基于Wigner-Ville分布的宽带回波瞬时多普勒估计方法

研究了基于 Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布的宽带回波瞬时多普勒估计方法。利用时频分析特有的时、频特征分离的特点，通过信号Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布的时频相关，进行回波信号瞬时多普勒的估计，并通过理论证明其等价与传统的多普勒估计方法；在此基础上，本文提出了一种基于互 Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布峰值估计的瞬时多普勒估计方法。通过仿真研究，发现基于互 Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布峰值估计的方法具有更低的估计信噪比门限，大大降低了运算量，有利于工程实时应用。     

基于Wigner-Ville分布的宽带回波到达时刻估计方法

研究了基于 Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布的宽带回波到达时刻的估计方法。通过回波信号与参考信号Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布的时频相关，完成对回波到达时刻的估计。在此基础上，本文提出了瞬时频域相关和ＸＷＶＤ峰值估计两种改进方法。通过仿真研究，发现这两种改进估计方法在低信噪比（０ｄＢ）下具有很好的估计性能，估计均方误差可以达到克拉美－罗界，并且运算量也大大降低，有利于工程实时应用。最后，本文讨论了线性调频信号时宽和带宽对估计性能的影响。     

基于时频阵列模型的波达方向估计

提出一种非平稳信号的波达方向估计方法。该方法将时频分析引入阵列处理,通过参考阵元和两个对称子阵的互时频分布建立起一种时频域的阵列数据模型,用平均的时频阵列数据模型代替传统的阵列模型,采用子空间方法得到多个非平稳信号的波达方向估计。空间平均和时频分析的结合使得该方法具有很好的信号选择性和抗干扰噪声的性能,该方法还具有运算量小和处理非平稳信号的能力。     

遥测振动信号EMD-WVD分布应用研究

飞行器飞行试验采集的遥测振动信号频段丰富、成分构成复杂,合理有效地解读其包括的时频信息在分析飞行器结构和环境特性方面至关重要。依托经验模态分解(EMD)方法将复杂信号分解成准单分量信号,借助相关系数法将伪分量信号剔除,保证分解信号的有效性。通过EMD和 WVD方法的结合,将保留的准单分量信号进行WVD变换并做平滑伪处理,从而获得复杂信号的时频分布。EMD-WVD组合模型经在仿真信号上的应用检验,能够检测信号自身的时频特性,进一步应用其在遥测振动信号上,同平滑伪WVD抑制交叉项方法进行了比较,结果表明EMD-WVD组合模型更加有效,能够反映复杂工程信号的时频分布特性。     

基于自适应多尺度时频熵的遥测振动信号异常检测方法

针对遥测振动信号频域成份复杂、非平稳非线性和强噪声特性,提出一种基于自适应多尺度时频熵的遥测振动信号异常检测方法;首先对采集到的遥测振动信号进行零漂修正和趋势项消除,然后采用自适应分解方法对信号进行多尺度分解,得到若干分量,利用相关系数剔除虚假分量;接下来用筛选出的分量作时频分布,对时频分布进行多层多尺度划分,计算相应尺度频段内信号的分形维数,依据分形维数的大小自适应地确定各频段的时频划分尺度;最后计算时频平面的自适应多尺度时频熵,通过时频熵的变化情况对遥测振动信号进行异常检测;实测数据验证了该方法的有效性。     

动物声呐信号在鱼雷中的应用

通过对动物声呐信号的信息特征分析,指出它是一种特殊包络的双曲调频信号,这种信号不但具有宽带多普勒不变性,而且具有距离延伸不变性,对于亮点检测和识别,还具有最小的时频耦合和模糊。结合近代鱼雷对高速目标的搜索、识别和制导等具体要求,选择适当的波形参数,仿真设计了相应的动物声呐信号,并用自行设计的软件分析和图示其波形的窄带和宽带模糊度、时频分布等特性．     

基于Wigner-Ville分布用超声回波测量随机介质的特征

生物组织微结构具有随机介质的特性,文中构建了生物组织超声散射的一维随机介质模型,提出用Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布函数方法估计该随机仙擀的空间分布特征,仿真和实验结果表明这一方法具有良好的空间分辨率,能较好地检测出随机介质微小散射元的个数和空间分布同时能精确地保估出散射元平均间距,研究结果表明该方法还具有良好的抗噪声性等优良特性。     

