针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform,GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论...针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform,GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论层面推导出LFM信号在进行GST后对应的参数特性,论证Hough变换的可行性,推导出GSTH变换后LFM信号与噪声的概率密度分布函数,给出了基于奈曼-皮尔逊准则进行峰值检测时,检测门限的计算方法与确定流程。利用GST时频聚焦性提供良好的直线线性,有易于Hough变换的直线检测,提升变换后主峰峰值并降低副峰高度。通过与WHT(Wigner-Hough transform)、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,定量评估算法的适用性,并与经典算法对比,定性的描述出算法良好的时频聚焦性,凸显GSTH算法在强噪声背景下具有更好的检测精度与适用范围。展开更多
空间中存在的射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)会污染合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的回波数据,进而影响成像质量以及基于图像的应用。本文针对RFI的特点,提出了一种基于广义S变换(Generalized S Transform,G...空间中存在的射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)会污染合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的回波数据,进而影响成像质量以及基于图像的应用。本文针对RFI的特点,提出了一种基于广义S变换(Generalized S Transform,GST)时频滤波的干扰抑制算法。该算法首先利用配对样本T检验对存在干扰的回波数据进行检测并标记,然后对被标记的回波数据的实部与虚部分别进行处理:将数据变换到广义S变换域,逐条对时间窗内的数据进行子空间滤波完成干扰抑制,接着把干扰抑制后的数据反变换到时域并与未标记信号组成新的纯净回波数据集,最后利用成像算法进行成像处理得到清晰的SAR图像。所提出算法可以在有效抑制SAR数据中射频干扰的同时,减少处理过程中有用信号的损失,实验结果验证了算法的有效性。展开更多
文摘针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform,GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论层面推导出LFM信号在进行GST后对应的参数特性,论证Hough变换的可行性,推导出GSTH变换后LFM信号与噪声的概率密度分布函数,给出了基于奈曼-皮尔逊准则进行峰值检测时,检测门限的计算方法与确定流程。利用GST时频聚焦性提供良好的直线线性,有易于Hough变换的直线检测,提升变换后主峰峰值并降低副峰高度。通过与WHT(Wigner-Hough transform)、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,定量评估算法的适用性,并与经典算法对比,定性的描述出算法良好的时频聚焦性,凸显GSTH算法在强噪声背景下具有更好的检测精度与适用范围。
文摘空间中存在的射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)会污染合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的回波数据,进而影响成像质量以及基于图像的应用。本文针对RFI的特点,提出了一种基于广义S变换(Generalized S Transform,GST)时频滤波的干扰抑制算法。该算法首先利用配对样本T检验对存在干扰的回波数据进行检测并标记,然后对被标记的回波数据的实部与虚部分别进行处理:将数据变换到广义S变换域,逐条对时间窗内的数据进行子空间滤波完成干扰抑制,接着把干扰抑制后的数据反变换到时域并与未标记信号组成新的纯净回波数据集,最后利用成像算法进行成像处理得到清晰的SAR图像。所提出算法可以在有效抑制SAR数据中射频干扰的同时,减少处理过程中有用信号的损失,实验结果验证了算法的有效性。
