改进Wigner-Hough变换在多分量LFM信号特征提取中的应用
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更新于2024-08-12
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"这篇论文是2008年10月发表在北京理工大学学报上的,由刘锋、孙大鹏等人合著,主要探讨了如何解决基于Wigner-Hough变换的多分量线性调频(LFM)信号特征提取过程中受到噪声干扰的问题。他们提出了一种新的方法,即采用改进的Sobel算子来检测含噪信号的Wigner分布(WVD)时频图中的边缘特征,并利用Hough变换进一步提取信号特征。通过与原始WHT、SPWD-Hough变换的比较,证实了改进后的WHT在多分量LFM信号特征提取上的优越性。该研究属于自然科学领域,具体分类为电子技术与信息科学。"
正文:
本文的研究焦点在于改进Wigner-Hough变换在多分量LFM信号特征提取中的应用。线性调频信号是一种广泛应用于雷达、通信等领域的信号类型,其特性在于频率随时间线性变化。然而,由于环境噪声的存在,传统的Wigner-Hough变换在提取这类信号特征时可能会受到影响,导致特征提取的准确性下降。
为了克服这一问题,作者引入了数字图像处理中的Sobel算子。Sobel算子是一种常用的边缘检测算子,可以有效地检测图像的边缘信息。在含噪的Wigner分布时频图中,应用Sobel算子可以增强信号边缘的显著性,降低噪声对特征识别的影响。之后,通过Hough变换,可以从增强的边缘信息中准确地提取出LFM信号的特征参数,如起始时刻、结束时刻、频率斜率等。
Wigner-Hough变换(WHT)是将Wigner分布与Hough变换相结合的一种方法,旨在利用Wigner分布的时间-频率局部化性质和Hough变换的参数检测能力。然而,原始的WHT在处理多分量LFM信号时可能受到噪声的干扰。为此,作者提出了改进的WHT,即在WHT的基础上结合Sobel算子的边缘检测,提高了在噪声环境下的特征提取性能。
通过计算机仿真,作者比较了改进的WHT、原始WHT以及基于小波包分解的SPWD-Hough变换在多分量LFM信号特征提取的效果。实验结果表明,改进的WHT在保持信号特征提取的准确性方面表现出最佳性能,这为在实际噪声环境中处理多分量LFM信号提供了有效的解决方案。
该论文的贡献在于提出了一种针对多分量LFM信号的噪声抑制方法,提升了Wigner-Hough变换在特征提取中的鲁棒性。这一研究对于提升信号处理系统在复杂环境下的性能,尤其是在雷达信号分析和通信系统中具有重要的理论和实践意义。
2013-12-06 上传
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