基于形态滤波的短波信号检测算法
基于形态滤波功率谱分析的短波信号检测技术
基于形态滤波功率谱分析的短波信号检测技术
吉磊;樊小琴
【期刊名称】《通信技术》
【年(卷),期】2018(051)007
【摘要】在短波信号侦察中,从复杂电磁环境中检测是否有目标信号的存在是需要解决的首要问题.由于噪声干扰频谱呈非线性变化,降低了对目标信号的检测概率.因此,信号检测直接关系到进一步对信号各参数进行估计和恢复出原始信号.采用一种基于形态滤波功率谱分析检测方法,通过对无线信号的功率谱进行估计和形态学滤波处理,获取噪底平滑的功率谱,实现了在复杂电磁环境下的短波信号检测.该技术在外场环境验证试验中可有效平滑噪底变化,提高对目标信号的截获概率.
【总页数】5页(P1561-1565)
【作者】吉磊;樊小琴
【作者单位】中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都 610041;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都 610041
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.基于形态滤波与梯度检测的红外弱点目标检测技术研究 [J], 吴荣华;王江安;宗思光;康圣
2.基于形态滤波的短波信号检测算法 [J], 王权;江桦;陈含欣
3.基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术 [J], 熊飞;舒金龙;朱振福;李军伟
4.短波衰落信道下短时突发信号的检测技术研究 [J], 樊锦涛; 满欣; 高金龙; 李思瑞
5.基于改进的形态滤波器信号预处理的感应电机定子磁链信号获取方法的研究 [J], 于泳;宋海龙;徐殿国
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一种更有效的测量短波的方法
一种更有效的测量短波的方法
靖春生;隋世峰
【期刊名称】《海洋工程》
【年(卷),期】2000(18)3
【摘要】使用传统的在海底 (或海底以上几米处 )固定压力测波仪的方法观测波浪 ,因水层的滤波作用而无法有效地观测到高频短波。
本文提出一种新的观测方法——使用悬挂压力测波仪的方法观测波浪。
通过数值方法模拟与实际比较吻合的波面 ,然后模拟固定压力测波仪和悬挂压力测波仪两种不同的方法获取此波面的水下压力记录曲线。
应用传统谱分析的方法得到各自的压力频谱 ,再根据不同的情况分别换算成表面谱。
通过数值的方法可以证明使用悬挂压力测波仪是一种更有效的测量短波的方法。
【总页数】4页(P84-87)
【关键词】观测方法;短波;数值模拟;波浪;海洋
【作者】靖春生;隋世峰
【作者单位】中国科学院南海海洋研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P714.1
【相关文献】
1.一种基于迭代计算的短波有效压制功率估计新方法 [J], 苑小华;罗武忠;郑辉
2.提高测量灵敏度及改善非平衡电桥测量线性的一种有效方法的的理论分析 [J],
3.一种选取有效测量点简化测量不确定度计算的方法 [J], 周锋;王瑞宝
4.非超声法测量宫颈长度预测早产——一种更经济便利的方法 [J], 刘丹
5.一种提高频率测量精度与测量速度的有效方法 [J], 许军
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基于MeanShift的短波跳频信号快速盲检测
基于MeanShift的短波跳频信号快速盲检测
朱政宇;林宇;王梓晅;巩克现;陈鹏飞;王忠勇;梁静
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2022(43)6
【摘要】在复杂的短波信道环境下,为了降低各种干扰信号和噪声对跳频信号的影响,实现低信噪比下跳频信号盲检测,结合时频分析技术,提出一种基于MeanShift 算法的连通域标记跳频信号快速盲检测算法。
首先,对信道环境灰度时频图进行二次灰度形态学滤波得到二值化时频图。
其次,通过连通域标记算法,计算信号最大持续时长。
再次,利用MeanShift算法对信号最大持续时长进行聚类分析。
最后,结合自适应双门限对聚类结果进行二次判决。
仿真结果表明,在无任何先验信息的情况下,所提算法能够在低信噪比下快速分离各种干扰信号与尖锐噪声,实现跳频信号快速盲检测,检测概率较高,在短波信道环境下抗干扰能力较强,计算复杂度较低,具有较高的工程实用价值。
【总页数】11页(P200-210)
【作者】朱政宇;林宇;王梓晅;巩克现;陈鹏飞;王忠勇;梁静
【作者单位】郑州大学电气与信息工程学院;郑州大学电子材料与系统国际联合研究中心;河南省智能网络和数据分析国际联合实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.基于形态学处理的短波跳频信号宽带时频检测算法
2.一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法
3.一种短波跳频信号盲检测和参数盲估计的方法
4.基于改进时频检测的欠定变速跳频信号盲分离算法
5.基于时频分析的多跳频信号盲检测
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一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法
关 键 词 ： 频 ； 检 测 ；Ｔ Ｔ 图像 分 割 ； 板 匹配 跳 盲 ＳＦ ； 模 中 图 分 类 号 ： Ｎ １ ． Ｔ ９ １７ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ １ ０ ７ （ ０ ０ ０ ０ ５ ０ １ ７ — ６ ３ ２ １ ） ６— ７ ６— ６
