检索结果-内蒙古大学图书馆

电气技术 2016年第5期17卷 49-53页

作者：高倩陈晓英孙丽颖辽宁工业大学电气工程学院辽宁锦州121001

现场采集的电能质量信号中夹杂着高斯白噪声和脉冲噪声,这些噪声的存在给电能质量信号的检测与分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪预处理。针对传统去噪方法的局限性,本文给出了基于可调q小波变换与基追踪的去噪算法,该方法先... 详细信息

现场采集的电能质量信号中夹杂着高斯白噪声和脉冲噪声,这些噪声的存在给电能质量信号的检测与分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪预处理。针对传统去噪方法的局限性,本文给出了基于可调q小波变换与基追踪的去噪算法,该方法先用不同品质因数的小波基函数对含噪信号进行稀疏分解,再利用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理,最后对优化的小波系数进行重构,这样就实现了电能主特征信号与脉冲噪声和高斯白噪声的分离,从而达到去噪的目的。仿真结果表明该方法可以有效地去除电能质量信号中的高斯白噪声及脉冲噪声,且去噪效果和可靠性优于广泛使用的小波去噪和集合经验模态分解去噪。

关键词：可调q小波变换基追踪高斯白噪声脉冲噪声去噪

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基于可调q小波变换去噪和扩展Prony算法的谐波与间谐波检测

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科技风 2015年第24期 87-88页

作者：高倩陈晓英辽宁工业大学电气工程学院辽宁锦州121001

利用扩展Prony算法对电力系统谐波、间谐波进行检测时,由于实际信号中夹杂着随机噪声和脉冲噪声,而扩展Prony算法对噪声比较敏感,因此提出了一种基于可调q小波变换去噪和扩展Prony算法的谐波与间谐波检测方法。该方法先利用可调q小波变... 详细信息

利用扩展Prony算法对电力系统谐波、间谐波进行检测时,由于实际信号中夹杂着随机噪声和脉冲噪声,而扩展Prony算法对噪声比较敏感,因此提出了一种基于可调q小波变换去噪和扩展Prony算法的谐波与间谐波检测方法。该方法先利用可调q小波变换对信号进行去噪预处理,再利用扩展Prony算法对去噪后的信号进行分析。仿真结果表明该方法有利于提高扩展Prony算法对谐波和简谐波的检测精度。

关键词：谐波间谐波可调q小波变换扩展Prony算法

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基于自适应可调q因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术

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信号处理 2021年第2期37卷 304-316页

作者：冯云宗竹林李思琦电子科技大学电子科学技术研究院四川成都611731

本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题,根据海杂波和目标的振荡特性差异,提出了一种基于自适应可调q因子小波变换(Adaptive Tunable q-factor Wavelet Transform, A-TqWT)的海杂波背景下的目标检测算法。通过迭代计算、搜索出... 详细信息

本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题,根据海杂波和目标的振荡特性差异,提出了一种基于自适应可调q因子小波变换(Adaptive Tunable q-factor Wavelet Transform, A-TqWT)的海杂波背景下的目标检测算法。通过迭代计算、搜索出最能匹配海杂波和目标振荡特性的可调q小波变换(TqWT)三元参数组合(q,r,J),运用形态分量分析法(Morphological Component Analysis, MCA)对海面回波信号进行分析,得到目标的最优稀疏表示;再根据目标分量各小波子带占总能量的比重,选取合适的门限确定重构小波系数集进行重构,得到目标的重构信号,从而实现目标和海杂波的有效分离。最后在IPIX实测数据集上添加慢速微弱运动目标进行算法验证,结果表明本文提出的算法可以有效检测出落入海杂波多普勒通道中的慢速微弱目标,且不需要任何目标和杂波的先验信息。

关键词：海杂波目标检测自适应可调q小波变换 IPIX数据集

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基于稀疏分解的海面微动目标识别

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系统工程与电子技术 2023年第4期45卷 1016-1023页

