时频域去模糊提取目标回波亮点

发布时间：2024-05-14 00:02

　　为解决短时傅里叶变换(STFT)的时频定位能力受限于窗函数,影响分辨目标亮点的能力,本文提出了一种STFT去模糊提取水中目标回波亮点的方法。通过建立STFT卷积模型,分析获得图像点散射函数(PSF)与STFT的窗函数的关系,并将图像去模糊理论运用到STFT中。仿真研究表明,该方法具有比STFT更优的时频分辨能力,并且能有效抑制背景噪声,同时分析了信号形式、信噪比、亮点特征参数对其性能的影响。松花江声学试验数据结果表明:该方法在水中目标亮点提取处理中具有一定稳健性与实用性。

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【部分图文】：

图1目标回波中含有2个亮点的幅度谱

式中:g(t)为窗函数,具有时域对称结构。以LFM脉冲信号为例,当接收目标回波含有2个亮点时,经过短时傅里叶变换处理后的幅度谱示意如图1所示。

图2短时窗内信号频谱

在分析窗内的结果如图2(a)所示。随着迭代次数的增加,“频谱泄露”得到了有效的抑制,当次数为50次时,频谱近似为一个冲激函数。图2(b)展示了在一个分析窗内具有2个频率的信号的频谱,常规FFT受旁瓣干扰,导致无法分辨出2个频谱,RLSTFT能够抑制旁瓣,在不增加FFT点数的情况下....

图3LFM信号的时频分布幅度谱

图4展示了2个LFM信号的时频分布幅度谱,调谐频率分别为35～40kHz和40～45kHz,幅度谱中的旁瓣得到了抑制。图42个LFM信号的时频分布幅度谱

图42个LFM信号的时频分布幅度谱

图3LFM信号的时频分布幅度谱2.3频率分辨力

本文编号：3972902