一种改进的雷达信号小波包特征提取方法

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雷达信号处理中的小波变换算法优化

雷达信号处理中的小波变换算法优化引言随着雷达技术的不断发展和更新，雷达信号的处理已经成为研究人员广泛关注的一个研究领域。

而在雷达信号处理中，小波变换算法已经被广泛应用。

在传统的雷达信号处理中，由于存在许多噪声干扰，传统算法所得出来的结果并不是很理想，这时候就需要用到小波变换算法。

小波变换是一种多尺度分析的方法，它可以有效去除信号中不必要的细节，提高信号的抗噪性能，提高信号处理的质量。

因此，本文将从小波变换入手，对雷达信号处理中的小波变换算法优化进行提出并探讨。

小波变换与雷达信号处理小波变换是一种基于尺度变换的信号分析方法，它可以将一段信号分解成不同尺度下的频率。

在雷达信号处理中，小波变换可以将一个复杂的雷达信号分解成很多个不同尺度的子信号，在每个子信号上进行进一步的处理，提取出最有用的信息，同时滤除噪声和多普勒骑跃等干扰。

这样处理后的信号可以更好地用来进行目标识别、目标跟踪以及应用于抗干扰等领域，是雷达信号处理中的重要手段。

小波变换优化策略1：小波基函数的选择小波基函数是小波变换的基础。

在雷达信号处理中，基函数的选择直接决定了信号处理的效果。

通常，小波函数有两种类型：离散小波和连续小波。

离散小波基函数仅在离散点上取非零值，而连续小波基函数在整个时间上取非零值。

离散小波基函数可以更好地应用于数字信号处理，而连续小波基函数则可以更好地应用于连续信号处理。

在雷达信号处理中，通常采用的是离散小波变换。

在具体选择小波基函数时，可以根据不同的需求选择不同的小波基函数。

例如，在处理非平稳信号时，Haar小波可以更好地应用于信号的瞬时特性分析。

而对于连续可微的信号，则可以选择Daubechies小波函数或Coiflet小波函数等。

小波变换优化策略2：小波分解的层数选择小波变换将信号分解成不同尺度下的子信号，每个子信号都是在相应的尺度下，用选定的小波基函数分解后得到的。

在雷达信号处理中，选择合适的小波分解层数非常重要。

雷达微动目标参数估计与特征提取方法研究

雷达微动目标参数估计与特征提取方法研究雷达微动目标参数估计与特征提取方法研究摘要：雷达技术在军事、航空、天气、地质勘探等领域起着重要的作用，然而，目标微动对雷达目标参数估计和特征提取造成了很大挑战。

本文综述了雷达微动目标参数估计与特征提取的研究现状，重点介绍了微动目标参数的定义、影响因素以及常用的估计方法和特征提取方法，并探讨了未来的研究方向。

1. 引言雷达技术应用广泛，但是当目标发生微动时，对目标参数的估计和特征提取就会受到很大影响。

目标微动是由于目标本身运动或外界干扰引起的，它会导致雷达返回信号的频谱发生变化，使得参数估计和特征提取变得困难。

因此，研究雷达微动目标参数估计与特征提取方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 微动目标参数定义与影响因素微动目标参数是指目标微动时与目标运动状态相关的参数，常见的微动目标参数包括速度、加速度、振幅、相位等。

雷达微动目标参数受多种因素影响，如目标本身性质、雷达工作模式、外界环境条件等。

了解这些影响因素对于选择合适的参数估计和特征提取方法至关重要。

3. 微动目标参数估计方法目前，常用的微动目标参数估计方法包括最小二乘法、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。

