Nghiên cứu thuật toán nhận dạng và ước lượng tham số tín hiệu ra đa
39 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.98.2024.23-31Từ khóa:
Tín hiệu ra đa; Xử lý ảnh; Độ rộng xung; Tần số sóng mang.Tóm tắt
Bài báo đề xuất một thuật toán mới để nhận dạng và ước lượng các tham số tín hiệu ra đa như tần số sóng mang, chu kỳ lặp, độ rộng xung bằng phương pháp xử lý ảnh. Thuật toán đề xuất bao gồm có 03 bước chính. Bước một sử dụng các máy thu nhiều kênh để ước lượng tần số sóng mang của tín hiệu. Bước hai dùng để trích xuất đặc trưng của tín hiệu trên miền thời gian – tần số. Cuối cùng, các phương pháp xử lý ảnh được áp dụng để xác định các tham số thời gian của tín hiệu: chu kỳ lặp, độ rộng xung. Để đánh giá hiệu quả của thuật toán đề xuất, nhóm tác giả sử dụng các tín hiệu mô phỏng trong MATLAB. Kết quả mô phỏng cho thấy, thuật toán đề xuất có thể ước lượng được tham số của tín hiệu đơn cũng như của hỗn hợp tín hiệu.
Tài liệu tham khảo
[1]. N. Levanon and E. Mozeson, “Radar signals,” John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey,
ISBN: 0-471-47378-2, (2004).
[2]. Frigo, M., and S. G. Johnson, “FFTW: An Adaptive Software Architecture for the FFT,” Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Vol. 3,
pp. 1381-1384, (1998).
[3]. Mitra and K. Sanjit, “Digial signal processing: a computer-based approach,” 2nd Ed, New York: MacGraw-Hill, ISBN: 13 9978-0072321050, (2001).
[4]. M. Stephane, “A Wavelet tour of signal processing,” 2nd Ed, San Diego, CA: Academic Press. ISBN: 0080520839, (1999).
[5]. Lilly and Jonathan M, “Element Analysis: A Wavelet-Based Method for Analysing Time-Localized Events in Noisy Time Series,” Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 473, no. 2200: 20160776, (2017). https://doi.org/10.1098/rspa.2016.0776.
[6]. S. Kiranyaz, T. Ince, O. Abdeljaber, O. Avci and M. Gabbouj, "1-D Convolutional Neural Networks for Signal Processing Applications," ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, UK, pp. 8360-8364, (2019),
doi: 10.1109/ICASSP.2019.8682194.
[7]. Z. Zhang, J. Zhang, T. Luo, T. Huang, Z. Tang, Y. Chen and D. Luo. “Radar singal intrapulse recognition based on a denoising-guided disentangled network”, Remote Sens. 14: 1252, (2022). http://doi.org/10.3390/rs14051252.
[8]. Q. Daying, Z. Tang, X. Wang, W. Zhai, and C. Qu. "LPI Radar Signal Recognition Based on Dual-Channel CNN and Feature Fusion", Symmetry, 14, no. 3: 570, (2022). https://doi.org/10.3390/sym14030570.
[9]. N. Otsu. "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms, " IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Vol. 9, No. 1, pp. 62–66, (1979).