Hilbert-Huang变换分析THz脉冲信号的时频特性

提出一种基于Hilbert-Huang变换的THz时域光谱分析方法,将THz时域脉冲信号分解成有限数目的单分量信号之和,利用Hilbert变换求得瞬时频率来获得幅值的时频分布——Hilbert-Huang变换谱,实现了通过水蒸气的THz脉冲信号的时频分析,揭示了THz波与水蒸气相互作用的频谱时域分布特性,并与基于小波变换的时频图进行了对比分析。结果表明,该方法可以同时提高THz脉冲时频分布的时间分辨率和频率分辨率,具有局部化分析和自适应选择的特点,还能直观地表现出各频率成分之间的相对时间延迟。     

时频分析在旋转机械状态监测及故障诊断中的应用

本文简要介绍了时频分析方法的发展及其在旋转机械状态监测、故障诊断领域中的应用。并以一个实际监测系统为例，对其检测信号应用时频分析的方法进行了数据处理，对用传统傅立叶变换处理的结果与采用时频分析方法处理的结果进行了对比分析．     

宽吻海豚Click信号的时频滤波检测方法

针对宽吻海豚Click信号检测提出了一种在信号时频图中基于Gabor滤波器的检测方法。该方法首先对声信号进行分段处理,计算每一段信号的时频图;然后设计Gabor滤波器,提取时频图中垂直方向的线条;对Gabor滤波处理后的时频图进行自适应阈值处理,提取时频图中能量较强的区域;最后通过连通域分析确定Click信号的位置.仿真合成不同信噪比的测试信号,本文算法在Click信号和背景噪声平均功率比为15 dB的情况下,Click信号的找全率达到了99%,错误率为0%;对实际采集的声信号进行Click信号检测,找全率为100%。本文方法预期为海豚观测和海豚生物学行为的研究提供一定的技术支持。      

激光多普勒振动信号的时频分析

激光多普勒雷达实际测得的振动信号绝大多数都是时变信号,而基于傅立叶变换的时频分析方法是处理时变信号的有利工具。本文针对激光多普勒雷达测得的实际振动信号,比较了魏格纳-维利分布、平滑伪魏格纳-维利分布、频谱图、波恩-约旦分布和扩展修正B分布5种形式的时频分析性能。利用激光多普勒雷达测量实际单音响产生的啁啾信号振动、双音响产生的二分量啁啾信号振动、以及成年男性心跳振动3种振动,分析了时频图的分辨率和交叉项抑制情况,并通过计算时频聚集度指数,比较了5种分布情况下振动的分析性能。实验证明,扩展修正B分布的性能优于其他4种时频分布,扩展修正B分布更适合应用于激光多普勒雷达材料共振频率探测和心跳检测领域。     

高分辨率有源声呐强混响抑制技术研究

有源声呐分辨率的提高可以抑制混响,但也使声呐包络数据的统计分布偏离瑞利分布,而更接近拖尾较重的K分布。强散射体所带来的强混响的幅值一般较大,它们使统计分布拖尾更严重,表征K分布的形状参数也越小。强混响作为目标干扰,严重影响了背景功率估计的准确性,从而降低了目标检测的性能。本文基于模糊统计理论,首先提出了用于抑制强混响的模糊统计归一化处理方法;然后对强混响和模糊统计归一化处理如何影响声呐数据分布和CFAR(Constant false-alarm rate)目标检测性能进行了仿真、研究和分析,最后对基于模糊统计归一化处理的CFAR检测性能和传统CFAR检测性能进行了仿真比较。仿真结果表明强混响目标干扰能使K分布数据的形状参数变小,而模糊统计归一化处理可抑制强混响目标干扰,增大包络数据分布的形状参数,提高形状参数估计性能和CFAR检测性能。      

模糊神经网络在电子器件微波易损性评估中的应用

 应用模糊神经网络预测了电子器件失效阈值随高功率微波参数的变化关系。结合电子器件实验数据较少的情况，提出用可能性理论估计器件失效可能性分布的评估方法;结合模糊神经网络的学习预测能力，得到电子器件失效的可能性分布;并将可能性分布和用信息扩散估计方法得到的概率分布进行了比较，前者能够更好地利用实验数据估计器件失效的可能性。     

