基于马尔科夫链蒙特卡罗的时延估计算法

针对无源雷达中时延估计辐射源信号未知的情况,构建了一种新的时延最大似然估计模型.根据模型特点利用快速傅里叶变换(FFT)的计算方法实现时延估计.为了提高估计的精度,采用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样的方法估计时延值.该方法不需峰值检测,可直接给出时延估计结果.并推导了该模型下的时延估计的克拉美罗界(CRLB).仿真实验表明,MCMC算法可适用于窄带和宽带信号的时延估计;在样本相同的条件下,MCMC算法估计精度高于重要性采样(IS)算法和基于峰值检测的ML算法,计算复杂度低于IS算法,且MCMC算法可直接估计采样间隔非整数倍的时延.     

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.     

基于EMD的谱峭度方法在滚动轴承故障检测中的应用

传统谱峭度方法通常采用基于短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)的峭度图方法来实现。针对STFT不能保证对瞬态脉冲这种高度非平稳信号最优的分解效果的缺点,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition ,EMD)的谱峭度方法。该方法首先利用EMD和Hilbert变换得到信号的时频分布,然后将信号的时频分布按照不同层数分成若干频段,通过计算各频段的峭度值得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选择滤波频段进行带通滤波,最后对滤波信号采用包络分析确定故障信息。实验结果表明：相比传统基于STFT的谱峭度方法,本文方法更能准确的获得轴承加速度信号的故障特征频率信息。     

机动目标逆合成孔径激光雷达方位成像快速算法

针对逆合成孔径激光雷达对机动目标成像时存在方位多普勒时变的问题,提出了一种基于方位时频域keystone变换的机动目标逆合成孔径激光雷达方位成像快速算法.利用多分量线性调频子回波信号的调频斜率与起始频率的比值为常量这一特点,在方位时频域采用keystone变换将多分量线性调频信号同时转换为多分量单频信号,利用快速傅里叶变换实现方位聚焦.采用基于分数阶傅里叶变换和最小熵的线性调频参量估计方法,实现了对调频斜率与起始频率比值的精确、快速估计.结果表明,与现有的基于Radon-Wigner变换的距离-瞬时多普勒成像算法相比,所提出的算法成像效率大大提高,且能够保留更多的目标细节信息,适合于逆合成孔径激光雷达的实时成像.     

窗口傅里叶变换轮廓术中窗口尺度选取的改进

多尺度窗口傅里叶变换法根据条纹信号的瞬时频率梯度来确定信号的局域平稳长度,再由局域平稳长度来控制窗口的尺度,即窗口的尺度和局域平稳长度成正比。使用多尺度窗口傅里叶变换法来使条纹信号的频谱局域化,可以在条纹信号的频率分辨率和空间分辨率之间达到一种较佳的调和。针对多尺度窗口傅里叶变换三维形貌测量技术中局域平稳长度提取算法的不足进行了改进,使窗口尺度的选取更具合理性,对变形光栅基频提取更精确,进一步减小了位相测量的误差。给出了理论分析、计算机模拟以及实验结果。     

基于三次样条插值的光纤F-P传感器傅里叶变换解调研究

从傅里叶变换原理入手,对不插值傅里叶变换解调和高斯频谱插值方法的误差进行了分析.介绍了三次样条插值的原理,通过三次样条插值得到输出光强信号对光频率均匀采样光谱.从光纤F-P传感器的腔长由20 μm以0.02 μm步长匀速增加至120 μm的仿真分析得出,经过三次样条插值后再进行傅里叶变换解调的精度相对频率插值法更高.在此基础上,采用美国Ocean Optics公司生产的USB2000型光谱仪和Melles Griot公司的17MAX600型光纤对准微动台(精度达0.01 μm)搭建了实验系统并进行了对比实验.结果表明,基于三次样条插值的傅里叶变换解调方法误差在0.06 μm以内.     

