| 题名 | 大随机噪声条件下奇点提取方法研究 |
| 作者 | 贾有忠 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 1988 |
| 授予单位 | 中国科学院电子学研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院电子学研究所 |
| 导师 | 冯孔豫 |
| 关键词 | 目标识别 奇点提取 相关技术 |
| 学位专业 | 电磁场与微波技术 |
| 中文摘要 | 利用目标的复自然频率（在拉普拉斯变换域中称这为奇点）而不是目标的二维（或三维）图象识别目标被认为是一种很有前途的实时识目标的方法。然而时至今日尚未付诸应用，这其中最主要的原因之一是从目标的脉冲向应中提取目标的复自然频率时，现有算法的噪声容限和实时性难以同时满足实用要求。在吸取了前人的研究成果特别是对实时处理有利的先进手段的基础上，我们根据随机噪声的特性和一阶奇点特点，提出了自己的系统模型和具体算法，并在计算机上获得了满意的模拟结果。本文的基本思想是首先对目标的混有随机噪声的脉冲响应进行旨在提高信噪比的预正理——自相关运算，然后设法从相关序列中提取信号奇点。由于随机噪声的任意两个不同时刻的抽样值都是统计独立的，因此，噪声的自相关函数是一个狄拉克函数δ（τ），噪声和信号的互相关函数恒为零。所以相关运算使得原分布在全时域的噪声被集中到τ = 0 这一点上，这就可以在时域里将噪声删除。令人高兴的是原信号中的一阶奇点在相关运算后仍然为一阶奇点，并且位置不变。因此，原信号中的复自然频率可以从消去噪声的相关函数中提取。由于抽样长度有限，相关函数中出现了关于虚轴的镜象成份，它给后续计算带了麻烦，本文给出了一个对称变换在办法将其加以利用。最后根据Prony 代数原理解出奇点和留数。在这一章中还给出了改进的Prony算法，它大大降低了原Prony算法对噪法声的敏感度。论文的第三章给出了非理想随机噪声条件下相关处理可提高信噪比的数学证明的近似性较好的信噪比增益表达式，并分析了提高相关处理效果的途径。在这一章中还讨论了暂态信号信噪比的定义问题，并提出了我们的建义。论文的第四章对限带噪声条件下相关函数的适用问题做了严格的证明，并提出了互相关处理的系统方案。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2011-07-19 |
| 页码 | 57 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://159.226.65.12/handle/80137/9281]  |
| 专题 | 电子学研究所_电子所博硕士学位论文_电子所博硕士学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 贾有忠. 大随机噪声条件下奇点提取方法研究[D]. 中国科学院电子学研究所. 中国科学院电子学研究所. 1988. |
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