非平稳信号广义S变换及其在SAR图像分析中的应用研究

论文摘要

时频分析作为非平稳信号分析的有力工具,是现代信号处理领域的一个研究热点。Stockwell变换(S变换)是最新提出的一种时频分析方法,目前主要应用于一维信号处理中,在二维信号处理领域应用尚少。因为合成孔径雷达(SAR)信号是一种复杂的非平稳信号,所以合适的时频分析方法是进行SAR图像处理与分析的关键。目前,针对SAR的图像处理与分析方法研究尚处在起步阶段。本文首次提出广义S变换的时频分析方法,并将其作为SAR图像信号时频谱分析的一种新的有效的分析方法。本文在此方面所开展的研究工作,具有重要的理论意义和应用价值。论文首先从基本的线性时频分析理论出发,简要介绍了短时傅立叶变换、小波变换和S变换等时频分析方法,并且比较了各自的优缺点和相互之间的联系。论文重点研究了S变换的基本理论和算法实现。为了提高基本S变换的实用性和灵活性,论文通过两个调节参数来改造基本S变换的高斯窗函数,得到时频分辨率可调的广义S变换,并且详细阐述广义S变换在图像处理中的应用原理和算法实现。论文最后结合一个仿真模型和两个实际场景的图像数据进行了仿真实验。将S变换用于线性调频信号(LFM)的仿真模型,证明了S变换用于非平稳信号处理的可行性和有效性;基于同一场景的广义S变换的SAR图像和光学图像的对比实验,则表明相比光学图像,S变换更适合于时频信息丰富的SAR图像处理;同一SAR图像的S变换和时频分辨率可调的广义S变换的对比实验,则表明通过广义S变换得到的SAR图像局部频谱比基本S变换得到的局部频谱更具丰富的时频信息,更能准确地刻画SAR图像信号的局部时频特征。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 主要研究内容和技术路线
• 1.4 本文的结构安排
• 1.5 小结
• 第二章 非平稳信号的时频分析方法
• 2.1 引言
• 2.2 时频分析简述
• 2.2.1 概述
• 2.2.2 线性时频分布
• 2.2.3 非线性时频分布
• 2.3 小结
• 第三章 S变换的基本原理与算法
• 3.1 一维S变换
• 3.1.1 一维连续S变换
• 3.1.2 一维离散S变换
• 3.2 二维S变换
• 3.2.1 二维连续S变换
• 3.2.2 二维离散S变换
• 3.3 S变换的改造形式
• 3.3.1 广义S变换
• 3.3.2 双曲S变换
• 3.4 S变换与其它时频方法的效果比较
• 3.4.1 短时傅立叶变换与S变换
• 3.4.2 广义S变换与双曲S变换
• 3.4.3 短时傅立叶变换、双曲S变换以及Wigner-Ville分布
• 3.5 小结
• 第四章 图像信号广义S变换的算法实现
• 4.1 广义S变换的算法实现
• 4.1.1 一维广义S变换
• 4.1.2 二维广义S变换
• 4.2 实验思路和算法流程
• 4.2.1 实验思路
• 4.2.2 实验的算法流程
• 4.3 小结
• 第五章 广义S变换在SAR图像分析中的应用
• 5.1 广义S变换在非平稳信号中的应用
• 5.2 广义S变换在SAR图像分析中的应用
• 5.2.1 SAR图像概述
• 5.2.2 光学图像与SAR图像的对比实验
• 5.2.3 典型SAR图像S变换的实验结果与分析
• 5.3 小结
• 第六章 结论
• 6.1 本文所做的工作和创新点
• 6.1.1 本文所做的工作
• 6.1.2 本文的创新点
• 6.2 下一步工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间的研究成果