最小二乘法是一种常见且简便的估计方法，能够通过最小化预测值和观测值之间的均方误差来估计微动目标参数。

扩展卡尔曼滤波则是一种递归滤波算法，能够通过迭代更新状态向量和协方差矩阵来实现参数的在线估计。

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛采样的估计方法，具有适应性强、鲁棒性好等优点。

4. 微动目标特征提取方法在微动目标的特征提取方面，波形特征、频谱特征和图像特征是常用的方法。

波形特征是通过分析目标微动引起的雷达返回信号的波形变化来获取目标的信息，如振动频率、振幅等。

频谱特征则是通过将返回信号经过傅里叶变换得到的频谱数据进行分析，从中提取目标微动的频域特征。

图像特征是通过将雷达返回信号转换为图像进行处理，常见的方法包括基于图像处理的边缘检测、纹理分析等。

雷达天气探测中的信号特征提取技术研究

雷达天气探测中的信号特征提取技术研究雷达技术作为天气探测、航空导航等领域的重要工具，其信号处理技术的发展使得雷达系统在这些领域有了更为广泛的应用。

在雷达天气探测中，从接收到的雷达信号中提取有用的天气信息是非常关键的工作，本文将从信号特征提取技术的角度对此进行探讨。

首先，为了了解雷达信号的特点，我们需要知道雷达信号的传播方式。

雷达信号是从雷达天线发射出去，经过传播后被接收到，最后经过信号处理后得到目标信息。

雷达信号在传播途中会受到许多的噪声干扰，其中最主要的是气象干扰和地物回波。

因此，在信号处理中，需要对这些干扰进行有效的抑制，从而提取出目标信号。

信号特征提取技术是指从原始信号中提取出一些与所关心的目标信息相关的特征，以实现信号分类、识别和目标定位等目的。

在雷达天气探测中，信号特征提取技术主要有以下两种：一、时域特征提取技术时域特征是指形成雷达信号的时域波形及其所包含的幅值、升降时间、脉冲宽度等一系列与时间相关的参数。

时域特征在雷达天气探测中的应用比较广泛，其中最常用的是脉冲重复频率（PRF）、脉冲宽度和脉冲幅度。

以雷达天气探测中的降雨检测为例，可以通过分析雷达信号的脉冲重复频率和脉冲宽度，来确定雷达信号中是否存在降雨目标，以及估计降雨的强度和分布情况。

二、频域特征提取技术频域特征是指信号在频域上的表现形式，主要包括功率谱密度、频谱带宽、频率分辨率等参数。

在雷达天气探测中，最常用的频域特征是功率谱密度，它是通过对雷达信号进行快速傅里叶变换（FFT）得到的。

通过分析功率谱密度，可以确定目标在雷达信号中的频率分布，判断目标的性质以及估计目标的距离和速度等参数。

除了常规的时域和频域特征提取技术，还有许多其他的信号特征提取技术，例如小波变换、奇异值分解等。

这些技术在信号处理领域也有广泛的应用。

为了进一步提高雷达天气探测的准确性和稳定性，需要通过不断地研究和改进信号特征提取技术来完善雷达系统。

近年来，一些新的特征提取技术被引入到雷达天气探测中，如多尺度分析技术和稀疏表示技术等，这些技术可以提高雷达信号的分辨率和抗噪能力，从而更好地实现天气探测的任务。

基于Morlet小波在雷达信号脉内特征提取中的应用

0
引言
随着新体制雷达的应用，现代靶场中信号环境变得异常复
差较大）
［6 ］
。目前，时频分析是非平稳信号分析的有效方法，
通过时频分析将原来局限于时间或频谱的一维信号处理扩展使信号时频特征得到分离，进而可将对信号的到二维时频面，［7 ］分析具体到信号的特定时间和特定频率。时频分析法中 WVD 具有较高精度，但其存在无法克服的交叉项以及对噪声敏感等缺陷
［8 ～ 10 ］
杂，为了识别对方雷达信号调制类型，提取雷达信号的脉内特征是很有意义的
［1 ］
。瞬时频率能反映信号每一时刻的频率变
化，与幅度相比抗外界干扰强，是描述信号时变特征的重要调制参数，因此如何正确检测瞬时频率在非平稳信号处理中很重要
［2 ， 3 ］
。而小波分析法是时频分析中较好的方法，
。自瞬时频率被提出以来，由于其对非平稳信号的独特
［4 ］
既可以在时间与频率上同时具备良好的局部化性，又可以聚焦到对象的任意细节加以分析。小波提取脉内细微特征时需要对信号时频域都有较高的刻画，因此本文选择时频特性都比较 7， 11］都提出改进好的 Morlet 连续小波作为小波基。文献［ Morlet 小波脊线法来获得信号的瞬时频率。为了进一步提高基于 Morlet 小波脊线法的准确度，本文研究 Morlet 小波各个参数对信号调制参数提取产生的影响，通过寻找最优参数来改进
第 30 卷第 1 期 2013 年 1 月
计算机应用研究 Application Research of Computers
Vol. 30 No. 1 Jan． 2013
基于 Morlet 小波在雷达信号脉内 * 特征提取中的应用

