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基于高斯包络线性调频基的自适应信号分解是一种分辨力高、性能优良的时频分析算法,在语音信号、地震信号、雷达信号等可以用调频类函数进行建模的信号分析中有着广阔的应用前景。该算法在四维参数空间构造和求解超越方程,得到参数的闭式解,与传统的优化算法相比大大降低了运算量。对于由高斯包络线性调频基不相交或浅相交形成的简单信号,该算法具有非常优良的分辨性能,而对由高斯包络线性调频基深相交形成的复杂信号分解存在较大误差。本文针对这一问题进行研究,指出初值选择在该算法中的重要作用,分析了得到高精度分解结果的初值条件,提出了基于优化初值选择的高斯包络线性调频基自适应信号分解算法。通过在局部信号粗时频平面中搜索最优初值,结合自适应分解中建立和求解超越方程的方法得到参数闭式解,提高了分解精度,同时降低了运算量。对仿真信号及语音信号的分解效果验证了改进后算法的有效性和准确性。 相似文献
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作为一种参数化时频分析的方法,基于高斯包络线性调频基自适应信号分解的快速算法具有分辨力高、零交叉项和计算量小的优点,在信号时频分析中具有独特的优势和广阔的应用前景.然而该快速算法却存在由于采样点初值选择不当而造成分解失效的缺点,虽然后来的基于优化初值选择的自适应高斯包络线性调频基信号分解对初值选择算法进行了改进,提高了分解性能的稳定性,但仍存在较多的问题没有解决.本文将对这些问题进行研究和改进,并提出短时自适应高斯包络线性调频基信号分解算法.算法通过加短时窗来增强时频中心定位的准确性,通过控制采样基时宽来获取有效的初始方差取值范围,从而提高了分解的自适应性和稳定性.对仿真信号和语音信号的分解结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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基于线性调频步进ISAR参数估计和成像算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文在建立了线性调频步进ISAR回波信号模型的基础上,对线性调频步进ISAR信号特性进行了分析,指出径向速度和加速度将严重影响线性调频步进ISAR成像;因此,为了得到更好的ISAR图像,本文提出了一种新的基于线性调频步进ISAR的成像方法,充分利用距离时域包络和方位多普勒信息对径向速度和加速度进行精确的估计,同时在数据中对运动参数加以补偿,并最终实现方位多普勒成像;而且,该方法还适用于较低信噪比情况下的ISAR成像;在最后,本文给出了线性调频步进ISAR成像的详细步骤,并用不同信噪比的仿真数据验证了本文所提出方法的可行性。 相似文献
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基于自适应Chirplet分解的舰船目标ISAR成像 总被引:6,自引:0,他引:6
相对于飞机目标的ISAR成像,舰船目标的ISAR成像同样具有重要意义, 但国内对舰船目标的成像研究刚刚开始。由于舰船运动的复杂性,使得舰船目标的成像条件要比飞机目标复杂得多,传统的针对飞机目标的成像方法已经不能满足要求。因此,该文提出了基于自适应Chirplet分解的舰船目标成像方法,得到了舰船不同时刻的瞬态ISAR像。 相似文献
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为了提高ISAR成像运算效率,本文提出一种自适应权重GPSR(AW GPSR)算法,并用于ISAR成像。该算法为加快参数重构的收敛速度,给ISAR图像中每个散射点都赋予正则化权重系数。对于幅度较小的散射系数,赋予较大的权重,使其快速减小为0;对于幅度较大的散射系数,给予较小的权重,使其在迭代中保持不变。在梯度下降迭代过程中,不断更新散射系数和正则化权重。本文采用仿真信号和实测信号进行ISAR成像实验,实验结果表明,相比常规GPSR算法,AW GPSR算法达到收敛的速度更快,成像时间降低了约23%。在成像效果方面,AW GPSR算法与常规GPSR算法相当,但明显好于传统的R-D算法和ESPRIT算法。 相似文献
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一种基于自适应Chirplet分解的逆合成孔径雷达成像方法 总被引:8,自引:3,他引:8
对于机动目标的成像需要用距离-瞬时多普勒成像方法,文献[4]中给出了目标机动性不强时的成像方法,本文提出了一种自适应的chirplet信号分析方法,在此基础上给出了具有强机动性的目标的ISAR成像算法。最后利用实测数据验证了该方法的有效性。 相似文献