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基于时频联合尺度变换的中轨SAR斜视成像方法
被引量：
1
1
作者
陈权
孙光才
+1 位作者
刘文康
邢孟道
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期309-314,共6页
在中轨合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中,大斜视角以及长合成孔径时间会导致信号产生严重的距离走动和二维空变。首先,针对信号的距离走动问题,采用了变脉冲重复频率(pulse repetition frequency,PRF)技术对回波进行录...
在中轨合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中,大斜视角以及长合成孔径时间会导致信号产生严重的距离走动和二维空变。首先,针对信号的距离走动问题,采用了变脉冲重复频率(pulse repetition frequency,PRF)技术对回波进行录取,消除大距离走动带来的回波接收问题。然后,针对传统的波数域算法不能实现大斜视中轨SAR信号的聚焦问题,提出了一种结合改进的Stolt插值的时频联合尺度变换的成像方法,利用方位时间尺度变换来解决信号方位调频率的2次空变,再使用改进的Stolt插值完成距离徙动校正。最后,利用多普勒尺度变换来处理剩余的高次空变。通过仿真结果可以证明所提算法的有效性。
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关键词
中轨SAR
二维空变
变PRF
时频
联合
尺度
变换
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职称材料
基于S变换标准模板相似度的电压暂降分类
被引量：
22
2
作者
李康瑞
杨洪耕
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第12期139-146,153,共9页
提出了一种基于S变换的标准模板相似度的电压暂降分类方法。采用双线性插值尺度变换形成各类持续时间不同暂降的全局模板;提取全局模板中最能反映该类暂降特征的特定部分建立该类暂降的唯一标准模板。将未知暂降信号的模时频矩阵经尺度...
提出了一种基于S变换的标准模板相似度的电压暂降分类方法。采用双线性插值尺度变换形成各类持续时间不同暂降的全局模板;提取全局模板中最能反映该类暂降特征的特定部分建立该类暂降的唯一标准模板。将未知暂降信号的模时频矩阵经尺度变换和局部化提取后的实测局部模板与标准模板做相似度对比,依据模板相似度最大原则进行分类。该方法有效利用局部区域明确的时频相关性,抗干扰能力强,解决了持续时间不同的暂降信号需建立不同模板的问题,分类过程简洁直观。Matlab仿真和实际试验结果显示,该方法在噪声情况下可准确对所考查的暂降信号进行分类,是一种有效的电压暂降分类方法。
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关键词
S
变换
时频尺度变换
标准模板相似度
电压暂降分类
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职称材料
STTFD的特性分析及其在线性调频信号参数估计中的应用
被引量：
2
3
作者
李亚超
王虹现
+1 位作者
邢孟道
保铮
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期2102-2108,共7页
精确地估计线性调频(LFM)信号的中心频率和调频率值,在雷达信号处理中有着十分重要的作用.WVD变换具有估计线性调频信号的中心频率和调频率特性,但当存在多个线性调频分量时,交叉项会严重影响线性调频信号中心频率和调频率的估计.针对...
精确地估计线性调频(LFM)信号的中心频率和调频率值,在雷达信号处理中有着十分重要的作用.WVD变换具有估计线性调频信号的中心频率和调频率特性,但当存在多个线性调频分量时,交叉项会严重影响线性调频信号中心频率和调频率的估计.针对这一问题,本文提出了基于STTFD(时频分布尺度变换)的线性调频信号参数估计的方法,即在时频平面内对信号进行尺度变换,去除信号瞬时时间和相关函数延迟量的耦合,使线性调频信号的频率随时间变化呈线性分布变为不随时间变化的常数分布,再通过在时频平面内沿时间轴做FFT积累所得到的信号峰值位置来估计信号的中心频率和调频率参数值,并且对STFD的特性以及相关函数延迟量和尺度变换常数对STTFD的影响进行了详细的分析.在本文最后,通过仿真数据验证了STTFD的特性及其精确估计线性调频信号参数的有效性.