ｂ ｓ ｄ ｏ ｍ ａ ｅ Ｓ ｇ ｎ ａｉｎ ａ ｄ Ｔ ｍｐ ａｅ Ｍａｃ ｉ ｇ Ｔｈ ｌ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｈｅｔｍｅ ｆｅ ｕ ｎｃ ｐ ｃ ａ ｅ ｎ Ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｎ ｅ ｌｔ ｔｈ ｎ ． ｅ ａｇ ｒｔ ｈ ｔ ｋ ｓｔ ｉ — ｑ ｅ ｙ ｓ ｅ 。 ｒ ｔｏ ｒ ｐ ｆｐ ａ ｔ ａ ｓｇ ａ ＴＦ ａ ｎ ｏ ｄｉａ ｙ ｉ ｇ ｒ ｇ ａ ｈ ｏ ｒ ｃ ｉ ｌ ｉ ｎ ｌＳ Ｔ ｓ ａ ｒ ｎ ｒ ｍａ ｅ，ｕ ｉ ｚ ｓ ｉ ａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉｎ ｔ ｅ ｖ ｈ ｃ ｔｌ ｅ ｍ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｏ ｒ ｍｏ ｅ ｔ ｅ ｉ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｏｓ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｎ ｉｅ， ａ ｄ ｉ ｌｍ ｅ ｔ ｈｅ ｂ ｉ ｄ ｄ ｔ ｃｉｎ ｏ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ｓ ｔ ｌｎ ｅｅ ｔｏ ｆＦＨ ｉｎ ｌｂ ｅ ｌ ｔ ａｃ ｎ ． Ｅｘ ｅ ｉ ｓｇ ａ ｙ ｔｍｐ ａ ｅ ｍ ｔｈｉ ｇ ｐ ｒ— ｍｅ ｔｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｆｅ ｔ ｅｙ ｒ ｍｏ ｅ ｔ ｅ ｃ ｍ ｐ ｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｎ ｉｅ ｃ ｍｉ ｇ ｎ ａ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｌｏ ｉｈ ｃ ｎ ｅｆ ｃｉ ｌ ｅ ｖ ｈ ｏ ｌｘ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｏ ｓ ｏ ｎ ｓ ｖ
短波宽带信号检测算法及其性能仿真分析
在 时 频 变 换 部 分 中 常 采 用 短 时 傅 里 叶变 换 （ Ｔ Ｔ）来 获 得 时 频 谱 ， 如 下 式 所 示 ＳＦ
ｖ ＿ 一１
谱 的 霞 心 作 为 信 号 载 频 的估 计 ，计 算 公 式 如 下
ＴＲ（ ＝ （）（— ） Ｆ．） ∑ｒ ｗ ｍｅ ｋ ｍ ｎ 砌
ｋ ＝０
科技论文 ：短波宽带信 号检测算法及其性 能仿 真分析
短波宽带信号检测算法 及其 性能仿 真分析
罗胜恩 罗来 源
摘要：采用短波宽带接收与处理是 实现 突发 、 跳频等低截获概率感兴趣信号检测的有效手 段之一，本文针对宽带信号处理首先需解决的带内组成信号数 目及分布的问题 ， 出宽带信号 给 检测分选方法，提 出了 波不平稳信道噪声背景下的宽带信号检测算法，并对检测算法性能进 短
（） ２
∑ ｌ Ｒ（ ．） Ｔ ｋ Ｆ “ ∑ ＴＲ（ ｌ Ｆ， ） ｋ。
…
其中 ： Ⅳ为 Ｓ Ｆ Ｔ Ｔ长 度 ， ｗｎ 为 时 间 窗 函 （１
数。
信 号 分 段 的 主 要 作 用 是 根 据 信 号检 测 及 参 数 提 取 结 果 ，利 用 信 号 在 时 间上 的 连 续 性 、频 率 上 的 相 邻 性 原 则 对 各 时 间切 片信 号 检 测 结 果
更 宽 、通 联 频 率 变 化 更 快 、 通 信 速 率 更 高 、通
短 波 宽 带 接 收 背 景 噪 声 特 征 的 模 型 。针 对 短 波 宽 带 信 号 检 测 问 题 ，从 上 世 纪 九 十 年 代 开 始 不 断 有 相 关 研 究 成 果 发 表 ［１ ， 但 它 们 多 从 宽 带 ５ｏ －】 方 位 谱 角 度 出 发 、利 用 信 号 方 位 特 性 不 同来 检
基于形态滤波的短波信号检测算法
734
信息与电子工程
第9卷
பைடு நூலகம்
漏警；如果采用门限 2，则噪声会被判定为信号，发生虚警。因此，面对噪声基底起伏大的短波频段，难以设置 合适的固定门限来实现准确、有效的检测。
power / dB
-30
-31
-32
level 1
signal 3
-33
(PLA Information Technology Institute，Zhengzhou Henan 450002，China)
Abstract ： Aiming at the problem of low signal detection probability caused by colored noise interference in signal detection, a pre-processing morphological filtering algorithm is proposed after studying the properties of the actual HF channel and the characteristics of the signal spectrum. It flattens the noise floor by morphological filtering theory and realizes whitening filter by Top-Hat transform. The signal is detected according to the threshold estimation theory under the Gaussian white noise environment. Simulation results show that the color noise interference can be suppressed under the complex environment of short-wave channel, and the detection probability of the weak signals is improved by 10%–20%.