作者：黄瀚仪胡仕友郭胜龙李珊君舒勤四川大学电气工程学院四川成都610000 北京华航无线电测量研究所北京100013

海洋环境下杂波较强,慢速微弱目标的多普勒频率往往会落入海杂波多普勒频宽中,传统动目标检测方法难以检测出目标回波。为了解决此类问题,依据海杂波与目标在震荡属性和稀疏特性上的差异,首先利用可调q小波变换算法分别获得对应的自适... 详细信息

海洋环境下杂波较强,慢速微弱目标的多普勒频率往往会落入海杂波多普勒频宽中,传统动目标检测方法难以检测出目标回波。为了解决此类问题,依据海杂波与目标在震荡属性和稀疏特性上的差异,首先利用可调q小波变换算法分别获得对应的自适应完备字典。然后,运用形态成分分析算法得到对应的目标稀疏系数和杂波稀疏系数;再把稀疏系数与各自的自适应字典相乘得到目标分量与杂波分量。最后,在雷达对海探测数据集下验证了算法的有效性。

关键词：海杂波目标识别稀疏分解可调q小波变换

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基于相邻系数TqWT与改进TLS-ESPRIT算法的电力系统低频振荡模态辨识

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高电压技术 2019年第3期45卷 890-898页

作者：刘思议张程金涛国网福建省电力有限公司漳州供电公司漳州363000 福州大学电气工程与自动化学院福州350108

针对广域测量系统低频振荡过程中的高斯噪声干扰和定阶问题,提出了相邻系数的可调q因子小波变换(TqWT)与改进TLS-ESPRIT算法相结合的方法对电力系统低频振荡信号进行模态辨识。该方法利用TqWT对含噪低频振荡信号进行分解,得到初始的小... 详细信息

针对广域测量系统低频振荡过程中的高斯噪声干扰和定阶问题,提出了相邻系数的可调q因子小波变换(TqWT)与改进TLS-ESPRIT算法相结合的方法对电力系统低频振荡信号进行模态辨识。该方法利用TqWT对含噪低频振荡信号进行分解,得到初始的小波系数,再利用相邻系数阈值规则对得到的小波系数进行处理,再对处理后的小波系数进行重构,达到去噪的目的;最后将去噪的信号运用改进总体最小二乘–旋转不变技术(TLS-ESPRIT)算法辨识,得到低频振荡模态参数。数值算例仿真、IEEE四机两区域仿真及北美电网实际案例仿真等结果表明,该方法能够准确辨识出低频振荡模态参数,相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点。该辨识方法具有较强的实用性,能够较好地实现在线辨识,为下一步的低频振荡抑制研究奠定了基础。

关键词：低频振荡可调q小波变换相邻系数阈值去噪高斯噪声模态辨识

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基于稀疏表示的TqWT在低频振荡信号去噪中应用

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电力系统保护与控制 2016年第13期44卷 55-60页

作者：高倩陈晓英孙丽颖辽宁工业大学电气工程学院辽宁锦州121001

为了改善低频振荡信号的去噪效果,为低频振荡信号的检测与分析提供准确可靠的数据,在分析可调q小波变换和稀疏表示原理的基础上,给出了一种基于稀疏表示的可调q小波变换去噪方法。该方法先利用可调q小波变换对含噪的低频振荡信号进行稀... 详细信息

为了改善低频振荡信号的去噪效果,为低频振荡信号的检测与分析提供准确可靠的数据,在分析可调q小波变换和稀疏表示原理的基础上,给出了一种基于稀疏表示的可调q小波变换去噪方法。该方法先利用可调q小波变换对含噪的低频振荡信号进行稀疏分解,得到初始的小波系数。再利用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理。最后对优化的小波系数进行重构,获取干净无噪的低频振荡信号。通过仿真分析验证了该方法的去噪效果和可靠性优于目前广泛使用的小波软、硬阈值去噪法。

关键词：可调q小波变换稀疏表示低频振荡信号去噪

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一种基于能量选择的改进TqWT海杂波抑制算法

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现代雷达 2018年第10期40卷 32-37页

作者：潘美艳杨予昊李大圣陈建军南京电子技术研究所南京210039 中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室南京210039