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关键词
STTFD(
时频
分布
尺度
变换
)
时频
平面
尺度
变换
中心频率
调频率
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职称材料
题名
基于时频联合尺度变换的中轨SAR斜视成像方法
被引量：
1
1
作者
陈权
孙光才
刘文康
邢孟道
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期309-314,共6页
基金
国家重点研发计划(2017YFC1405600)
国家自然科学基金创新群体基金号(61621005)
中央高校基本业务费(JB180213)资助课题
文摘
在中轨合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中,大斜视角以及长合成孔径时间会导致信号产生严重的距离走动和二维空变。首先,针对信号的距离走动问题,采用了变脉冲重复频率(pulse repetition frequency,PRF)技术对回波进行录取,消除大距离走动带来的回波接收问题。然后,针对传统的波数域算法不能实现大斜视中轨SAR信号的聚焦问题,提出了一种结合改进的Stolt插值的时频联合尺度变换的成像方法,利用方位时间尺度变换来解决信号方位调频率的2次空变,再使用改进的Stolt插值完成距离徙动校正。最后,利用多普勒尺度变换来处理剩余的高次空变。通过仿真结果可以证明所提算法的有效性。
关键词
中轨SAR
二维空变
变PRF
时频
联合
尺度
变换
Keywords
medium-Earth-orbit(MEO)SAR
2-D space variance
variable pulse repetition frequency(PRF)
joint time-frequency scale transformation
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于S变换标准模板相似度的电压暂降分类
被引量：
22
2
作者
李康瑞
杨洪耕
机构
四川大学电气信息学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第12期139-146,153,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(50677041)
文摘
提出了一种基于S变换的标准模板相似度的电压暂降分类方法。采用双线性插值尺度变换形成各类持续时间不同暂降的全局模板;提取全局模板中最能反映该类暂降特征的特定部分建立该类暂降的唯一标准模板。将未知暂降信号的模时频矩阵经尺度变换和局部化提取后的实测局部模板与标准模板做相似度对比,依据模板相似度最大原则进行分类。该方法有效利用局部区域明确的时频相关性,抗干扰能力强,解决了持续时间不同的暂降信号需建立不同模板的问题,分类过程简洁直观。Matlab仿真和实际试验结果显示,该方法在噪声情况下可准确对所考查的暂降信号进行分类,是一种有效的电压暂降分类方法。
关键词
S
变换
时频尺度变换
标准模板相似度
电压暂降分类
Keywords
S-transform
time-frequency scale transform
standard template similarity
voltage dips classification
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
STTFD的特性分析及其在线性调频信号参数估计中的应用
被引量：
2
3
作者
李亚超
王虹现
邢孟道
保铮
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期2102-2108,共7页
基金
自然科学青年基金项目(No.60502044)
"新世纪优秀人才支持计划"项目(No.NCET-06-0861)
文摘
精确地估计线性调频(LFM)信号的中心频率和调频率值,在雷达信号处理中有着十分重要的作用.WVD变换具有估计线性调频信号的中心频率和调频率特性,但当存在多个线性调频分量时,交叉项会严重影响线性调频信号中心频率和调频率的估计.针对这一问题,本文提出了基于STTFD(时频分布尺度变换)的线性调频信号参数估计的方法,即在时频平面内对信号进行尺度变换,去除信号瞬时时间和相关函数延迟量的耦合,使线性调频信号的频率随时间变化呈线性分布变为不随时间变化的常数分布,再通过在时频平面内沿时间轴做FFT积累所得到的信号峰值位置来估计信号的中心频率和调频率参数值,并且对STFD的特性以及相关函数延迟量和尺度变换常数对STTFD的影响进行了详细的分析.在本文最后,通过仿真数据验证了STTFD的特性及其精确估计线性调频信号参数的有效性.
关键词
STTFD(
时频
分布
尺度
变换
)
时频
平面
尺度
变换
中心频率
调频率
Keywords
STTFD（the scale transform in time-frequency distribution plane）
time-frequency plane
scale transform
center frequency
chirp rate
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时频联合尺度变换的中轨SAR斜视成像方法
陈权
孙光才
刘文康
邢孟道
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于S变换标准模板相似度的电压暂降分类
李康瑞
杨洪耕
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
STTFD的特性分析及其在线性调频信号参数估计中的应用
李亚超
王虹现
邢孟道
保铮
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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