CZT和ZFFT频谱细化性能分析及FPGA实现

快速傅里叶变换在信号的频谱分析中应用广泛,而在工程实际中往往只对信号频谱中一段区间感兴趣,需要对频谱进行细化分析。常用的频谱细化方法有线性调频Z变换(Chirp-Z Transform, CZT)算法和基于复调制的细化(Zoom-FFT, ZFFT)算法,在给出了两种频谱细化方法的计算流程后,通过MATLAB仿真说明两种算法都能提高信号频率的测量精度,最后给出了这两种算法在FPGA具体工程实现中的实现步骤。     

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。     

频率扫描干涉中基于DFT的相位测量

频率扫描干涉可以实现绝对距离测量,其中相位测量至关重要,其精度直接影响干涉测量的最终精度。从信号频域角度出发,提出了一种利用参考信号和测量信号离散傅里叶变换的相位测量方法。在对参考信号和测量信号采样前,分别对它们进行负向过零检测,当信号负向过零时才开始采样。对信号离散傅里叶变换后进行频谱分析,指出在信号采样前进行负向过零检测,可以消除信号频率值的相对偏差。根据理论分析,在LabVIEW中进行了建模仿真。结果表明:该方法具有精度高和抗噪声能力强等优点,在测量距离为10 m时,相位测量平均值与理论值相差2π,相对不确定度仅为0.105%。     

大光程差PEM-FTS的快速光谱重建

弹光调制傅里叶变换光谱仪(PEM-FTS)的调制光程差是高速、非线性变化,每秒可产生上万张干涉图。为了实现高速等时间采样干涉信号的快速光谱反演,对大光程差弹光调制干涉信号的特性、加速非均匀快速傅里叶变换算法(NUFFT)进行研究。加速非均匀快速傅里叶变换算法是基于卷积核函数插值的快速傅里叶变换算法,此算法的核函数类型、参数τ、延伸影响因子q、过采样率μ等参数的选择对算法准确度以及复杂度有影响。在分析这些参数对算法影响的基础上,在μ=2,q=10,τ=1×10-6时,将加速的NUFFT算法应用于弹光调制傅里叶变换光谱仪中,重建了632.8nm的激光和氙灯光谱,复原的632.8nm激光光谱的频率偏差小于0.013 52,插值时间小于0.267s。实验表明加速的NUFFT算法有较快的运行速度和小的频率偏差,能快速准确地重建大光程差PEM-FTS的光谱。     

时频分析在超宽带散射信号处理中的应用

 简要介绍了伪Wigner分布和小波变换信号处理中的分析方法，描述了在超宽带散射信号分析中的应用情况，对一些简单形状的金属散射体的双站背向散射信号作了实际测量，并且用伪Wigner分布和小波分析方法对这些信号进行了时频分析，由此验证了超宽带信号在目标探测和识别方面的优越性。     

Acceleration target detection based on LFM radar

In radar systems, the echo signal caused by an accelerated target can be similarly considered as linear frequency modulation (LFM) signal. In high signal-to-noise ratio (SNR), discrete polynomial-phase transform (DPT) algorithm can be used to detect the echo signal, as it has low computation complexity and high real-time performance. However, in low SNR, the DPT algorithm has a large mean square error of the rate of frequency modulation and a low detection probability. In order to detect LFM signal in low SNR, this paper proposes a detection method, segment discrete polynomial-phase transform (SDPT), which means, at first, dividing the whole echo pulses into several segments with same duration in time domain, and then, using coherent accumulation method of DFT to segments, at last, processing this signal with DPT in intra-segment. In the case of a large number of segments, the SDPT can improve the output SNR. In addition, in a certain SNR, to the target signal with big sampling interval, large acceleration and less segments, this paper proposes an algorithm to detect the LFM signal generated from the combination of an improved DPT (IDPT) and fractional Fourier transform (FRFT). The output SNR of this algorithm is connected with the length of time delay. In the simulation, when the length of the time delay is 0.2 N, the output SNR is 2.5 dB more than that which results from directly using DPT. Finally, the detection performance and algorithm complexity of the proposed algorithm were analyzed, and the simulated and measured data verify the effectiveness of the algorithm.     