一种基于频谱能量统计的短波信号检测算法
一种基于频谱能量统计的短波信号检测算法作者：高潘胡世安吴钦来源：《数字技术与应用》2013年第10期摘要：短波通信具有环境噪声大、信道恶劣等特点，常规通过直接求信号能量进行判决的检测算法，存在较为严重的漏检。
文中分析了单音调制信号和多音调制信号的能量谱特征，找出了两类信号在频谱能量上的不同，由此提出了一种基于频谱能量统计的短波突发信号检测算法，实现了对MIL-STD-188-110B、2G-ALE等实际信号的检测。
检测结果显示本文的算法检测效果好，检测精度高，具有一定的工程应用价值。
关键词：检测短波突发信号能量统计中图分类号：TN911.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）10-0124-021 引言现代通信中广泛使用突发通信，特别是短波通信，使用短时突发的通信模式能有效克服犹豫信道时变带来的信号衰落等影响。
对于短波突发信号的检测，常用的算法有：在时域，有主要有短时能量法[4-5]、高阶累积量法、过零率法等。
但该算法受噪声的影响大，尤其在短波环境下，信道衰落及自动增益控制（AGC）的影响使得接收信号即使处在噪声阶段时也有较大的能量值。
在频域，有基于循环谱[1]及基于离散傅里叶变换（DFT）的Power-Law的算法[2]，但这类算法的计算复杂度较高，不利于实时处理，并且在检测过程中，门限控制对检测结果有很大的影响[3]。
基于信号能量的检测算法是一种最基本的算法，因为这类检测算法不需要知道信号的调制方式、信号格式等先验信息，只需要计算一定时间内信号的能量，然后与设定门限进行比较，当能量值超过门限就认为有突发信号存在。
但是直接通过求能量值的检测算法漏检率较大，对噪声和干扰特别敏感。
文中针对这种缺陷，提出了一种基于频谱能量统计的短波突发信号检测算法，最后通过对实际信号的检测验证了算法的有效性。
2 信号检测算法原理文中提出的短波突发信号检测算法基本原理如图1所示，算法首先对接收信号去直流分量并进行FFT运算，然后利用基于信号频谱能量统计的算法对信号进行检测。
一种适用于短波信号宽带检测的快速算法
一种适用于短波信号宽带检测的快速算法曲阜平;贾宏雷【期刊名称】《电子信息对抗技术》【年(卷),期】2015(000)001【摘要】There are more problems that wideband signal detection algorithm needs to face in HF communication environment. For the practical problems of wideband signal detection in HF, with the spectrum feature analysis of the HF signal, using the correlation algorithm of mathemati-cal morphology theory, HF wideband noise basement is treated whitening, the level limen is set for wideband signal detection. The result of detection of the HF wideband receiver signal shows that the algorithm can be suitable for the wideband detection, improve the probability of detec-tion for weak signals.%在复杂的短波通信环境中，宽带检测算法需要面对更多的问题。
主要针对短波信号宽带检测需要面临的实际问题，对短波信号的宽带频谱特征进行分析，采用数学形态学理论中的相关算法，有效地对复杂的短波宽带色噪声基底进行白化处理，并利用较为直观的水平门限设置方法进行信号的宽带检测。
通过对实际短波宽带接收信号进行测试的结果表明，算法能够较好地满足宽带检测需求，提高对弱信号的检测概率。
基于形态小波的高精度重力仪信号快速滤波算法
中图分 类号 ： Ｈ ６ ． Ｔ ７ １５
文 献标 志码 ： Ａ
文章编 号 ： ０ １ ０ ０ （０ ０ ０ ．２ ７０ １ ０ — ５ ５ ２ １ ）６ １ １ －５
Ｆａ ｔ ｆｌｅ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｏ ｏ ｐ ｌ ｇ ｃ ｌｗａ ｅ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｂａ ｅ ｎ ｍ ｒ ｈｏ ｏ ｉ ａ ｖ ｌｔ ｉ ｉ ｒ ｃ ｓ ｒ ｖ ｍ ｅ ｅ ｉ ｎ ｌｐ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ｐ ｅ ｉｅ ｇ ａ ｉ ｔ ｒ ｓｇ ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ
力仪 信号 处理 中． 在滤 波过 程 中 ， 先在 常规 小波 分 解 算 法各 层 间增 加 形 态 滤 波器 ， 首 以提 高 小波
算 法 抑制脉 冲 干扰 的能 力． 后 ， 常规小 波分 解和 重构 算 法进 行 重 组 ， 然 将 并参 考 Ｆ Ｔ算 法 规则 设 Ｆ
计 了一种 快速形 态 小波 分解 重构 算 法 ， 以提 高 小波 分解 和 重构 的计算 效 率． 后 ， 过仿 真试 验 ， 最 通
（ 南大学仪器科学与工程学 院， 京 ２０９ ） 东 南 １０ ６
（ 东南大学微惯性仪 表与先进 导航技术教育部重点试验室 ，南京 ２０ ９ ） １０６
摘 要 ：为 了有效 抑制 高精度 重 力测 量 信号 中 的各 种 强 噪 声 以获得 高精 度 重 力信 息 ， 分 析 形 态 在 小 波滤 波算 法 的基 础上 ， 合 Ｆ Ｔ 算 法提 出 了一 种 快速 形 态 小 波 滤 波算 法 ， 应 用 于 高 精度 重 结 Ｆ 并
