改进Morlet小波在雷达信号特征提取中的高效应用

"该文研究了一种新的Morlet小波在雷达信号特征提取中的应用，旨在提高瞬时频率的估计准确性。通过对小波脊线原理的分析，利用改进的Morlet小波原子来提取雷达信号的特征。文章指出，传统的估计方法如Hilbert变换、时频分析等在某些情况下精度不足或易受噪声干扰。文中引用了利用小波变换提取小波脊线的方法，但指出这种方法在选择最佳小波参数和噪声环境下存在精度问题。作者提出了一种改进的Morlet小波原子方法，旨在同时提升检测概率、抗噪性能和检测精度。这种方法考虑了小波参数对信号调制特征的影响，以实现更精确的特征提取。" 本文是关于雷达信号处理的研究论文，主要关注的是非平稳信号的瞬时频率估计。瞬时频率作为描述信号时变特性的关键参数，其准确估计对于雷达信号分析至关重要。现有的估计方法，如Hilbert变换、时频分析等，在某些情况下存在精度和抗噪声能力的局限。 作者提出了一种基于新的Morlet小波原子的小波脊线提取方法。Morlet小波是一种广泛应用的复小波，结合了Gabor小波的时间局域性和傅里叶变换的频率局域性，尤其适合分析带有瞬时频率变化的信号。然而，传统的Morlet小波在选择最佳参数和噪声环境下的性能有待提高。 改进的Morlet小波原子方法旨在克服这些限制，通过优化小波参数来增强信号特征的提取。这种方法不仅提高了检测信号脊线的概率，还强化了抗噪声性能，同时保持了较高的检测精度。小波脊线是小波变换中反映信号瞬时特性的曲线，通过分析小波脊线可以揭示信号的内在结构和频率变化。 论文中进行了仿真实验，比较了改进的Morlet小波原子与普通Morlet小波在提取雷达信号特征时的表现，验证了新方法的有效性。实验结果表明，改进的Morlet小波在检测概率和抗噪性能方面表现出优越性，这对于雷达信号特征提取和后续的信号处理具有重要意义。 该研究提供了一种新的工具，用于改善雷达信号的瞬时频率估计，特别是在复杂和噪声环境下的应用。这将有助于提升雷达系统的性能，例如目标识别、跟踪和干扰抑制等。