基于时频分布的数学形态学的信号检测

论文摘要

时频分析作为分析和处理时变非平稳信号的有力工具之一,在非平稳信号检测中得到了广泛的应用。信号的时频分布模构成了一幅灰度图像,称之为信号的时频图像。信号的时频图像包含了信号的时频信息,这些信息被承载在图像中不同几何结构的对象上。基于信号在时频域的聚集性及噪声的随机性。本文中探讨了一种利用图像处理技术的低信噪比情况下信号的检测方法。检测方法的主要步骤为:首先,将接收到的信号变换到时频域;然后,通过阈值处理将时频图转化为二值图像;最后,再经过形态学滤波提取有用的几何对象,统计在这些几何对象上的总能量进行信号检测。实验结果表明:在信号波形未知的情况下,提出的方法能够有效地检测信号。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 时频分布概况与发展
• 1.2 数学形态学概况与发展
• 1.3 信号检测概况与发展
• 1.4 本文内容安排
• 第二章 时频分布理论
• 2.1 信号的描述
• 2.1.1 信号的时间、频率描述
• 2.1.2 信号的时－频联合描述
• 2.2 Wigner分布
• 2.2.1 短时傅立叶变换（STFT）
• 2.2.2 Wigner-Ville分布（WVD）
• 2.2.3 Wigner分布与模糊函数
• 2.3 Cohen类时频分布
• 2.4 自适应优化核时频分布
• 2.4.1 径向高斯核时频分布
• 2.4.2 自适应优化核时频分布（AOK）
• 2.5 本章小结
• 第三章 数学形态学简介
• 3.1 图像处理
• 3.2 数学形态学
• 3.2.1 腐蚀
• 3.2.2 膨胀
• 3.2.3 腐蚀和膨胀间的关系
• 3.2.4 开运算和闭运算
• 3.3 本章小结
• 第四章 雷达信号检测相关理论
• 4.1 检测理论
• 4.2 基于能量的检测方法
• 4.2.1 匹配滤波器
• 4.2.2 基于时频分布能量统计的信号检测
• 4.2.3 基于时频分布Rényi熵的信号检测
• 4.3 基于时频分布的数学形态学的信号检测
• 4.3.1 WVD的统计特性
• 4.3.2 设阈值将时频图转化为二值图像
• 4.3.3 形态学滤波提取有用的几何目标
• 4.3.4 目标点的能量累积
• 4.3.5 检测门限的确定
• 4.3.6 实验仿真
• 4.4 本章小结
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果