第４ ０卷 第 ６期
２１ ０ ０年 １ １月
东 南 大 学 学 报 （自然科 学版）
Ｊ ＲＮ ＯＵ Ｈ ＡＳ Ｉ Ｅ Ｓ Ｔ （ ｔｒ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ ＯＵ ＡＬ ＯＦ Ｓ Ｔ Ｅ Ｔ ＵＮ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｎａ ａ Ｓ ｉｎ ｅＥ ｉｏ ） ｕ ｌ ｉ
【CN109687924A】一种基于实测数据的短波可用频率资源自动检测方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910115928.7(22)申请日 2019.02.15(71)申请人 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心地址 266237 山东省青岛市即墨区鳌山卫问海路1号申请人 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所）(72)发明人 金珠 任源博 马银圣 王程林 向为锋 胡俊 卢冬鸣 朱振飞 刘毅敏 (51)Int.Cl.H04B 17/382(2015.01)H04B 17/345(2015.01)(54)发明名称一种基于实测数据的短波可用频率资源自动检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于实测数据的短波可用频率资源自动检测方法，包括如下步骤：（1）全频段噪声和/或干扰数据采样：（2）对噪声和/或干扰数据序列进行分段极值处理：（4）计算出各频率点的底噪阈值：（5）计算出安静频段：本发明所公开基于实测数据的短波可用频率资源自动检测方法，可以自动计算各频率的底噪阈值，从而可以计算出安静频段。
代替了人为判图，读取经验值等传统方法带来的读数不准确，数值不能随时间、地域等变化而变化的缺点。
该方法既提高了选频的准确性，又提高了选频效率，尤其适用于自动选频设备中，使用效果理想，便利。
权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 109687924 A 2019.04.26C N 109687924A1.一种基于实测数据的短波可用频率资源自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)全频段噪声和/或干扰数据采样：对2～30MHz短波频段内的噪声和/或干扰数据采样，将采样数据处理为：测量频率间隔d f ,对应的频率序列为：频率间隔d f 对应的带宽上的噪声和/或干扰平均功率为p，从而生成噪声和/或干扰功率序列其中噪声和/或干扰功率序列既可以是某次测量值，也可以是某个时间段的测量值的平均值；(2)对噪声和/或干扰数据序列进行分段极值处理：对噪声和/或干扰功率序列进行分段极值处理，根据短波频段的噪声和/或干扰特性，带宽B的取值一般为[0.1～1]MHz，在序列中带宽B覆盖的频率点数为：其中函数round的作用为取整数，将频率序列按带宽B划分为K段：其中函数ce i l的作用为向上取整数，频率序列可以表示为功率值表示为让每段的频率序列对应的功率值等于这一段频率序列对应的功率值的极小值，即第k段频率序列{f k1,f k2,…f kN }对应的功率值为：{p k ,p k ,…p k }，其中p k ＝min{p k1,p k2,…p kN }，其中函数min的作用为取序列的最小值，所以经过分段极值处理后的噪声和/或干扰数据序列变为极值序列(3)设计数字低通滤波器的参数：(31)由实测噪声和/或干扰数据采样的参数d f ，设计数字低通滤波器参数如下：通带截止频率ωp ，通带衰减αp ，阻带截止频率ωs ，阻带衰减αs，兼顾滤波器的性能和本方法的计算量，αp 取值范围为0.5～1dB，αs 的取值范围为45～65dB；(32)根据低通滤波器参数设计数字低通滤波器：由步骤(31)得到的滤波器参数，结合实际系统需求，设计数字低通滤波器，设计出的N 阶数字FIR低通滤波器表示为：(4)计算出各频率点的底噪阈值：(41)根据滤波器的长度重新构造噪声和/或干扰功率序列；权 利 要 求 书1/2页2CN 109687924 A。
基于形态学处理的短波跳频信号宽带时频检测算法
第 ｌ ４卷 第 ２期
２ ０ １ ３年 ４ 月
信 息 工 程 大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ｖｏ ｌ ＿ １ ４ ＮＯ ． ２ Ａｐ ｒ ． ２ ０１ ３
摘要： 通 过 分析 短波 跳 频信号 的 宽带 时频特 性 ， 文 章提 出一 种基 于形 态 学处理 的检 测 算法 。算
法 分别 利用 形 态学基 本 算法 、 改进 的骨架 化算 检 测 过程
中噪 声和 干扰信 号 的消 除 、 跳 频信 号存 在 性 的判 定 、 跳 频 图像 的还 原 等 操作 。仿 真 结果 表 明 ， 算 法在 较低 信 噪 比的情 况下仍 能较好地 确 定 短波 跳频信 号 的存 在性 ， 实现信 号 的检测 与还 原 。
关键 词 ： 短 波跳 频信 号 ； 时频特 性 ； 形 态学 ； 骨架 化 算法 ； 击 中／ 击不 中变换
中 图分类 号 ： Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ２ ３ 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ １ － ０ ６ ７ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ － ０ １ ７ ３ － ０ ７
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ １ － ０ ６ ７ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ ． ０ ０ ９