针对雷达对海探测中海杂波抑制问题,研究了基于能量选择的改进可调q小波变换（TqWT）海杂波抑制算法。根据目标和海杂波振荡属性差异,通过TqWT将回波信号分解到不同子带的小波系数中,并利用基追踪去噪（BPD）对小波系数稀疏优化后进行... 详细信息

针对雷达对海探测中海杂波抑制问题,研究了基于能量选择的改进可调q小波变换（TqWT）海杂波抑制算法。根据目标和海杂波振荡属性差异,通过TqWT将回波信号分解到不同子带的小波系数中,并利用基追踪去噪（BPD）对小波系数稀疏优化后进行目标重构。为更好的重构目标信号,文中基于子带能量最优分布准则,提出了能量选择法,提取目标能量占优层级的小波系数进行重构,实现目标与海杂波的有效分离。论文分析了雷达观测时间对算法性能的影响,为该方法的工程应用提供指导。通过在CSIR公开数据集上进行实验,结果验证了该算法的性能,改善了输出信杂比。

关键词：可调q小波变换海杂波抑制能量选择法 CSIR数据集

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海杂波背景下的目标检测技术研究

海杂波背景下的目标检测技术研究

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作者：冯云电子科技大学

学位级别：硕士

海杂波抑制及其背景下的目标检测技术一直是当前雷达信号处理领域研究的热点和难点。由于海杂波产生的机理极其复杂,对于海面慢速微弱目标以及漂浮目标而言,其多普勒谱与海杂波的多普勒谱相混叠,目标被强海杂波所淹没,传统的基于频域滤... 详细信息

海杂波抑制及其背景下的目标检测技术一直是当前雷达信号处理领域研究的热点和难点。由于海杂波产生的机理极其复杂,对于海面慢速微弱目标以及漂浮目标而言,其多普勒谱与海杂波的多普勒谱相混叠,目标被强海杂波所淹没,传统的基于频域滤波的方法很难将目标提取出来。为了适应现代雷达目标检测的高要求,在海面回波实测数据的基础上,深入研究分析海杂波和海面目标的特性,根据二者的特性差异,设计具有良好性能的目标检测算法是一个非常有意义的研究方向。本文在IPIX对海雷达实测海面回波数据的基础上围绕着海杂波背景下的目标检测技术进行研究。首先基于实测海杂波数据深入研究分析了海杂波的性质,在此基础上本文开展了基于海杂波和目标振荡特性差异及混沌特性差异的海面慢速微弱目标及漂浮目标的检测研究,并且通过仿真实验验证了相关算法的有效性及优势。本文的主要内容及创新如下:1、在IPIX对海雷达实测海面回波数据集的基础上,以理论分析结合实测数据验证的方式,深入研究、分析了海杂波的幅度分布统计特性、混沌特性、时间相关性、空间相关性以及振荡特性。2、根据海杂波和目标回波振荡特性的差异,引入稀疏表示思想,形态分量分析方法(Morphological Component Analysis,MCA)对海面回波建立了约束优化模型;设计了自适应可调q小波变换(Adoptive Tunable q Wavelet Transform,A-TqWT)算法。在此基础上提出了基于A-TqWT的海面慢速微弱运动目标检测算法,通过仿真证明了该算法可以有效检测出落入海杂波多普勒通道中的慢速微弱目标,并且海杂波的抑制是自适应的,不需要任何杂波和目标的先验信息,具有良好的工程实用价值。3、基于实测海面回波数据证明了海面回波时间序列具有混沌特性。研究了海面回波时间序列的排列熵(Permutation Entropy,PE)和加权排列熵(WPE)特征,并以此来对海杂波和目标的复杂度及随机性信息进行定量刻画。证明了海面回波时间序列的PE和WPE特征对海杂波和目标进行区分的可行性,并且相比PE特征,WPE特征具有更好的区分度。在此基础上提出了基于海面回波时间序列的WPE特征的目标检测算法,并在高、中、低三种不同海况条件下基于实测数据对算法的性能进行了验证。4、引入变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)思想,基于相关性指标设计了自适应变分模态分解(Adoptive Variational Mode Decomposition,A-VMD)算法。对海面回波信号进行自适应分解后选取对海杂波和目标区分度较好的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量进行重构。在此基础上证明了经A-VMD分解后的重构信号的WPE特征相比原始信号的WPE特征具有更好的区分目标和海杂波的能力,进而提出了基于A-VMD和WPE特征联合的海面目标检测算法。经实测数据验证,该算法的特征区分能力更强,可以在高、中、低三种不同海况条件下有效检测出海面漂浮微弱目标。

