光学综合孔径成像中的傅里叶相位研究

傅里叶相位是光学综合孔径成像的重要信息,观测目标的傅里叶相位包含于干涉条纹中。从像平面干涉条纹形成原理出发,推导出大气扰动、星光方向与基线方向不垂直和望远镜系统机械误差等因素是影响干涉条纹初始相位的主要因素。利用条纹原点值和峰值位移从条纹中提取初始相位,采用闭合相位法从条纹初始相位中去除其它因素的影响,从而最终获取目标傅里叶相位：结合计算机模拟对噪声给条纹峰值位置的影响进行分析,模拟结果表明在频域中对条纹能量谱进行阈值处理有较好的去噪效果。最后结合目标重构迭代法阐述了闭合相位在像重构中的作用。     

傅里叶望远术成像系统的实验研究

傅里叶望远术(FT)是一种主要针对远距离暗弱目标的高分辨率光学干涉成像技术.它利用多束空间距离不同、时间频率受调制的激光干涉照明目标,通过解调光强探测器接受反射的回波时序信号来提取目标的傅里叶频谱,并利用相位闭合技术消除光程差和大气湍流等造成的相位畸变.采用发散光干涉在实验室内实现了傅里叶望远术对一维和二维目标的重构....     

基于旋转不变技术信号参数估计的激光扫频干涉测量方法

激光扫频干涉测量技术具有无测距盲区、非接触、单次测量多目标的能力.通过傅里叶变换可提取目标拍频频率,进而解算距离.然而受激光器调频带宽限制,通过傅里叶变换得到的目标分辨率受限于固有分辨率.为解决该问题,本文提出采用基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)算法对测量信号进行频谱分析.实验通过插值拟合法校正测量信号拍频非线性,进而采用ESPRIT算法测量目标距离,结果表明在傅里叶变换算法无法区分临近目标频率的情况下,采用ESPRIT算法可以区分出目标的频率,通过计算可得被测目标的厚度为2.08 mm.从而为诸如光纤临近损伤点、薄台阶高度或小孔等测量提供了思路.     

深海声影区时频谱干涉结构与声源定位

被动声呐探测位于深海声影区的水面舰船辐射噪声时,接收信噪比通常较低,导致声源被动定位方法的性能较差。针对这一问题,提出一种利用接收信号时频谱干涉结构的声源距离和径向速度联合估计方法。首先根据射线声学理论,建立时频谱沿频率轴和时间轴的干涉条纹周期与声源距离和径向速度的关系,然后对接收信号时频谱进行二维傅里叶变换和多频带处理以估计上述干涉条纹周期,最后解算声源距离和径向速度。仿真和海试数据处理结果表明,相比于现有利用接收信号自相关的声源距离估计方法,该文利用时频谱二维傅里叶变换的声源定位方法具有较好的稳健性,比较适用于低信噪比条件下的声源被动定位。     

基于频谱Sevcik维数的目标运动速度估计*

在声目标无源估计应用中,目标与接收器存在相对运动时,接收的目标辐射的噪声信号存在多普勒频移。多普勒频移中包含目标的运动参数信息。针对线谱信号多普勒频移目标运动参数获取问题,提出一种基于频谱Sevcik维数的目标运动速度获取方法。首先利用Doppler-warping变换对接收信号进行重采样,然后对重采样后的频谱信号求Sevcik维数,最后通过寻找Sevcik最小值来实现速度估计。仿真证实了所提方法的有效性,在相同仿真条件下,所提方法相较于频谱求熵算法,速度搜索结果不仅具有更窄的主瓣宽度,而且可提高抗噪性5dB左右。两组实验数据的速度估计误差小于5%,证明了本文算法的有效性。     

ICP-AES-CID二维光谱的频率特性研究

本文对电感耦合等离子体原子发射光谱分析（ICP－AES）中电荷注入检测器（CID）得到的二维光谱的频率特性作了研究。测量光谱经过傅里叶变换得到其光谱的频率分布。结果表明,测量光谱在频域中的信号可被分为两部分：即低频信号和高频信号。前者代表有用的分析信号而后者代表背景和噪声。然而,不能采用简单滤除高频信号的方法来去除噪声,因为这样虽然高频信号没有明显改变但会使背景变形。     