一种基于形态滤波的水声信号检测算法
一种基于形态滤波的水声信号检测算法王晓庆;母诗源;李晋;王志欣【摘要】针对水声目标检测中色噪声及近场强干扰导致目标检测概率下降的问题,通过分析实际水声信道特性和水声阵列接收信号的LOFAR谱特征,将导向最小方差波束合成(STMV)与形态学滤波技术相结合,提出一种基于数学形态学滤波的水声目标检测方法.在STMV之后,应用联合形态学滤波估计信号噪声基底,进行常规信号检测.海试数据处理结果表明,该算法能在复杂的噪声背景环境下实现对水下微弱目标的有效检测.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2019(049)007【总页数】6页(P611-616)【关键词】水声信号;导向最小方差;目标检测;形态滤波【作者】王晓庆;母诗源;李晋;王志欣【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄 050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄 050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄 050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄 050081【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言在被动声呐目标检测方面，传统方法主要通过空域的波束合成处理获得空间增益，通过时间上的积累获得时间增益。
一般空间波束合成方法有常规波束形成(CBF)和MVDR等方法[1-6]。
CBF方法的优点在于算法简单、计算量小，但其方位分辨能力较差，多个目标相互靠近时，相互干扰严重。
MVDR方法属于自适应的波束形成方法，可以提高方位分辨率，但是在阵列导向矢量出现误差和阵元快拍次数小于阵元个数时，性能急剧下降；另外，上述传统方法并不能抑制水下复杂环境噪声在时间和空间上的非平稳性影响。
数学形态滤波[7]在图像处理中的应用已经较为广泛，是一种针对信号时域特征的非线性处理方法。
随着对数学形态学理论的深入研究，相比于其他方法，在处理过程中可以保证幅度不畸变、相位不偏移，因而受到了越来越多的关注。
基于数学形态学的行波信号消噪滤波方法
通常交替滤波器的输出会向下（或向上）偏
移，这是因为开（闭）运算的输出信号总是位于
原信号下（上）方的缘故。为解决信号输出的单
向偏移问题，一般选用混合滤波器或交替混合滤
关键词：行波；数学形态学；消噪；
0 引言
输电线路是电力系统的命脉,由于输电线路 故障造成的停电事故,不仅影响人们的生产生活, 而且严重危及电力系统的安全、稳定运行。因此 准确、可靠的故障测距格外重要。行波故障测距 由于其测距原理简单近来得到了较为广泛的研究 和应用,并且形成了多种测距类型。然而无论哪种 行波故障测距方法都需要在线路的端点处采集故 障点发出的行波信号,然后再在采集的信号中寻 找奇异点(行波波头),以确定行波到达时间,从而 达到故障定位的目的[1]。由于线路中的各点参数 不均匀,采集信号过程中硬件受到外界干扰等不 可预测的原因,行波信号中必然含有大量的噪声, 这对行波波头的捕捉带来严重的影响。因此,好的 滤波是行波故障定位成功的关键。
uf1
=
1 2
(um1
+
im1
*
Zcm1 )
（4）
ur1
=
1 2
(um1
−
im1
*
Zcm1 )
（5）
其中，um1和im1分别表示um和im的 1 模分量，
Zcm1 = Lm1 / Cm1 ，Lm1 和 Cm1 分别表示每公里输电
线路的正序电感和正序电容。 将上述算法通过 MATLAB 语言编程实现，
析。以验证该本方法的有效性。
图 1 系统仿真图
短波信号检测中的形态学预处理算法
短波信号检测中的形态学预处理算法
陈含欣;崔伟亮;江桦
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(36)24
【摘要】针对信号检测中色噪声干扰和多谱蜂信号的判断问题,通过研究实际短波信道特性和信号频谱特征,提出一种将频谱作为一维灰度图像进行形态学滤波的顶处理算法,应用顶帽变换进行自化滤波,通过闭运算进行信号增强.仿真实验结果表明,该算法能在复杂的短波信道环境下较好地抑制色噪声干扰,实现对弱信号和多谱蜂信号的有效检测.
【总页数】3页(P84-86)
【作者】陈含欣;崔伟亮;江桦
【作者单位】解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002【正文语种】中文
【中图分类】TN971
【相关文献】
1.信号检测系统中预处理滤波算法的研究 [J], 于君;王洋
2.STFT算法在短波差分跳频信号检测中的应用 [J], 熊俊俏
3.基于形态学预处理的短波猝发信号检测算法 [J], 李波
4.基于柔性形态学预处理的短波信号宽带检测算法 [J], 贾宏雷;周慧琴;熊涛;
5.基于自适应形态学的低截获概率信号检测预处理算法 [J], 杨承志;郭亚彬;熊智威;王鸿超
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于卡尔曼滤波的短波等幅报降噪技术研究
基于卡尔曼滤波的短波等幅报降噪技术研究基于卡尔曼滤波的短波等幅报降噪技术研究本文研究的是短波莫尔斯电报信号的噪声抑制处理技术。
在无线通信系统中,噪声信号的干扰是影响通信效果的主要原因。
由于短波莫尔斯电报通信属于模拟通信的制式,依赖电离层天波反射和地波传输,对信道依赖性较强,随着工业电气化的发展,短波信道受到的干扰日益严重,莫尔斯信号传输质量急剧恶化,导致电台值班抄收水平日益下降,给从事人工守听抄收莫尔斯电报信号的报务员带来较大负担。
本文研究的目的是使用数字信号处理技术,在不改动原有电台设备硬件结构的基础上,搭建在线的信号处理模块作为电台的后级音频处理系统,对电台输出的莫尔斯音频信号进行降噪处理后,提升莫尔斯音频信号的信噪比,改善莫尔斯音频信号的听感,在降低无线电报务值班人员劳动强度的基础上,提高值班电报信号抄收的准确率,提升电台值班业务水平。
