基于经验模态分解和小波阈值的自适应降噪方法

针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函数,从而改善小波阈值自适应地对IMF中的高频噪声成分进行滤除。实验结果表明,与EMD重构降噪法、小波阈值降噪法和传统的EMD-小波联合降噪法比较,这种方法在对全波形LiDAR回波信号的噪声剔除和地物信号保留方面具有明显的优势,降噪后信号的误差能缩小10%~20%,波形相关性能提升5%~20%,信噪比能提升20%~40%。     

基于小波奇异性检测技术的海底沉积物声速测量结果分析

海底沉积物声速是海洋物理学和水声学研究的一个重要物理量。声速测量的准确性取决于如何准确计量超声波在沉积物介质中的传播时间。针对传统的观察波形突变法存在不足,文中基于小波变换独特的时-频局部化特征,阐明了小波变换信号奇异性检测原理,分析讨论如何利用该原理来检测海底沉积物声速测量中的超声回波信号起跳点。用Matlab数值计算软件,把记录的波形数据文件导入工作空间,选用Db3小波进行5层小波分解,观测其模极大值点的位置;用Gauss小波进行连续小波变换,观测其模极大值线的位置。并用两个实例验证了小波变换检测超声回波起跳点可行性及优越性,可提高海底沉积物声速测量的准确性,为海底智能化检测仪器的研发提供技术基础。     

联合小波和NLM滤波的侧扫声纳回波信号降噪

为进一步降低侧扫声纳回波信号中非高斯分布的乘性噪声,获取更佳效果的侧扫声纳图像,提出了一种利用小波和NLM(nonlocal means)滤波的组合降噪方法。首先采用同态变换将侧扫声纳回波ping信号中的乘性噪声转换为加性噪声,然后利用小波阈值和NLM滤波对侧扫声纳每ping回波数据实施降噪处理,最后经过小波反变换和指数变换获取降噪后信号和图像。仿真实验和实测数据验证结果表明,该方法适用于侧扫声纳回波信号处理,可以获取较好的图像降噪效果。     

基于小波分析的侧扫声呐信号非线性增强算法

侧扫声呐回波信号是形成侧扫声呐图像的基础,是侧扫声呐系统对水下目标的最直接观测量, 将一维小波变换与非线性增强方法相结合,提出了一种基于小波变换的侧扫声呐回波信号非线性增强算法, 用以改善侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大的问题。首先利用改进的 Bayes 阈值对侧扫声呐 ping 信号进行一维小波分解,提取信号特征信息;然后利用 2 种不同的非线性函数对高、低频小波系数进行处理;最后利用小波反变换重构信号,形成增强后的侧扫声呐图像。实测数据验证结果表明：利用该算法对侧扫声呐 ping 信号进行处理,实现了侧扫声呐图像对比度的增强和对噪声的抑制,可以获取较好的图像视觉效果。     

基于PXI-9820对海浪雷达回波采集的设计与实现

针对利用X波段海浪雷达回波图像反演海浪参数(波高、波向、波周期)的需要,而海浪雷达回波信号的采集和存储是利用雷达回波图像序列反演海浪参数的必要前提,提出了基于PXI-9280 A/D采集卡对X波段海浪雷达回波进行采集的方案.具体介绍了PXI-9280 A/D采集卡的功能特性,海浪雷达回波信号样式,设计并完成了基于VC 6.0的采集和存储软件,并对使用该采集卡需要注意的实际问题给予说明.此外,还搭建了实验平台,给出了基于PXI-9280 A/D采集卡在我国南海某海域中采集数据并回放得到的海浪雷达回波图像,得到较满意的结果.     

基于多小波分析的多聚焦图像融合

多聚焦图像融合的关键问题是如何保持原始图像的细节。基于多小波分析具有多个分析基函数和产生更多分解子图像的特点,本文提出1种基于多小波分析的多聚焦图像融合方法。根据小波变换域分解信号的特点,分别对细节信号采用基于局部区域能量指导下的融合规则和对粗大信号采用局部均方误差加权均衡的融合规则,最后考虑了焦点区域的一致性调整。通过实验证明,在采用空间频率和清晰度作为客观评价条件之下,该方法比基于单小波分解、塔式分解和其它的融合方法都具有更好的融合效果。     

基于FRFT域空间分形特征差异的海面弱目标检测

针对传统分形方法在海杂波研究中的局限性,为了有效检测海面弱小目标,本文提出一种分形理论与时频分析相结合的海面弱目标检测算法。首先通过分数阶Fourier变换(FRFT)将时域回波信号变换到时频联合域,在FRFT的最佳变换域,信号的能量得以聚集、信杂比得以提高。然后提取改进的空间分形特征差异作为检测统计量,将其作为目标检测的依据。利用IPIX雷达实测数据进行验证,实验表明本文的算法可以有效避免门限效应的影响,克服了传统方法中使用固定分数维门限检测效果不佳的缺陷,提高了海事雷达的弱目标检测性能。     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

小波变换突破了传统Fourier变换等信号处理方法均限制,具有表征信号局部特征的能力,信号的局部奇异性包含了信号的许多重要信息,论文研究了信号的奇异性检测问题。给出小波变换和信号奇异性的关系,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,最后进行实例分析,说明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取,为海底底质识别提供理论依据。     

基于高斯与小波的机载测深LiDAR波形分解算法

波形分解是机载测深LiDAR数据处理的关键环节,为水深计算、底质类型反演和水体浑浊度分析等提供基础信息。针对传统测深LiDAR波形分解算法受噪声干扰严重、对微弱及叠加信号分解不准确的问题,提出一种新的波形分解算法。对原始波形经小波滤波后,计算滤波前后尾段波形的差异,估计回波信号的噪声;利用高斯模型,从原始波形数据中不断分解出经LM算法优化参数后的波形分量,直到剩余波形中最大峰值与优化后的参数小于一定阈值。通过南海实测数据进行验证,实验结果表明:该算法分解弱回波能力强,不论在浅水(回波发生叠加)还是深水,其分解精度均优于传统算法。     

基于GIS的高频地波雷达回波信号的表达处理与显示

高频地波雷达的“距离-多普勒”(Range-Doppler, R-D)数据与“恒虚警率”(Constant False-Alarm-Rate, CFAR)检测结果数据存在非直观性的问题, 本文针对此问题, 分析了地波雷达回波数据特点以及结果形式, 研究了采用地理信息系统(Geographic Information System, GIS)技术对回波数据进行显示分析, 对R-D 与CFAR 检测结果进行表达, 实现高频数据在GIS 环境下的表达处理与显示。本文采用GIS的栅格表达“距离-多普勒”数据, 采用矢量数据结构表达CFAR 检测结果, 实现了地波雷达检测信息的直观显示; 研究了高频地波雷达数据中特定距离一维谱信号的提取, 实现了基于距离值的目标CFAR 检测查询; 针对雷达数据量大、处理时间长的问题, 采用多线程处理机制实现了高效实时显示和分析。