基于小波包变换和改进SVD的特征提取

基于小波包变换和改进SVD的特征提取
赵鹏亮;席泽敏;肖欢
【期刊名称】《舰船电子工程》
【年(卷),期】2007(027)004
【摘要】提出了基于小波包变换和改进奇异值分解的高分辨雷达目标一维距离像特征提取方法.利用该方法对三种目标分类进行仿真实验,结果表明:该特征提取方法,对平移和姿态角变化有较强的稳健性,说明该算法是有效的.
【总页数】3页(P123-125)
【作者】赵鹏亮;席泽敏;肖欢
【作者单位】海军工程大学,武汉,430033;海军工程大学,武汉,430033;海军工程大学,武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.改进的谐波小波包变换及其在弱故障特征提取中的应用 [J], 田福庆;罗荣
2.改进的基于小波包变换的语音特征提取算法 [J], 吴亮春;潘世永;何金瑞;张东海
3.基于小波包与SVD变换的费控卡表交互故障测试装置设计 [J], 唐志涛;潘俊涛;龙东;李金瑾
4.基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取 [J], 马增强;张俊甲;张安;阮婉莹
5.基于小波变换与SVD的水电机组振动信号特征提取研究 [J], 刘东;王昕;黄建荧;胡晓;肖志怀
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小波包特征提取法在探地雷达回波信号分析中的应用

小波包特征提取法在探地雷达回波信号分析中的应用王唯;郑正奇;王晓华;夏薇【摘要】论述了用三角波雷达探测地下金属目标物的原理,介绍了小波包理论,给出了小波包特征提取的算法.同时利用小波包特征提取算法对雷达回波信号进行数据处理,并给了在实验室条件下探测的结果.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2005(029)002【总页数】4页(P149-152)【关键词】探地雷达;三角波;小波包变换;信号分析【作者】王唯;郑正奇;王晓华;夏薇【作者单位】华东师范大学,信息学院,上海 200062;华东师范大学,信息学院,上海200062;华东师范大学,信息学院,上海 200062;华东师范大学,信息学院,上海200062【正文语种】中文【中图分类】P631.3探地雷达可以应用在工程质量无损探测、金属探伤、地下介质的检测等诸多方面。

目前国内外使用脉冲雷达进行地下探测的研究比较多，这种方法在雷达和目标间距离远的情况下比较适用。

在实际应用中，有许多情况是探测离地面很近的目标，如探测距离1 m以内时，该方法使用起来很困难，而采用连续三角波调频的方法可以比较好地探测到近距离的目标。

雷达回波信号非平稳或时变时,用于分类的特征往往包含在局部的时-频信息中,用一般的变换方法提取有效的征特比较困难。

傅里叶变换(DFT)是一种纯频率变换，具有最优的频率分辨率，最差的时间分辨率，不能提供任何局部时间段上的频率信息，所以用来提取时变信号的特征通常效果不佳。

短时傅里叶变换(STFT)具有时-频分析能力，但时频单元(窗)是固定的。

近年来提出的小波、小波包理论是非平稳信号处理的有效工具，小波包分解技术能够把非平稳信号分解到不同层次、不同频道的序列，为非平稳信号特征的提取提供了新的有效的手段。

笔者利用Haar小波系对信号进行三层小波包分解。

1 雷达系统简介雷达系统主要包括雷达信号的发射和接受装置及检测设备，包括三角波发生器、压控振荡器、微波功放、发射接收天线、环行器、滤波器、检波器和数据采集A/D模块。