在前人研究工作的基础上,本文首先对莫尔斯电码自身的点划及字符间的相关规律进行了分析,研究了影响莫尔斯电报信号的噪声类型,讨论了噪声对莫尔斯信号的污染方式,分析了短波通信设备架设方式对莫尔斯电报信号噪声的影响,研究了电报抄收人员在噪声干扰状态下实现人工抗噪声抄收的原理。
根据莫尔斯信号电码的自相关特性,分析了人脑在记忆和识别莫尔斯电报信号中的分析处理过程,研究了在发报手法不均状态下,抄收人员抗噪声处理的方法。
分析了莫尔斯信号现有的降噪处理技术,建立了短波莫尔斯电报信号的空间状态模型,应用卡尔曼滤波算法对其进行了推导,建立了卡尔曼滤波模型。
探讨了卡尔曼滤波在短波莫尔斯电报信号音频滤波方法,在CCS环境下编写了卡尔曼滤波算法的DSP程序,结合现有值班电台的音频输出接口,搭建了以DSP5402和AIC23为核心的数字信号降噪处理模块,使用AIC23对电台输出的音频信号进行模数采样,在DSP5402中使用卡尔曼滤波程序对莫尔斯音频信号进行降噪处理,处理后音频信号通过AIC23耳机接口输出给报务员抄收。
一种基于形态滤波的水声信号检测算法
一种基于形态滤波的水声信号检测算法摘要在水声信号检测领域，基于形态学滤波算法在减少噪音和增强信号中的性能优势逐渐得到认可。
本文介绍了一种基于形态滤波的水声信号检测算法，该算法利用开闭运算，过滤掉噪声以及保留重要信号，从而使检测结果更加准确，同时提高了算法的性能和可靠性。
实验结果表明，该算法具有良好的信噪比和提高了检测精度。
因此，可以将该算法应用于水声信号检测领域中。
关键字：形态学滤波；水声信号；开闭运算；检测精度引言随着海洋开发的不断增加，海洋资源的开发与利用越来越引起人们的重视，其中海洋探测是必不可少的一项工作。
水声信号是在水中传递的声波信号，由它将海洋内部的结构和物质信息传递到人类的视线下，所以对水声信号的检测和处理具有很大的重要性。
在水声信号处理的过程中，信号处理中最基本的一步就是检测和识别信号。
传统的检测方法易受干扰，误差率较高，因此提出了一种基于形态学滤波的水声信号检测算法。
形态学滤波是一种基于形态学理论的信号处理方法，它主要利用信号形态的变化进行滤波、去噪等操作。
形态学滤波的优势在于它不依赖于信号的统计特征，对复杂信号和噪音有很好的适应性，其结果也是比较稳定的。
因此，形态学滤波被广泛应用于图像处理、语音处理等领域。
针对海洋环境中存在的海流、海浪等噪声干扰，利用形态学滤波对水声信号进行去噪是一种非常有效的方法，在水声信号检测领域中有着广泛的应用前景。
本文旨在研究一种基于形态滤波的水声信号检测算法，通过开闭运算等形态学运算，实现对水声信号的去噪与信号提取。
基于实验结果分析，该算法具有良好的信噪比和提高了检测精度。
因此，该算法可以被应用于水声信号检测中。
算法原理与实现1.形态学原理形态学滤波是一种基于形态学理论的信号处理方法，形态学操作主要包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。
其中，腐蚀运算是指将物体与模板重叠部分的最小值作为新物体像素值；膨胀运算是指将物体与模板重叠部分的最大值作为新物体像素值。
基于阵列信号处理的短波跳频信号检测方法
技术研发TECHNOLOGY AND MARKETV〇1.24,N〇.12,2017基于阵列信号处理的短波跳频信号检测方法李云峰(江西师范大学，江西南昌330000)摘要:基于阵列信号处理的短波跳频信号检测问题开展研究，解决目前短波跳频型信号检测中存在的问题。
关键词：阵列信号处理&短波跳频信号&检测doi：10. 3969/j.issn.1006 -8554.2017. 11. 131〇引言短波通信在我国军事等方面的应用越来越重要，但是这种 开放式的发射与接收电磁波的通信，非常容易受到各个方面的 干扰。
这一点提示需要改善短波的通信性能，提高其抗干扰能 力。
其中值得一提的是阵列信号的处理，是将多个天线设置在 空间的不同位置组成天线阵列，通过利用阵列对空间信号进行 接收并处理，目的是提取阵列所接收的信号及特征信息，有效 抑制干扰、噪声和不感兴趣的信息。
1阵列信号处理阵列信号处理与以往的信号处理方式不同，阵列天线的不 舍需要考虑到信号空域信息的有效提取，因为这种特性阵列信 号处理也叫空域信号处理。
比起传统的单个天线，阵列信号处 理的特性更加明显，不仅具有灵活的波束控制、高的信号增益，还具有较强的抗干扰能力以及较高的空间超分辨能力。
阵列 信号处理其中最关键的两个方面就是波束形成以及空间谱 估计。
2基于阵列信号处理的短波跳频信号检测方法2.1 基于窄带处理以往的检测方法是基于窄带处理的F H信号检测，在确定 了接收处理模型的基础上进行预处理。
针对阵列误差校正，阵 列误差的发生与阵元特性、阵元间的互藕有关，在确定阵列误 差综合模型的过程中，了解阵列误差对阵列性能的影响，通过 采用仿真实验的方式进行。
可以采用有源校正和自校正两种 方式进行阵列误差校正，预处理工作中还需要进行变频、滤波、加窗F F T运算[1]。
针对跳频信号的检测，由于短波频段在实际的通信环境下 电磁环境很复杂，因此提出一种基于F H信号的检测方法。
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如果对 信号 的频 谱 图作 一维灰度形 态学运算 ， 膨胀运算会 减小信号 频谱 的谷 值 ，扩展峰顶 ； 则 而腐 蚀运算 则 会 减小信 号的谱 峰 ，加宽谷 域 。开运 算是非 扩张 的，小 于结构元 素的部分会 被 “ 掉” 开 ，所 以开运算 可以抑制信 号 的尖峰 ，如突发 、毛刺 等 ；闭运算 是扩张 的 ，小 于结 构元素 的部分会被膨胀 填充 ，所 以闭运算 可 以抑制 信号 的 波谷 。开 、闭运 算所能滤 除的正 、负脉冲宽度 取决于运算 所使用 的结构元素 ｂ的宽度 ， 取大于噪声 宽度 的结 选 构 元素 ， 可以利用 开 、 闭运算去 除信号 中的噪声 。 上述 基本运算 的不 同组合 构成 的滤 波器可滤 除不 同类 型的噪声 ， 实现信号平 滑处理 。
