基于频域稀疏盲解卷积的奥氏体不锈钢TOFD盲区小缺陷定量检测

针对超声衍射时差法(TOFD)检测奥氏体不锈钢近表面盲区内小尺寸缺陷时的信号混叠及结构噪声问题,提出了频域稀疏盲解卷积法。在厚为35 mm奥氏体不锈钢试块TOFD近表面检测盲区内加工深为3.0mm,高为3.0 mm的人工缺陷,基于匹配追踪算法(MP)对TOFD试验信号进行稀疏分解,解耦噪声部分,再利用同态变换并结合L_(1),L_(2)范数约束建立反演问题目标函数,并利用内点法求解。结果表明,在无需参考信号的情况下,该方法能够分离TOFD表面直通波和缺陷上、下端点衍射波,计算求得缺陷深为3.04 mm,高为2.65 mm,最大误差不超过11.7%。

基于频域稀疏性的间歇采样转发干扰识别

针对间歇采样转发干扰的识别问题,利用干扰信号与目标回波信号频谱上的差异,提出了一种基于频域稀疏性的干扰识别方法.通过对三类间歇采样转发干扰及目标回波信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的稀疏性差异信息,提取频谱稀疏度作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别.仿真结果表明,该方法能够实现对不同类型干扰及目标回波信号的识别,且具有较高的识别率,可以为雷达系统采取有针对性的抗干扰措施提供参考信息.

基于频域稀疏性的时间交替模数转换器时间相位失配盲测量算法

该文研究时间交替模数转换器(TIADC)的通道间时间相位失配参数的盲测量问题。基于TIADC系统架构、输入模拟信号的频域稀疏性和非混叠频率点,以采样定理和欠采样理论为基础,探索TIADC系统输入信号、输出信号以及与子ADC输出信号之间的频谱关系,推导出了一种新的基于非混叠频率点的相对频谱的离散傅里叶逆变换序列的相位信息的TIADC通道间时间相位失配参数的盲测量算法。仿真实验表明该文所提出的盲测量算法具有可以与正弦拟合算法相比拟的参数测量精度,并且具有对噪声不敏感,对输入信号频率无限制,对TIADC系统通道数无限制,不需要对输入信号过采样等突出优点。TIADC系统真实捕获数据测试进一步验证了该算法的准确性和有效性。

时频域稀疏优化谐波噪声压制方法及其在准噶尔盆地高密度地震勘探中的应用

谐波噪声是可控震源滑动扫描采集过程中产生的主要干扰,有效压制此类噪声是实现高精度、高分辨率地震数据叠前、叠后反演及属性分析的前提。讨论了时频域稀疏优化谐波噪声压制方法的技术关键,即有效信号及谐波干扰噪声稀疏表示字典的构造,给出了稀疏表示字典主要参数的确定方法。将时频域稀疏优化谐波噪声压制方法应用于准噶尔盆地玛湖地区三维典型单炮记录谐波噪声压制,并与工业界常用的频率域振幅异常噪声压制方法(FDNAT)进行了对比。典型单炮数据处理结果对比、单道数据对比、反褶积及其多道数据平均归一化振幅谱分析表明,时频域稀疏优化方法能在压制谐波噪声的同时具有良好的保真性能。

频域稀疏采样和激光成像方法

激光的单色性和自然图像频谱稀疏且集中在低频区间的特点,使图像频谱稀疏采样成像成为可能.基于小规模激光探测器,引入参考激光,本文提出了频域稀疏采样激光成像方法.介绍了频域稀疏采样激光成像的原理和成像系统结构,推导了激光回波重构复频谱的表达式,给出了重构频谱和复图像的仿真结果并分析了信号参数对重构效果的影响,同时采用相干系数、均方误差和结构相似度来评价其重构效果.规模为256×256的激光回波复图像仿真表明,5个拼接1/4×1/4规模频域探测器组成的近似十字型稀疏采样结构,在约31.25%(5/16)的频域稀疏采样条件下,仍可获得较好的重构频谱和重构复图像.

稀疏重航过阵列SAR运动误差补偿和三维成像方法

该文针对机载交轨阵列SAR下视3维成像模型,采用以巴克码伪随机序列为准则的稀疏重航过采样方式,利用较少飞行次数提高交轨向分辨率。针对重航过采样方式存在的运动误差,利用修正均匀冗余阵列(Modified Uniformly Redundant Arrays, MURA)编码空间调制和3维后向投影(Back Projection, BP)算法获得各航过3维复图像对,基于干涉处理和频域压缩感知(Compressed Sensing, CS)等效实现各航过阵列形变误差补偿。将MURA反码对应回波形成的3维复图像相位作为参考,对各单航过复图像进行相位补偿,以恢复各航过间复图像相位关系。根据单航过阵列SAR3维复图像具备频域稀疏的性质,对各个复图像相干累加,实现稀疏重航过阵列SAR高分辨率下视3维成像。仿真和暗室试验数据处理结果验证了方法的有效性。

基于频谱稀疏度的灵巧噪声干扰识别方法

灵巧噪声干扰识别问题已经成为电子战领域的热点。针对卷积调制、数字多时延和间歇采样转发3种灵巧噪声干扰,通过对比干扰信号与目标回波信号在频谱上的差异,提出了一种以频谱稀疏度作为特征参数的干扰识别方法。采用支持向量机进行分类识别验证。仿真结果表明,当信噪比大于3 d B时,干扰识别准确率可达90%。

欠定盲解卷积用于滚动轴承复合故障声学诊断

针对旋转机械复杂声场中强噪声干扰及故障源未知等难题,提出一种基于盲解卷积的声学诊断方法。该方法采用包络谱余弦测度作为独立分量间距离测度,结合冲击信号峭度指标优选独立分量,进而通过频域稀疏分量分析对估计信号做进一步的分离,最终实现在欠定条件下对滚动轴承复合故障信号的可靠提取。实际声场环境中的滚动轴承复合故障声信号提取试验验证了该方法的有效性。

频谱互质重排亚奈奎斯特率采样方法

本文提出了一种基于频谱互质重排的超低速率信号采样方法.该方法将稀疏傅里叶变换从离散时间域拓展到连续时间域,首先通过互质结构傅里叶展开采样对频域稀疏信号的频谱分量进行重排和压缩,然后通过基于中国余数定理的亚线性算法对信号进行了重构.实验结果表明,本文所提的采样方法可进一步降低频域稀疏信号的采样速率.

采用压缩感知的标准测控信号处理

针对测控通信信号接收端存在数据大量冗余的问题,利用标准测控信号在频域上的稀疏性,采用压缩感知的理论进行前期处理。分别考虑了只存在测距音、只存在遥测信号和两类信号都存在等三种条件下的信号处理问题。通过改变稀疏度的大小,可以在不影响解调性能的条件下,大幅度降低接收端所需要的采样率,并且达到消除系统中不需要的谐波的目的。仿真验证了方法的有效性,同时说明利用压缩感知技术,将为测控通信系统的射频直接采样和处理提供一种高效的方式。