小波变换在序列模式识别中的特征提取方法

小波变换在序列模式识别中的特征提取方法小波变换是一种用于信号分析和处理的重要工具，它在序列模式识别中具有广泛的应用。

本文将介绍小波变换在序列模式识别中的特征提取方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。

一、小波变换简介小波变换是一种将信号分解成不同频率成分的方法。

与傅里叶变换不同，小波变换可以同时提供时间和频率信息，因此在处理非平稳信号时更加有效。

小波变换通过将信号与一组基函数进行卷积运算，得到不同尺度和频率的小波系数，从而实现信号的分解和重构。

二、小波变换在序列模式识别中的应用1. 特征提取小波变换可以将原始信号分解成不同频率的子信号，每个子信号对应不同的尺度和频率。

这些子信号可以被视为原始信号的特征，用于表示信号的局部特征。

通过选择适当的小波基函数和分解层数，可以提取出与序列模式相关的特征，如频率、振幅、相位等。

2. 去噪序列模式识别中常常会遇到噪声干扰的问题，而小波变换具有抑制噪声的能力。

通过对信号进行小波分解，可以将噪声和信号的高频成分分离开来，从而实现噪声的去除。

在小波域中，可以通过设置阈值来抑制小波系数中的噪声，然后进行逆变换重构信号。

三、小波变换在序列模式识别中的优势1. 多分辨率分析小波变换具有多分辨率分析的特点，可以对信号的不同频率成分进行分解和分析。

这种多尺度的特性使得小波变换在序列模式识别中能够提取到不同时间尺度下的特征，从而更好地捕捉序列模式的动态变化。

2. 局部特征提取小波变换可以将信号分解成不同尺度的子信号，每个子信号对应信号的局部特征。

这种局部特征提取的方法更适用于序列模式识别中，因为序列模式通常具有局部的时空特征。

通过对不同尺度子信号的分析，可以提取到序列模式中的局部特征，从而实现更准确的识别。

四、小波变换在序列模式识别中的局限性1. 选择合适的小波基函数小波变换的性能很大程度上依赖于所选择的小波基函数。

不同的小波基函数对信号的分解和重构效果有所差异，因此在应用中需要根据具体问题选择合适的小波基函数。

基于小波变换的雷达辐射源信号特征提取

２．ｏｔｗｅｔＳｕｈｓｎａＲｅｅｒｈＩｔｔｔｆＥｌｃｒｎｉＣｈｉｓａｃｎｓｉｕｅｏｅｔｏｃＥｑｕｐｍｅｔＣｈｅｇｕＳｃａ０６，Ｃｈｎｉｎ。ｎｄｉｈｕｎ６１０３ｉａ；
３ＳｈｏｆｎｏｍａｉｎＳｉｎｅｅｈ００ｙｏｔｗｓＪａｔｎｉｅｓｙｈｎｄｉｈａ１０，Ｃｉａ．ｃｏｌｆｒｔｃｅｃ＆Ｔｃｎｌｇ，ＳｕｈｅｔｉｏｏｇＵｎｖｒｉ，ＣｅｇｕＳｃｕｎ６０３ｏＩｏｔ１ｈｎ）
ｏｈｒｅｅｇｎｒｐｏｉｔｒｓａｅｃｒｅａｉｎｅｏｓｆｄｔｉｃｅｆｃｅｔｒｄｐｅｏｅｈｒａｔｅｎｒｙｅｔｏｙｆｍｎｅ－ｃｌｏｒｌｔｏｓｄｎｉｅｏｅａｌｏｆｉｉｎｓｗｅｅａｏｔｄｔｇｔｅｓｒｔ．ｉｎｉｎｌｆａｕｅｖｃｏｓｗｏｄｍｅｓｏａｅｔｒｅｔｒ．Ｅｘｅｉｎｅｕｔｅｐｒｍｅｔｒｓｌｓｄｍｏｓｒｔｄｔａｈｅｔｒｓｏｅｙｉａａａｎｔａｅｈｔｔｅｆａｕｅｆｔｎｔｐｃｌｒｄｒｅｔｅｉｎｓｅｔａｔｄｂｖｌｔｔａｓｏｍｈｗｅｏｄｐｅｏｍａｃｆｎｉｅｒｓｓａｃｎｌｓｅｎｍｉｔｒｓｇａｘｒｃｅｙｗａｅｅｒｎｆｒｓｏｄｇｏｒｒｎｅｏｏｓ・ｅｉｔｎｅａｄｃｕｔｒｇｌｆｉ