Emerging applications of wavelets: A review

Although most of its popular applications have been in discrete-time signal processing for over two decades, wavelet transform theory offers a methodology to generate continuous-time compact support orthogonal filter banks through the design of discrete-time finite length filter banks with multiple time and frequency resolutions. In this paper, we first highlight inherently built-in approximation errors of discrete-time signal processing techniques employing wavelet transform framework. Then, we present an overview of emerging analog signal processing applications of wavelet transform along with its still active research topics in more matured discrete-time processing applications. It is shown that analog wavelet transform is successfully implemented in biomedical signal processing for design of low-power pacemakers and also in ultra-wideband (UWB) wireless communications. The engineering details of analog circuit implementation for these continuous-time wavelet transform applications are provided for further studies. We expect a flurry of new research and technology development activities in the coming years utilizing still promising and almost untapped analog wavelet transform and multiresolution signal representation techniques.     

抵消Wigner-Ville分布交叉项的窄带运动声源无源测速

利用声波的多普勒频移可以对窄带运动声源进行单传感器无源测速,其性能很大程度上取决于能否精确地估计出声波的瞬时频率.Wigner-Ville分布虽然时频分辨率高,但存在交叉项干扰,很少被直接用于瞬时频率估计。对此,提出了抵消Wigner-Ville分布交叉项的单传感器窄带声源无源测速方法。利用交叉项与声源速度的关系构造一个抵消项,引入到Wigner-Ville分布中,通过对声源速度估计值进行迭代更新,使抵消项与交叉项相位相反,从而约掉交叉项。经实测噪声数据验证,对一辆以6.07 m/s匀速运动的卡车(信噪比约为29 dB)测速误差为0.1 m/s,运行时间为4.6 s,对一架以28.90 m/s匀速运动的直升机(信噪比约为16 dB)测速误差为0.46 m/s,运行时间为1.2 s,均优于匹配Wigner变换和多普勒线性调频小波变换测速方法.      

互谱域MVDR自适应时延估计方法研究

针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。     

High-Resolution Phase Doppler Particle Sizing based on Hilbert transform signal processing

A new phase Doppler anemometry (PDA) signal processing method based on a Hilbert transform algorithm is introduced and analysed. By generating a 90° phase-shifted burst signal in the time domain, the envelope of the Doppler burst can be determined. In addition, this envelope is approximated by a Gaussian exponential function. The difference of the maxima of these Gaussian approximations for two related PDA bursts gives an estimate of the time difference between these time shifted signals. With the introduction of this estimation method, the restriction to the [0,360°] interval resulting from conventional signal analysis may be avoided in many cases. To investigate the dependence on SNR, burst position, burst frequency and sampling rate, results of computer simulations are presented. The feasibility of the method is demonstrated briefly by experimental results. Phase differences of more than 2000° arising from the measurement of monodisperse droplets by a conventional PDA setup could be determined.     

海面偶极子声场中近程运动参数估计

对海面偶极子声场提出基于单个水听器的定位算法,并设计信号处理流程和双曲线提取的Hough变换法。海试结果表明信号处理和双曲线提取具有较高增益,定位算法稳健、具有较高精度。该算法所需设备简单,运算量小,在近距离目标运动参数估计和辐射噪声测量方面具有特色。     

超宽带散射信号的时域测量及处理

 叙述了在超宽带电磁脉冲照射下良导电散射体散射信号的时域测量技术及数据处理方法。描述了产生散射信号的物理过程,散射信号的时域测量步骤、提取方法以及散射体冲激响应的计算方法。通过对铝金属球体散射信号的测量及处理,说明了上述测量技术和数据处理方法是有效的,基本满足逆散射成像的要求。     

基于时变功率谱的激光器调谐瞬时线宽测量方法研究

半导体激光器的线宽通常采用激光外差测量技术,通过差拍信号的功率谱密度函数来确定,受傅里叶变换方法的限制,得到的均是在一定时间段内的静态平均线宽。为了获得半导体激光器在电流调谐过程中的瞬时线宽特性,提出了利用时变功率谱获知调谐瞬时线宽的相干和非相干测量方法,并分别进行了理论分析和实验验证。首先对半导体激光器输出光信号及差拍信号进行了时间-频率域下的数学描述,确定了时变功率谱与调谐瞬时线宽的关系;其次,针对差拍信号的趋向性特征,提出了趋势局部均值分解方法,并研究了利用分解出的乘积函数建立差拍信号及激光器输出光信号的时变功率谱的方法;最后利用非相干和相干测量法分别获得了分布反馈式半导体激光器在50~51及50~100mA锯齿波电流调谐过程中的瞬时线宽。