基于空间外差的拉曼信号处理方法研究

空间外差拉曼光谱技术是近年兴起的一种超光谱探测技术,它既具有拉曼光谱测量的非接触、快速、简单、可重复、无需样品准备等特点,更具有空间外差的超光谱分辨率、高通量、无运动部件优点,能在被测物质特征波长中心范围探测,实现微弱拉曼光信号的直接测量。由于被测信号微弱、光学元件加工精度、器件封装及仪器安装误差等原因,会导致空间外差拉曼光谱仪(SHRS)接收到的干涉图存在光强分布不均匀、干涉条纹倾斜或扭曲等现象,从而使普通光谱恢复方法得到光谱信号准确度下降或无法识别。根据SHRS探测到的干涉图所存在的误差特点,将二维傅里叶变换应用于SHRS干涉图的光谱复原,提出基于二维频域谱重采样的最强直线方向光谱提取方法,以实现SHRS光谱的获取。提取过程为：将采集的目标干涉图进行二维傅里叶变换,获得二维频谱图,通过使用相同实验系统采集的单波长或多波长光源的二维频谱信号特征峰的位置信息,拟合获取光信息强度最大方向直线方程。然后根据该直线与目标二维频谱图各列交点坐标位置,确定重采样贡献像元及权重。对拟合直线方程经过的所有列像元进行重采样,得到最终的光谱信号。将该方法应用于自行搭建实验系统采集的三叶草干涉图数据,同时与其他方法光谱复原结果进行对比。结果表明：与一维行平均光谱法比较,该方法获取的光谱在探测波段中心区域信号强度更加明显,同时消除了探测器热噪声的影响;与二维频谱中心行直接提取法比较,该方法是该方法的改进版本,两者结果比较接近。但是由于考虑到干涉条纹y分量的影响,沿二维频谱信号最强方向重采样得到的最终光谱,其主峰半峰宽更窄、边频噪声强度更小,且随着y分量的增加,光谱复原效果及优势将越发明显。该方法是空间外差拉曼光谱技术数据处理的一种有益补充与尝试。     

傅里叶望远镜外场实验性能改进和结果分析

为了实现对傅里叶望远镜成像系统更接近实际的仿真,改进了外场实验系统结构。采用反射式目标,利用准直扩束镜替代空间滤波器和准直透镜,使用大靶面电荷耦合器件作为监视器。在无大气和包含200m水平大气两种情况下,分别对2.5mm的4种不同空间频谱分布目标进行实验。实验选用9×9,17×17,33×33和65×65傅里叶分量分别进行重构。最高成像角分辨率为3.5″。结果表明含大气与无大气重构结果的Strehl比值相近,从而证明傅里叶望远镜成像系统能够克服下行链路低阶大气扰动的影响。     

基于子带信号瞬时频率的特征提取及其在车型分类中的应用*

车型识别是智能交通系统的关键技术之一,具有重要应用价值。针对车辆噪声信号的复杂性,提出了一种基于相位信息和能量信息融合的车型分类方法。通过耳蜗滤波器组将车辆噪声信号分解成窄带信号,为了避免相位卷绕问题,利用傅里叶变换性质结合相位一阶导数估计窄带信号的瞬时频率并提取瞬时频率特征。该特征能够有效地完成车型分类,通过将瞬时频率特征和对数能量联合,进一步提高了分类准确率。     

一种矢量水听器基阵模拟器的设计

矢量水听器的每个阵元同时测量声场中声矢量和质点振速的3个分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息。利用矢量阵所获得速度场的信息可以去除目标方位估计中的 180°模糊。模拟器可以模拟实际海洋环境中目标的辐射特性和噪声特性,应用模拟器可以有效地缩短声纳的研制周期。本文提出一种矢量水听器基阵模拟器的设计方案,该方案解决了矢量阵中宽带信号的90°移相问题、时延精确控制问题和宽带噪声的谱状控制问题。     