时频分布重排方法在水下目标回声识别中的应用

特征提取是目标识别的关键技术,本文提出了一种基于时频分布重排的Wigner-Ville分布(WD)特征提取方法。选择WD作为研究问题的切入点,使用核函数方法,通过平滑伪Wigner-Ville分布(SPWD)抑制交叉项;为解决引入核函数导致信号时频聚集性下降问题,我们采用时频重排方法来增强目标的时频聚集性,最后用海上实验数据对本文方法进行了有效性检验。实验结果表明,本文提出的SPWD时频重排特征提取方法具有:(1)可有效抑制WD固有的交叉项;(2)增强目标回声信号时频聚集性;(3)可明显地提高水下目标识别率。该方法具有一定的应用推广价值,为解决水下目标识别问题提供了很好的思路。     

基于激光回波时频图纹理特征的飞机目标分类方法

为实现直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机的激光遥感探测分类,研究了基于时频图的飞机目标微动纹理特征提取算法。根据旋翼微多普勒模型仿真三类飞机旋转部件回波信号,将平滑伪魏格纳-维利变换得到的时频分布生成灰度图像。采用大津(OTSU)法结合灰度拉伸对图像进行阈值去噪处理,提取目标灰度共生矩阵(GLCM)特征以及Tamura特征,并针对时频图差异进行特征优化,最后使用支持向量机(SVM)实现飞机目标分类。仿真数据分类结果表明:GLCM特征对噪声表现敏感,经所提方法对时频图去噪,信噪比(SNR)RSN=0dB时的分类正确率可达96.4%。Tamura特征在高信噪比条件下分类正确率较高,但当RSN5dB时下降明显。因此提取时频图纹理特征可以达到较为理想的飞机分类效果,且利用改进GLCM特征能够实现低信噪比条件下的目标准确分类。     

基于改进自适应分解法的单通道雷达引信混合信号分离

为了更好地改善单通道多分量调频体制雷达引信信号的时频分布,以便于完成参数估计和信号分离,将自适应chirplet分解法引入到单通道雷达引信信号的分离问题当中,并加入时频曲线弯曲度因子,提出一种改进的自适应chirplet分解法,使其能够被用于非线性相位信号的分解,利用快速算法和优化算法,优化了运算过程,可准确且快速地求解出各参数,得到无交叉项的多分量信号时频分布,使复杂混合情况下的多分量信号也能够被较好地分离.通过仿真,利用该方法对多种情况下混合信号的时频分布进行了很好的改进,而后分解出了各分量信号,并通过分析计算出了相应的混合系数,仿真结果说明了该方法的有效性,且具有一定的抗噪声性能.     

水下线谱噪声源识别的波束域时频分析方法研究

从联合空时频三维信息从发, 提出了波束域时频分析识别水下运动航行器低频线谱噪声源位置的方法. 首先, 利用小孔径圆环阵的超指向性波束形成, 将各线谱噪声源匀速通过正横位置附近时产生的多普勒信号在时域上分离. 其次, 分别使用伪Wigner-Ville分布和调频小波变换两种时频分析方法对波束输出的信号进行处理, 得到各噪声源信号的时频图像. 最后, 转换时间坐标到空间并参考配置信标, 即可识别低频线谱噪声源在水下航行器上的位置. 该方法解决了阵列识别水下低频噪声源的孔径受限问题, 同时对处理同频相干噪声源也适用. 仿真试验结果表明: 两种波束域时频分析方法都能较精确地识别低频线谱噪声源的位置; 在测量系统信息的配合下, 波束域调频小波变换的识别效果更优.     

超短时延测量DFB激光器的动态线宽

激光器调谐过程中的动态线宽是非常重要的参数, 然而, 当前各种测量方法得到的都是激光器稳定状态下的静态线宽. 本文提出一种对干涉拍信号进行基于局部均值分解的时频分析进而获取激光动态线宽的方法, 通过仿真信号验证了这种时频分析方法提取瞬时相位噪声的有效性; 构建实验系统, 利用10cm路径差产生约0.5ns的超短时延, 提取相位噪声的时频分布, 首次得到了分布反馈半导体激光器在脉冲工作模式下的动态线宽. 关键词： 超短时延 动态线宽 局部均值分解 时频分布     

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。     

基于模糊区间的智能交通中信息融合性能评估方法研究

以智能交通的应用为背景建立了信息融合性能指标体系, 给出了一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构;提出了信息融合过程中基于模糊区间目标之间优势关系评价方法,从对目标实现排序的情况进行分析讨论,将对目标的两两比较与一个目标优于其它目标的可信度联系起来,对目标之间一致性和不一致性进行定义,给出优势阈值和非不同阈值的概念,讨论了基于模糊区间的目标评价方法,为基于不同属性标准的评价进行综合处理提供了理论基础。