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ｇｅｔｒｓａｅｅｔａｔｄｆｏｗａｅｅｃｅｏｆｃｅｔｉｈａｅｄ — ｏｓｄｉｖｌｔｄｍａｎ．ＦｉＹｆａｕｅｒｘｒｃｅｒｍｖｌｔｐａｋｔｃｅｉｉｎｓｗｈｃｒｅｎｉｅｎｗａｅｅｏｉ —
意的识别效果。
关键词：波包变换；号去噪；小信特征提取；支持向量机
中图分类号：Ｎ５．１Ｔ９７５文献标识码：Ａ文章编号：６１— ６３２１）１０９Ｉ１７０７（０２０ — ０Ｏ—
ＩｐｏｅｄｒＳｉｎｌＦｅｔｅＥｘｒｃｉｎＢａｅｎＷａｅｅｃｔＤｅＮｏｓｎｍｒｖｄＲａａｇａａｕｒｔａｔｏｓｄｏｖｌｔＰａｋｅ－ｉｉｇ
３７２２部队，南洛阳４１２）．１８河７０２
摘要：针对低信噪比下雷达辐射源信号分类问题，出一种基于小波包特征提取的改进方法。提
首先对信号进行小波包分解，然后在小波域采用阈值收缩降噪方法对小波包系数进行去噪处理，提取去噪后小波包能量的统计特征，并最后设计支持向量机分类器实现对雷达信号的自动分类。实验结果表明，用去噪小波包的特征提取方法能有效降低噪声对信号识别效果的影采响，ＳＲ＝一３Ｂ时，号的平均识别率仍能到达９．％，较低信噪比下能够得到较为满当Ｎｄ信３３在
一
种改进的雷达信号小波包特征提取方法
白航，拥军，国庆谢巍。赵赵，
（．息工程大学信息工程学院，南郑州４００；．１０１信河５０２２６９６部队，北廊坊０５０河６０１
２Ｕｉ６９６，Ｌｎｆｎ６０１ｈｎ；３Ｕｎｔ１８．ｎｔ１０ａｇ．ｇ０５０，Ｃｉａ．ｉ７２２，Ｌｏａｇ４０２，Ｃｉａｕｙｎ７１２ｈｎ）
ＡｂｓｒｃＴｏｃｒｅｔｌｓｉｙａｖｎｃｄｒｄｒｅｉｅｉｎａｓｕｄｅｈｅｃｎｉｉｎｏｏｓｇａｏｓｔａｔ：ｏｒｃｌｃａｓｆｄａｅａａｍｔｒｓｇｌｎｒｔｏｄｔｆｌｗｉｎｌｎｉｅｙｔｏｒｔｏ，ａｎｖｌａｐｏｃｓｎｖｌｔｐａｋｔｄ－ｏｓｎｏｅｔｒｘｒｃｉｎｉｒｐｓｄＢｙｔｉａｉｏｅｐｒａｈｕｉｇｗａｅｅｃｅｅｎｉｉｇｆｒｆａｕｅｅｔａｔｏｓｐｏｏｅ．ｈｓｍｅｈｄ，ｗａｅｅｃｅｒｎｆｒｔｏｓｕｅｏｄｅｏｔｏｖｌｔｐａｋｔｔａｓｏｍａｉｎｉｓｄｔｃｍｐｏｅｒｄｒｅｔｒｓｇａ，ａｄｔｅｈｎｒｓａａｍｉｅｉｎｌｎｈｎｔｅｅｅ — ｔ
第１３卷第１期
２１０２年２月
信息工程大学学报
ＪｕｎｌｏｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｒｎｉｅｓｔｏｒａｆＩｆｒｔｇｎｅｉｇＵｎｖｒｉｙｏ
Ｖ０｜１．１ｌ３ＮｏＦｂ２２ｅ．０１
ＢＩａｇ，ＺＡＯＹｎ－ｎ，Ｈｕ．ｉＸＥＷｅＡｎＨＨｏｇｊ ’ ＺＡＯＧｏｑｎ，Ｉｉｕｇ
（．ｎｔｕｅｏｆｒａｏｎｉｅｉｇＩｆｍａｏｎｉｅｒｇＵｉｒｔ，ｈｎｚｏ５０２Ｃｉ；１ＩｓｔｔｆｎｏｍｔｎＥｇｅｒ，ｎｏｔｎＥｇｅｉｎｖｓｙＺｅｇｈｕ４００，ｈｎｉＩｉｎｎｒｉｎｎｅｉａ
Ｋｅｒｓ：ｖｌｔｐｃｅｒｎｆｒｔｏｙｗｏｄｗａｅｅａｋｔｔａｓｏｍａｉｎ；ｓｇａｅｎｉｉｇ；ｆａｕｅｅｔａｔｎ；ｓｐｏｔｖｃｏａｉｎｌｄ — ｏｓｎｅｔｒｘｒｃｉｏｕｐｒｅｔｒｍ —
ｉａｌＥｘｅ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｎａｅｕｌｎｉａｅｔａｈｒｐｓｄａｒａｈｃｎｒｄｅｔｅｉｆｅｃｆｎｉｅｏｃｌｙ．ｐｒｍｅｔｌｒｓｔｉｄｃｔｈｔｔｅｐｏｏｅｐｐｏｃａｅｕｃｈｎｕｎｅｏｏｓｎｓｌｒｃｇｉｉｎａｃｒｃ．ＥｖｎｗｈｎＳｅｏｎｔｏｃｕａｙｅｅＮＲ＝一３ｄ，ｔｒｐｏｅｔｏｒｓｅｆｃｉｅｙ，ｔｃｕａＢｈｅｐｏｓｄｍｅｈｄｗｏｋｆｅｔｖｌｗｉａｃｒ — ｈｃｐｔ３．ｙｕｏ９３％．
ｎｌａｌｙ，ｔｅＳｕｐ￣ＶｅｔｒＭａｈｎｓｃａｓｆｅｓｄｓｇｅｒｉｅｔｎａａｍｉｅｉｎｌｕｏｔｈｐｏｃｏｃｉｅｌｓｉｒｉｅｉｎｄｆｄｎｉｇｒｄｒｅｔｒｓｇａｓａｔｍａ— ｉｏｉｆｔ