人工智能-机器学习-船用雷达回波信号模拟器软件研究与开发.pdf

1、根据走停模式生成SAR回波数据 2、两种成像情况： 正视情况； 斜视情况。 3、wK成像算法： 通过一致压缩实现粗脉压 通过Stolt插值实现距离方位解耦合；

1、根据走停模式生成SAR回波数据 2、两种成像情况： 合成孔径时长固定； 合成孔径时长由目标距离确定。 3、CSA成像算法： 通过CS方程对徙动曲线根据参考距离的徙动曲线进行校正； CS校正后的距离徙动曲线与距离无关，通过相位相乘实现一致RCM； 补偿残余相位进行方位脉压得到图像。 4、CSA处理过程徙动曲线分析： 根据信号在不同域上的表达式设计了三种匹配滤波器用于距离徙动曲线的生成。

根据走停模式生成SAR回波数据 通过距离向插值实现距离徙动校正 对比了距离徙动校正对SAR定位的影响 设计了两种匹配滤波模型

SAR成像算法 BPA算法

多脉冲探测体制的激光测距可以有效提高目标探测能力,在这种探测体制下,根据多脉冲激光回波信号的特点,提出了采用平滑滤波与三阶累积量相结合的信号处理方法,并通过仿真,证明了该算法能有效地提高目标探测性能,缩短了探测时间。

为解决激光漫反射测距实测数据噪点多，真实回波信号难以可靠在线提取问题，提出一种基于时间相关性的激光漫反射测距回波信号的快速提取方法。基于实测数据特性分析将回波信号提取问题简化为n 点搜索问题，并理论验证了基于时间相关性提取方法的正确性，通过权衡搜索代价与提取精度，给出n 点选取规则。给出短时数据线性度和相邻数据关联度作为时间相关性的具体评价指标，设计遗传算法对缓存数据与在线数据并行寻优，降低搜索时间并提高测距提取精度。中国科学院云南天文台实测数据提取结果表明，该方法对强噪声背景下的微弱回波信号有较强的快速提取能力，为激光漫反射测距回波信号在线提取提供可行思路。

雷达回波信号模拟，并且在距离向上进行脉冲压缩，可以设置点目标个数

基于MATLAB回波信号的产生与消除

现代关于超声检测的研究很多，但大多集中在缺陷的定性识别和评价方面， 关于如何实现缺陷定量识别的研究仍处于尝试性的起步阶段。课题针对薄板粘 接结构粘接质量的量化识别研究，利用超声回波法，搭建了薄板粘接质量超声 检测实验系统，对缺陷定量识别中的关键问题:回波信号特征提取方法，进行 了分析研究。在信号特性参数分析过程中，除了时域、频域的分析外，文章还 使用了经验模态分解信号的时一频分析方法，该方法有效的突显了回波信号的时 频特性，提高了信号分析的分辨率，为回波信号特征提取拓展了空间。通过信 号处理方法直接寻求能够定量识别粘接质量的信号特征比较困难，需要深入研 究超声波在薄板粘接结构的传输机理。论文分析了大量回波信号时域、频域和 时频域的信号参数，引入故障诊断的特征有效性评价理论，对高维的信号参数 进行了特征有效性评价，剔除无效的信号参数，得到一个维数较低的有效回波 信号特征集合。利用特征选择理论的穷举搜索策略，凡何距离度量与信息度量 评价准则，并通过支持向量机分类器的分类验证，得到了粘接质量量化识别有 效的特征向量。文章提出了一套科学的超声回波特征提取方法，为薄板粘接质 量量化识别超声回波特征提取研究开辟了一个新的研究思路，同时也为进一步 实现薄板粘接结构脱粘程度十个等级的量化识别奠定了基础。