（ Ｌ ｎｏｍａｉｎＴ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｔ ｕｅ ｈ ｎ ｚ ｏ ｎ ｎ４ ０ ０ Ｐ Ａ Ｉｆｒ ｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙＩｓｉ ｔ ，Ｚ ｅ ｇｈ ｕＨｅ ａ ５ ０ ２， Ｃ ｉａ ｏ ｔ ｈｎ ）
Ａｂｓ ｒ ｃ ： Ａｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｒ ｂ ｅ ｔａ ｔ ｍｉ ｇ ｔ ｈ ｐ ｏ ｌｍ ｏ ｌｗ ｓｇ ａ ｄ ｔｃ ｉｎ ｒ ｂ ｂｉ ｔ ｃ ｕｓ ｄ ｙ ｏｏ ｅ ｎ ｉｅ ｆ ｏ ｉｎ ｌ ｅ ｅ ｔｏ ｐ ｏ ａ ｌ ｙ ａ ｅ ｂ ｃ ｌ ｒ ｄ ｏ ｓ ｉ ｉ ｔｒｅ ｅ ｃ ｎ ｓｇ ａ ｅｅ ｔｏ ａｐ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｒ ｈ ｌ ｇｃ ｌｆｌｅ ｉ ｇａｇ ｒｔ ｍ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｆｅ ｔｄ ｉ ｇ ｎ ｅ ｆｒ ｎ ｅｉ ｉｎ ｌｄ ｔｃ ｉｎ， ｒ － ｒ ｃ ｓ ｉ ｇｍｏ ｐ ｏｏ ｉ ａ ｉｔｒｎ ｌ ｏ ｉ ｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｔｒｓｕ ｙ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｔｅ ｆｔ ｅ ａ ｔａ ｈ ｎ ｅ ｎ ｈｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓ ｏ ｈ ｉｎ ｌｓ ｅ ｔｕ ｈ ｒ ｐ ｒｉｓ ｏ ｈ ｃｕ ｌＨＦ ｃ ａ ｎ ｌａ ｄ ｔ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ｆｔ ｅ ｓｇ ａ ｐ ｃｒ ｍ．Ｉ ａ ｔｎ ｈ ｏ ｓ ｔｆ ｔｅ ｓ ｔｅ ｎ ｉｅ ｌ ｌ ｏ ｙ ｍｏ ｐ ｏｏ ｉ ａ ｉｔ ｉ ｇ ｔ ｅ ｒ ｎｄ ｒ ａｉ ｓ ｗｈ ｔ ｉ ｇ ｆｈｅ ｙ Ｔｏ － ｔ ｔａ ｆ ｒ ｆｏ ｒ ｂ ｒ ｈ ｌ ｇｃ ｌ ｆｌ ｒｎ ｈ ｏ ｙ ａ ｅ ｌ ｅ ｉ ｎ ｎ ｉ ｒ ｂ ｐ Ｈａ ｒｎｓｏ ｍ ．Ｔｈ ｉｎ ｌｉ ｅ ｚ ｅ ｅ ｓｇ ａ ｓ ｄ ｔ ｃｅ ａ ｃ ｒ ｉｇ ｏ ｈ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｅ ｔｍａｉ ｎ ｈ ｏ ｙ ｎ ｅ ｔ ｅ ｅｅ ｔ ｄ ｃ ｏ ｄｎ ｔ ｔ ｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓｉ ｔｏ ｔ ｅ ｒ ｕ ｄ ｒ ｈ Ｇａ ｓ ｉｎ ｕ ｓａ ｗｈ ｔ ｎ ｉｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｉｅ ｏ ｓ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ． Ｓ ｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈｅｃ ｌ ｒｎｏｓ ｎ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｃ ｎ ｂ ｕ ｐｒｓ ｅ ｎ ｅ ｈ ｏ ｌｘ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｉ ｌｔｏ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｏｏ ｉｅ ｉ ｔｒｅｅ ｃ ａ ｅ ｓ ｐ ｅ ｓ ｄ ｕ ｄ ｒｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｏ ｈ ｒ— ｖ ｈ ｎ ｅ ， ｎ ｈ ｅｅ ｔｏ ｒ ｂ ｂｉ ｔ ｆ ｈ ａ ｉ ｎ ｌ ｓｉ ｒ ｖ ｄｂ ０％－２ ％ ． ｆｓ ｏ ｔｗａ ｅｃ ａ ｎ ｌ ａ ｄｔ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｐ ｏ ａ ｌ ｙｏ ｅｗｅ ｋｓｇ ａ ｓｉ ｍｐ ｏ ｅ ｙ １ ｉ ｔ ０ Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔｃ ｉ ｎ ｏ ｉｎ ｌ ｍ ｏ ｐ ｏ ｏ ｉａ ｉｔｒｎ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｅ ｔｏ ｆＨＦ ｓｇ ａ ； ｒ ｈ ｌ ｇ ｃ ｌ ｌｅ ｉ ｇ； Ｔ ｐ Ｈａ ｒ ｎ ｆ ｒ ； ｐ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｆ ｏ — ｔｔａ ｓｏ ｍ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎ
段频谱 图 ，可 见该段信 号底部 电平起伏 较 大 ，在对该频 段进行 检测 时 ，若采用 门限 １ ，则 信号 ４ 被漏检 ，发生 会
收 稿 日期 ：２ １－１１ ；修回 日期 ：２ １—２２ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ０ １０ －２ ０ １０ －１
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信 息 与 电 子 工 程
第９ 卷
漏警 ；如果采用 门限 ２ ，则噪声会被 判定为信 号 ，发生虚警 。因此 ，面对 噪声基底起伏 大 的短 波频段 ，难 以设 置
