检索结果-南通市图书馆

作者：肖金国西安电子科技大学

学位级别：硕士

目标微动引起的微多普勒调制能够反映目标的电磁散射特性、几何结构和运动特性,成为弹道导弹类目标识别的重要特征。微动引起的雷达回波信号是一种非平稳信号。近年来提出的广义参数化时频分析方法,可以得到较高集中度且没有交叉项干扰... 详细信息

目标微动引起的微多普勒调制能够反映目标的电磁散射特性、几何结构和运动特性,成为弹道导弹类目标识别的重要特征。微动引起的雷达回波信号是一种非平稳信号。近年来提出的广义参数化时频分析方法,可以得到较高集中度且没有交叉项干扰的时频表示,成为分析非平稳信号的有力工具。本文在广义参数化时频分析的基础上,提出了锥裙目标平动参数估计与微多普勒提取方法,以及有散射点遮挡的表面不光滑锥体目标的微多普勒提取与惯量比等参数估计方法。论文的主要内容可以概括为如下两点:1、针对带有平动的表面光滑的进动锥裙目标,研究其平动参数估计与微多普勒提取方法。该研究主要存在两个问题:1)当目标散射点数目较多时,现有的跟踪关联方法容易产生误跟踪情况;2)平动产生的多普勒调制会影响微多普勒的提取。本文在广义参数化时频分析的基础上,提出了一种锥裙目标平动参数精确估计与微多普勒提取方法。利用多分量信号分解方法,实现了不同散射点回波的分离,避免了误跟踪;利用广义参数化时频分析对平动参数循环迭代求精,减小了平动参数误差对微多普勒提取的影响。基于电磁仿真数据的实验,验证了该方法的有效性。2、针对散射点有遮挡的表面不光滑锥体目标,研究其微多普勒提取与参数估计方法。当目标自旋轴与雷达视线不一致时,存在遮挡效应。但传统的方法很少涉及这个问题。当目标散射点对称分布时,根据对称分布散射点回波特点,提出了散射点缺失数据段补齐的方法,实现了遮挡效应下微多普勒提取;当目标散射点任意分布时,首先利用相干信号多普勒干涉方法预估部分参数,进而根据平稳信号时不变性质补齐数据段缺失部分,最后利用广义参数化时频分析提取微多普勒。在得到的微多普勒基础上,完成了惯量比的估计。基于两类锥体目标电磁仿真数据的实验,验证了该方法的有效性。

关键词：微动微多普勒广义参数化时频分析相干信号多普勒干涉遮挡参数估计

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广义参数化同步压缩变换及其在旋转机械振动信号中的应用

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机械工程学报 2019年第11期55卷 149-159页

作者：俞昆罗志涛李鸿飞马辉东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 东北大学航空动力装备振动及控制教育部重点实验室沈阳110819

广义参数化时频分析通过构造匹配的参数化变换核,能够有效提高强调频信号的时频能量聚集性。然而,受短时傅里叶变换中窗函数结构的影响,利用该方法获得的时频能量分布在真实瞬时频率附近始终存在能量扩散现象。同步压缩变换利用同步压... 详细信息

广义参数化时频分析通过构造匹配的参数化变换核,能够有效提高强调频信号的时频能量聚集性。然而,受短时傅里叶变换中窗函数结构的影响,利用该方法获得的时频能量分布在真实瞬时频率附近始终存在能量扩散现象。同步压缩变换利用同步压缩操作可将短时傅里叶变换处理后的时频能量压缩至真实瞬时频率位置,然而,同步压缩变换仅适用于分析频率成分恒定的纯谐波信号。以短时傅里叶变换为纽带,将两种时频分析方法相结合,提出了广义参数化同步压缩变换。考虑到旋转机械振动信号多为多分量信号,通过迭代处理的方式,依次获取各单分量信号的时频能量分布,对其进行叠加得到最终的时频能量分布。通过数值仿真以及变转速下转子不对中、滚动轴承外圈故障模拟试验验证了所提方法的有效性。

关键词：广义参数化时频分析同步压缩变换广义参数化同步压缩变换旋转机械振动信号

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非平稳信号的改进时频分析方法研究

非平稳信号的改进时频分析方法研究

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作者：张旗西安电子科技大学

学位级别：硕士

时频分析是非平稳信号分析的有力工具,可分为线性方法和非线性方法及其各自衍生类等。以短时傅里叶变换(Short-Time Fourier transform,STFT)为代表的线性时频分析方法计算简单易于实现,但分辨率较低,而以Wigner-Ville分布(Wigner-Ville... 详细信息

时频分析是非平稳信号分析的有力工具,可分为线性方法和非线性方法及其各自衍生类等。以短时傅里叶变换(Short-Time Fourier transform,STFT)为代表的线性时频分析方法计算简单易于实现,但分辨率较低,而以Wigner-Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)为代表的非线性方法聚集性高,却受交叉项干扰性能降低。多年来,研究者针对各方法特点改进优化,提出很多分析方法,但这些方法大都根据特定应用需求提出,其适用范围仍需进一步扩展。因此,在现有方法理论基础上,仍需不断改进并探索新方法。本文在分析现有时频分析方法特点的基础上,针对不同方法的缺点提出改进,主要工作如下:1、针对S变换(S-transform,ST)固定多分辨率缺点,将ST中高斯窗标准差构造为时间与频率的函数,称之为改进广义S变换(Improved Generalized S-transform,IGST),并利用STFT与IGST间的关系,研究了STFT支撑域最小时的高斯窗标准差决定因子,给出IGST中高斯窗最优标准差决定因子。此外,为解决调频斜率估计过程中信号各分量频率相交处易出现较大估计误差的问题,提出一种频率重组方法。仿真分析表明,频率重组方法可准确估计信号各分量瞬时频率,提高调频斜率估计精度。IGST实现了信号不同时间与频率处的更优分析,具有与传统STFT相似的抗噪性能。2、为剔除WVD中交叉项干扰,研究了线性调频信号模糊函数分布特点,在此基础上分析了一般非平稳信号模糊域分布特点,将模糊域原点周围距原点最近的极小值点作为自项与交叉项分布边界,同时,结合边缘检测与数学形态学提取出边界内的信号信息,再根据压缩感知理论,利用所选信号信息恢复重建信号时频分布。仿真结果表明,重新定义的自项分布区域包含更多信号自项信息,可用其恢复重建出聚集性更高的时频分布。此外,与传统时频分析方法相比,新方法抗噪性能更强。3、研究了常见参数化时频分析方法特点,据此提出广义参数化时频分析(General Parameterized Time-Frequency Analysis,GPTFA)方法,避免了非参数化时频分析方法时频聚集性不高的问题。此外,基于信号频率重组,提出多分量信号分离方法。仿真表明,相比于非参数化方法,参数化时频分析方法可在参数趋近理论值时得到聚集性更高的时频分布,本文所提信号分离方法能够实现多分量信号分离,并将分离结果叠加得到多分量信号的高聚集性时频分布。最后,由于采用迭代估计使参数估计性能更优,因而在低信噪比环境下,GPTFA方法仍可得到高聚集性时频分布。

关键词：非平稳信号时频分析改进广义S变换模糊函数压缩感知广义参数化时频分析

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