求得各个自适应权值的优化解。作为一种唯相位自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能,比基于非线性共轭梯度法的唯相位直接数据域算法性能更优。

去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法

漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。

基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。

加权直接数据域波束形成

为解决直接数据域(direct data domain,DDD)算法波束形成旁瓣电平高的问题,在约束优化的基础上提出了加权DDD波束形成算法。加权算法首先根据波束指向或者预成波束方向给出合适的主瓣宽度,然后在旁瓣区域约束最高旁瓣电平的高度,达到旁瓣抑制的效果。仿真分析了固定旁瓣电平变化主瓣宽度和固定主瓣宽度变化旁瓣电平两种约束优化形式。结果表明,加权DDD波束形成具有良好性能,能在预设主瓣宽度略宽于原波束主瓣宽度时,旁瓣电平能够满足预设要求。

可变等效孔径直接数据域方法

针对直接数据域（DDD）算法具有孔径损失的局限，提出了一种孔径扩展算法。新算法首先利用单快拍数据在不同阵元间的相位关系构造一个循环矩阵，然后通过不同的截取方式获得不同的孔径扩展效果。仿真计算表明，扩展后的孔径介于阵列原始孔径的2／3～1之间。

一种有效的直接数据域地面动目标检测方法

直接数据域(Direct data dom a in,DDD)方法利用子孔径平滑来从单个距离门中获得足够样本,但空域、时域孔径损失严重,使得空时自适应处理的地面动目标检测性能下降严重。针对该问题提出了一种不需要协方差矩阵估计和求逆的DDD方法,该方法将多级维纳滤波器引入到DDD的最优权求解过程中,在低的空时孔径损失下仍然能够获得好的性能。某机载实测雷达数据的实验结果验证了该方法的有效性。

直接数据域的相位匹配回波检测

提出了一种利用相位匹配直接提取接收数据中的目标回波以进行主动声纳混响抑制、回波检测的新方法。该方法首先构造子阵化的直接数据域波束形成,得到期望信号方向的若干波束输出序列;然后利用序列中信号相位与目标方位的依从性,直接解算出回波序列;再通过设计对应的检测量进行目标检测。区别于传统相关接收和空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)的方法,该方法无需考虑混响与信号的相关性和统计特性。通过试验分析,新方法较传统方法具备更好的检测性能。

利用直接数据域的双基机载雷达地面动目标检测方法

双基机载雷达的杂波存在严重的距离依赖性,从距离上获得的样本不能够准确估计杂波加噪声协方差矩阵,从而导致空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能严重下降。针对该问题,提出了利用直接数据域(DDD)的双基机载雷达地面动目标检测方法。因为DDD算法是在单个距离门对目标滤除后进行空时平滑来获得足够多的样本,所以不需要对双基雷达杂波距离依赖性进行补偿。仿真实验验证了该方法的有效性。

基于主瓣杂波补偿的多约束直接数据域方法

在雷达天线应用的研究中,传统的直接数据域空时自适应处理算法在利用空域对消实现SOI滤除时,与SOI同方向的主瓣杂波也会被滤除掉,使得主瓣杂波得不到有效的抑制,从而影响输出信干噪比(SINR)。为了有效抑制主瓣杂波,提出了一种对空域对消目标后的数据进行主瓣杂波补偿的算法,以有效抑制主瓣杂波,提高输出信干噪比。同时针对SOI方向估计有偏差的情况,采用多约束的方法来保护SOI不被抑制,并进行了仿真。仿真结果验证了算法的有效性。

样条滤波器算法的实现

在表面粗糙度测量中,样条滤波器比之前的2RC滤波器和高斯滤波器有更好的滤波效果,但是样条滤波器的截止波长λ,没有确定的定义,这使得样条滤波器的应用受到了限制。本文通过大量的计算,进行数据拟和得到了样条滤波器截止波长的拟合公式,通过该公式可以直接计算出p参数,它使得滤波器在截止波长处的传输特性为50%,而且其相关系数达到了1,非常接近实际的计算值。

提升小波变换技术在多传感器数据融合中的应用

为克服传统小波变换的不足,采用提升小波变换法设计了能较好处理非线性问题的小波域中值滤波器,并应用于水电厂水轮机噪声监测数据融合中,对具有不同分辨率的多传感器数据进行融合,结果表明该算法有效。

基于小波变换和量化理论的半脆弱数字声音水印算法及在电力系统中的应用(英文)

数字水印技术将在电力系统中得到广泛应用。文中提出一种半脆弱的数字声音水印算法。该算法通过量化被选参数将水印信息嵌入原始声音的小波变换域中。与傅立叶变换有所不同,小波变换域同时包含了信号的频率信息与时间信息。这一特征使得该算法既可用于声音文件的版权保护,又可用于判别声音是否受到恶意篡改。不同的量化系数会影响到水印的鲁棒性。在水印提取过程中,该算法运用了匹配滤波器确定水印的起始位置。文中主要包括运用数字水印判别声音的完整性﹑运用匹配滤波器定位水印信息的起始位置﹑以及提出既能用于版权保护又能用于内容认定的实用水印算法。实验数据证明了该算法的可行性。

全相位IDCT/DCT滤波器的快速实现结构

为了充分发挥DCT在数字滤波领域的应用,提出了全相位IDCT和DCT(APIDCT/APDCT)滤波器的3种快速实现结构,即直接列率域的递归实现结构、时域等价结构实现和列率域等价结构实现结构.在直接列率域的递归实现结构中给出了输入部分全相位数据空间相邻向量间的DCT和IDCT变换之间的递推关系;在APIDCT/AP-DCT的时域等价结构实现和APIDCT/APDCT的列率域等价结构实现中给出了过渡矩阵变换的表达式.3种快速实现结构都能实时地调节滤波器频率响应,具有实时自设计功能.直接列率域的递归实现结构适用于连续的数据流处理场合,而APIDCT/APDCT的列率域等价结构实现尤其适用于窄带滤波的场合.

基于数据挖掘的光照变化复杂图像识别方法

光照变化复杂图像识别一直是图像研究领域中的难点,当前光照变化复杂图像识别方法无法消除光照变化对图像识别结果的干扰,导致光照变化复杂图像识别精度低,为了获得更优的光照变化复杂图像识别结果,设计基于数据挖掘的光照变化复杂图像识别方法。首先收集光照变化复杂图像,采用双边滤波算法对光照变化复杂图像进行预处理,增强光照变化复杂图像清晰度,然后采用双树复小波域变换提取光照变化复杂图像识别特征,并采用数据挖掘方法建立光照变化复杂图像识别模型。实验结果表明,数据挖掘可以描述光照变化复杂图像的类型,光照变化复杂图像识别精度超过95%,有效降低了光照变化复杂图像识别错误率,具有比较明显的优势。

基于DSP的全数字低场MRI信号接收算法研究

针对低场磁共振成像(MRI)系统,提出一种实用的基于通用浮点DSP的全数字高精度、高效率信号接收算法.对经前端调理的回波信号直接采样数字化,在通用浮点DSP上进行数字正交解调,采用高效的积分梳状滤波器(CIC)、半带滤波器(HB)、FIR滤波器等进行多级滤波抽取,极大的减少了运算量,提高了运算效率,最后得到用于成像的原始数据.整个数字信号处理过程全部采用单精度浮点数据格式,用软件实现,提高了运算精度,增加了信号检测系统的灵活性.最后通过CCS2.2软件仿真,验证了本算法的实时性和实用性.