基于希尔伯特-黄变换的超宽带信号检测方法

发布时间：2018-01-24 23:42

  本文关键词： 超宽带 信号检测 希尔伯特-黄变换 时序残差 非等间隔的灰色模型　出处：《计算机工程与应用》2015年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于超宽带信号检测中希尔伯特-黄变换经验模态分解的边界问题,研究分析了基于非等间隔灰色模型预测极值点的解决方法。针对该方法在某些极值分布情况时个别极值点检测不到的问题,提出了时序残差修正的非等间隔灰色模型解决新方法。通过理论推导,证明了该新方法的有效性,在此基础上,对实际超宽带信号进行了结合新方法的希尔伯特-黄变换检测仿真。分析和仿真结果表明,改进的经验模态分解可以较为准确地重构出淹没在干扰或者噪声中的超宽带脉冲信号,明显改善了超宽带信号检测的准确度。通过与离散小波变换对比分析,体现出希尔伯特-黄变换更适合用于检测超宽带信号。
[Abstract]:Boundary problem based on empirical Mode decomposition of Hilbert-Huang transform in Ultra Wideband signal Detection. In this paper, the solution of predicting extremum points based on non-equal-interval grey model is analyzed, and the problem that individual extremum points can not be detected by this method in some cases of extreme value distribution is discussed. A new method of solving non-equal-interval grey model with time series residual correction is proposed. The validity of the new method is proved by theoretical derivation. The real UWB signal is tested and simulated by Hilbert-Huang transform combined with the new method. The analysis and simulation results show that. The improved empirical mode decomposition (EMD) can reconstruct UWB pulse signals submerged in interference or noise more accurately and improve the accuracy of UWB signal detection obviously. The results are compared with discrete wavelet transform (DWT). It shows that Hilbert-Huang transform is more suitable for detecting UWB signals.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61001111)
【分类号】：TN911.23
【正文快照】： 1引言近年来,超宽带(Ultra Wide Band,UWB)通信技术以其强穿透、高精度测距、高数据率通信、低功耗、强抗干扰和低截获/低检测概率的特点,迅速成为各国军事应用领域的重点研究对象,先后出现了运用于无人机的C波段避撞/避障雷达、L-波段高度计和UWB高速数据链,VHF频段的军用UWB

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1461358