关键词：海杂波目标检测可调q小波变换加权排列熵变分模态分解

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基于稀疏表示理论和深度学习的海杂波抑制技术

基于稀疏表示理论和深度学习的海杂波抑制技术

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作者：潘美艳中国电子科技集团公司电子科学研究院

学位级别：硕士

随着我军走向深蓝和国家海洋开发战略的不断推进,急需提高海面雷达探测能力。海杂波抑制技术在海面目标检测领域至关重要。海杂波回波幅度强,特性复杂,导致海面弱小目标信杂比低,易于淹没在海杂波中,造成目标检测困难。传统的海杂波抑... 详细信息

随着我军走向深蓝和国家海洋开发战略的不断推进,急需提高海面雷达探测能力。海杂波抑制技术在海面目标检测领域至关重要。海杂波回波幅度强,特性复杂,导致海面弱小目标信杂比低,易于淹没在海杂波中,造成目标检测困难。传统的海杂波抑制技术主要是基于目标和海杂波能量及频谱分布特性的差异而设计。但海面动目标易落入杂波多普勒通道中,难以通过时域或频域分离。因此,探索新的海杂波抑制技术,实现雷达在强杂波背景下远距离目标探测,具有非常重要的理论意义和工程应用价值。本文应用稀疏表示理论和深度卷积网络对海杂波抑制技术和海面目标检测方法进行了深入研究。研究内容主要分为三个方面:1)首先对海杂波统计相关模型和复杂的物理机理做了分析,在此基础上提出了海杂波和目标的振荡特性以及深层网络特征分析新途径,这些特性的分析为后续新型海杂波抑制算法的研究提供了重要理论支撑和算法设计参考。2)研究了稀疏表示海杂波抑制算法。根据海杂波和目标振荡特性差异,通过可调q小波变换得到海杂波和目标的稀疏表示。提出一种能量选择法优选目标的小波表征系数实现目标有效重构。针对主杂波区的海面目标,给出了一种易于工程实际应用的品质因子q的选取准则,实现了主杂波区q因子的通用化设计;提出一种基于分数阶傅里叶变换域补偿的可调q小波变换(Tunable q-factor Wavelet Transform,TqWT)改进算法,解决了变加速运动目标的检测难题。最后分析了不同雷达工作条件、目标运动特征和海杂波特性等对稀疏表示海杂波抑制效果的影响,给出了算法使用条件,为实际工程应用提供参考。南非科学与工业研究院(The Council for Scientific and Industrial Research,CSIR)实测数据集验证表明,稀疏表示方法输出信杂比(Signal to Clutter Ratio,SCR),相比于传统抑制方法的提高了 3～7dB,目标检测性能显著提升。3)研究了基于深层卷积网络的海面目标检测技术。将雷达回波信号构建成适合深度学习网络尺寸和卷积算子形态的目标背景图像,建立了包含8455个样本的训练集和测试集,并通过平移、翻转等操作扩充输入样本集,用以验证算法性能,提升网络的泛化能力。根据海面目标回波和海杂波的深层网络特征差异,借鉴Faster R-CNN深层卷积网络架构,通过批量计算(Batch size)实现速度和准确率的提升,利用暂时性失活(Dropout)操作防止过拟合,增强了网络的泛化性能和鲁棒性,可以自动地端到端的检测海面目标,实现了从基于统计模型的海面目标检测方法向基于数据驱动的检测方法的转变。CSIR数据集实测结果表明,虚警率为10-3时检测率为58%,比传统CFAR检测提高约28%,探索了深度学习海面目标检测新方向。

关键词：海杂波抑制海面目标检测稀疏表示可调q小波变换深度学习

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