基于中国余数定理的欠采样下余弦信号的频率估计

基于中国余数定理的重构算法的信号频率估计是近年来信号处理、电磁学以及光学等领域的前沿问题,但目前这些研究仅限于对复指数信号做粗略频率估计.因而,本文把基于中国余数定理的频率估计从复指数信号粗估计拓展到实余弦信号精细估计领域,其所提出的估计方案处理过程如下:1)对高频余弦波形进行过零点检测,确定信号的相位信息;2)对各路欠采样信号做快速傅里叶变换,并借助Candan估计器对各路谱峰值做频率校正以获取高精度余数估计,基于此算出频偏值以做相位校正;3)用提出的基于相位特征分类方法对校正得到的余数做筛选;4)将筛选出的频率余数代入闭合形式的中国余数定理得到原信号频率的高精度估计.此外,本文还推导出了频率估计方差的理论表达式.数据模拟实验验证了该表达式的正确性,实验结果还反映了本文提出的方案具有高精度和高抗噪性能.     

混沌干扰中基于同步挤压小波变换的谐波信号提取方法

针对混沌干扰背景下多个谐波信号的提取问题, 提出了一种基于同步挤压小波变换(SST)的谐波信号抽取方法. 首先利用SST将混沌信号和谐波信号组成的混合信号分解为不同的内蕴模态类函数, 然后利用Hilbert变换对分离出的内蕴模态类函数进行频率识别, 从中分离出各谐波信号. 以Duffing混沌背景为例, 对混沌干扰下多谐波信号的提取进行了实验分析. 实验结果表明: 对于不同频率间隔的多个谐波分量, 本文方法的提取结果都具有较高的精度, 而且所提方法对高斯白噪声的干扰具有较好的鲁棒性, 综合提取效果优于经典的经验模态分解方法.     

盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计

针对复杂海洋环境条件下压缩感知水声目标方位估计性能下降的问题,利用盲源分离能够提高信噪比的优势,提出了一种盲重构频域阵列信号的压缩感知水声目标方位估计方法。首先将阵元域信号通过傅里叶变换方法得到多个子带阵列信号;然后对各个子带阵列信号进行复数域盲源分离得到子带解混矩阵和子带分离信号估计,并对子带分离信号进行属性分析和处理;再根据处理后的子带分离信号和子带解混矩阵重构子带阵列信号,对重构的子带阵列信号采用频域压缩感知方法进行空间谱估计,得到各个子带的空间谱;最后将各子带得到的空间谱进行求和,搜索求和后空间谱的峰值则可实现目标方位估计。模拟器数据和海上实测数据验证结果表明,同等条件下该方法的目标检测能力优于经典的最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法、频域压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法、盲源分离(Blind Source Separation,BSS)与MVDR相结合的方法(BSS+MVDR方法),测向精度更高,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声呐检测弱目标的能力。      

傅里叶望远镜发射阵列的冗余度及“冗余度-斯特列尔比-目标信息”特性分析

傅里叶望远技术中不同的基线配置产生不同方向的多组干涉条纹以扫描目标表面. 能否有效判断条纹方向与目标表面细节信息是否匹配决定了目标空间的采样效果. 本文首先对发射基线的冗余度进行了分析, 之后提出了一种新的发射基线分析方法, 通过定义冗余度-斯特列尔比-目标信息(RST)的概念, 将基线冗余度、目标细节信息与重构图像质量相结合. 分析了目标空间细节信息与基线配置的匹配关系. 文中采用T形阵列对目标空间频谱采样. 当某一基线配置的RST 值满足文中所设定的大小关系时, 判断目标的细节信息主要分布于阵列的横轴方向还是竖轴方向. 并以此为参考, 调整下一步基线扫描时横竖两轴的扩展规模, 实现了利用目标空间的较低频反馈信息来指导较高频信息的采样基线配置. 此分析方法的建立有助于优化傅里叶望远系统真实发射阵列的工作方式, 使基线的频谱与目标的空间谱较好地匹配, 达到更好的探测结果.     

Direction of arrival estimation for underwater acoustic target based on compressed sensing after blind reconstruction of array signal in frequency domain

The performance of direction of arrival(DOA) estimation based on compressed sensing(CS) decreases in the complex ocean marine environment.In order to tackle this problem,a method of DOA estimation for underwater acoustic target based on CS after blind reconstruction of array signal in frequency domain is proposed.Firstly,the received array data are transformed to frequency domain by Fourier transform and frequency domain wideband signal are divided into part overlapping multiple sub-band array signal.Secondly,each subband array signal are separated using plural blind source separation(BSS) method,the sub-band separated matrix and target signal can be estimated.Thirdly,the array signal in frequency domain are reconstructed according to the separated matrix and separated signals which were not noises.Fourthly,the sub-band spatial spectrum corresponding to the reconstructed array signal is obtained by CS beamforming method.Finally,the total spatial spectrum is achieved by summing the all sub-band spatial spectrum.And the target direction can be estimated by searching the peak value of the total spatial spectrum.The verification results of simulator data and sea measured data show that,under the same conditions,the target detection ability and direction precision of the proposed method is superior to the classical minimum variance distortionless response(MVDR) method,frequency domain CS method,BSS combined with MVDR method.The spatial spectrum energy of faint target signal is improved obviously,and the ability of the sonar to detect faint target is enhanced.     

3种主动合成孔径成像技术极限探测能力的分析与比较

为了深入研究可行的中高轨成像技术,本文从探测能力角度(用最低发射激光功率表示)深入分析和比较3种主动干涉合成孔径成像技术——傅立叶望远镜(又称为相干场成像或条纹场扫描成像)、成像相关术(又称为强度相关成像)和剪切光束成像。本文利用光电倍增管的信噪比模型和激光作用距离方程,较为细致地分析每种技术在满足单次信噪比(SNR=5)条件下的极限探测能力。通过仿真分析得出:傅立叶望远镜、成像相关术和剪切光束成像所需的最低单光束单脉冲能量分别为11. 4 J、0. 73 MJ和3. 1 MJ。最终得出傅立叶望远镜是上述3种主动成像技术中在目前技术水平下最适合中高轨目标(约36 000 km)高分辨成像的可用技术的结论。     

Comparison of simultaneous signals obtained from a dual-field-of-view lidar and its application to noise reduction based on empirical mode decomposition

Although the empirical mode decomposition (EMD) method is an effective tool for noise reduction in lidar signals, evaluating the effectiveness of the denoising method is difficult. A dual-field-of-view lidar for observing atmospheric aerosols is described. The backscattering signals obtained from two channels have different signal-to-noise ratios (SNRs). The performance of noise reduction can be investigated by comparing the high SNR signal and the denoised low SNR signal without a simulation experiment. With this approach, the signal and noise are extracted to one intrinsic mode function (IMF) by the EMD- based denoising; thus, the threshold method is applied to the IMFs. Experimental results show that the improved threshold method can effectively perform noise reduction while preserving useful sudden-change information.     

非对称空间外差光谱仪自适应频率跟踪处理方法

非对称空间外差光谱技术是一种新型的超高分辨率遥感探测技术,要求后期的数据处理技术也具有相应的超高准确度.从数字信号处理的角度,提出了一种自适应的频率跟踪处理方法,根据信号的空间频率来插值补偿信号的相位偏移,并且递归迭代出最接近真实值的相位信息.经仿真实验对比验证表明,在噪声干扰强度不大的条件下,相较于传统傅里叶变换方法,本文算法对信号频率和相位提取的准确度提高了约100倍以上,能够有效降低非对称空间外差光谱技术的系统误差.     

同轴电缆测量纳秒脉冲信号衰减的数字补偿

 为了减小较长的信号传输电缆对纳秒量级前沿测量信号波形的畸变,提出了一种同轴电缆信号衰减数字补偿的方法。该方法利用信号在电缆中传输的衰减特性,结合标定或者扫频所得频响进行拟合,得到电缆的频响特性函数,再对电缆的出口信号进行反补,可以重建入口信号。经过实验验证,此补偿方法可以明显改善信号传输系统的频响特性,对于实验中的100 m的SYV-50-7-2同轴电缆,补偿前传输带宽-3dB约在40 MHz处,补偿后传输带宽约为1 GHz。