削 弱 强 信 号 ，补 偿 弱 信 号 。本 文 提 出 了一 种 基 于 形 态 学 滤 波 的 噪 声 基 底 估 计 方 法 ，经 仿 真 证 明 ： 过 噪 声 基 底 估 通
计后 的预处理 ，有效 地抑制 了短 波信号 检测 中的漏警 问题 。
ｌ 短 波信 号 检 测 中面 临的 几 个 问题
一
再加 上实 际接收 机 由于模 拟前端 受到器 件非线性 特性 或者 阻抗 失 配的影响 【， ２ 导致实 际输 出 的信 号噪声基底 起伏 】 较大 。而常规 的信号 检测方 法是通 过搜索 监视频谱 ，并与某 个 门限值 比较来 确定信 号 的存在 性 ，此 门限值 通常 由
高斯 白噪声 环境 下的信号 检测理 论确定 ［。由于短波 信道 的特殊性 ，若信 号位 于频 谱 的噪声 较低处 ，利用 常规信 ３ 】 号检测 方法会 造成 弱信号 漏检 。 因此需要 在检测 之前对 短波信 号进行 预处理 ： 计噪声 基底 ， 估 降低 信号动态 范围 ，
在信 号检测方 面 ，目前 的研 究热 点是 自适应 电扫描方法 ，即通过搜 索频谱 、测定能量 确定在某 频率上是 否存
在信号 ，在无 先验 知识 的条 件下 ，为提高 信号 的截获概 率 ，通 常需要 在一段频 带 内重 复扫描 ，将 每个频点 的电平 值与设 置 的门限进 行 比较 。一 般情况 下 ， 检测 门限通 常根据 理想高斯 白噪声 环境下 的信号检测 理论来确 定 ， 是 但 在 电磁 环境 复杂 的短波信道 中进行 信号 检测要 面临很 多实际 问题 ：由于信道传输 途径 的特殊性 ， 波频段 的信 号 短 基底不 平坦 ，导致理想 状态下 的 门限计算理论 在实 际应用 中效果欠 佳 ，往往会 造成漏警 或虚警 。图 １ 是某短波频
第９ 卷 第 ６ 期
２１年 １ ０１ ２月
信 息 与 电 子 工 程
Ｉ ＮＦＯＲＭＡＴＩ ＯＮ ＡＮＤ ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩ Ｃ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
ＶＯ１ ９． ． ＮＯ． ６
Ｄｅ ．， ０１ ｃ ２ １
文 章 编 号 ： １７ ．８ ２２ １）６０ ３ ．６ ６ ２２ ９ （０ ０ ．７ ３０ １
合 适 的 固定 门 限 来 实 现 准 确 、有 效 的 检 测 。
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２ 基 于 形 态 学 滤 波 的 预 处 理
２ １ 形 态 学 滤 波 ．
基 于数 学形态学 理论 ， 态学滤波提 供 了一种 基于形状 的非线性 变换理论 和方法［ ， 数字信号处 理 中有着 形 ８ 在 】
重要 的作 用 。该 理论运用结 构元素 修改信号 局部特征 ，得到信 号更本质 的形态［。其一维离 散情况下 的多值形态 ９ 】 变换 ，对 信号频谱 中 的峰值 （ 正脉 冲） 噪声 、低谷 （ 负脉 冲） 噪声 以及 白噪声有很好 的抑制效 果 。 们 设信 号 厂 为定 义在 Ｆ＝ ０ ， １上 的离散 函数 ， ｛ Ｎ一 ｝ １一 结构 元素 ｂ为 Ｂ＝｛ １一Ｍ 一 ｝ 的离 散 函数 ， 有 Ｎ＞Ｍ ， ０ ， １上 且
针对 以上 问题 ， 国内专家做 了较 多研究 ，文献 ［］ ’ ４采用分段 比较 频谱均值 ，进行 噪声基 底估计 ，通过差 值抑 制处 理后 完成信 号搜索 ；文献 ［］ ５采用小 波多分辨 力分 析的方法 估计信 道个数 ，并 自适 应调节 阈值 ，实现短 波信 道盲 分离 ；文献 ［］ ６利用 分段检测 频谱最 小值 ，做 开运算 后插值 来检测 噪声基 底 ，实 现短波信 道信 号的盲检 测 ； 文 献【］ 过对含 噪信号 小波分解 后 的每 一层高 频系数 进行 阈值 量化 ，达到 了较好 的消噪效果 。但这 些方法 在实 ７通 际应用 中都 有缺 陷 ：文献 ［】 ４较好地 抑制 了色噪声 ，但 在信道 环境复 杂 ，动态 范围增 大时效果会 减弱 ；文献【］ ５算 法 复杂 ，计算量 太大 ；文献 ［】 ６由于分段 选取 、插值运 算和采 取平顶 型结构 元素运算 导致 噪声基底估 计不精 确 ， 文献 ［］ ７仅适用 于生物 医学信号 ，推广 到其他领 域应用 局 限性 较大 。鉴于此 ，本文 提 出了基 于形态 学滤波 的短波 信 号检测算 法 ，利用 改进 的形 态学顶 帽变换进行信 号预处理 ，解决 了色噪声 干扰 导致 的信 号检测不 准确问题 。
中 图 分 类 号 ： Ｔ ７ Ｎ９ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ａｎ ＨＦ ｓｇ ａ ｅｅ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｈ ｌ ｇｃ ｌ ｉｔｒｎ ｉｎ ｌｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｍｏ ｐ ｏ ｏ ｉａ ｌｅ ｉ ｇ ｆ
ＷＡ Ｇ Ｑ ａ ，ＪＡ Ｇ Ｈ ａ Ｎ ｕ ｎ Ｉ Ｎ ｕ ，Ｃ Ｅ ａ －ｉ Ｈ Ｎ Ｈ ｎｘｎ
基 于形 态 滤 波 的短 波 信 号检 测 算 法
王 权 ， 江 桦 ， 陈含 欣
（ 放 军 信 息 工程 学 院 ， 河南 郑 州 ４ ０ ０ ） 解 ５ ０ ２
摘 要 ：针对 短波信 号检 测 中色噪 声干扰 导致信 号检 测概 率低 的 问题 ，通过研 究实 际短波信 道 特 性和信 号 的频谱特 征 ，提 出一种 将信 号频谱 图作 为 一维灰度 图像进 行形 态学 滤波 的预 处理 算 法 ，应 用联 合形 态学 滤波估 计信 号 噪声基底 ，利 用 改进 的顶 帽变换进行 白化滤波 ，最后依 据高斯 白噪声 环境 下 的门 限估 计理 论进行 信 号检测 。 实验结果 表 明 ，该 算法 能在复 杂 的短 波信道 环境下 较 好地 抑制色 噪声干扰 ，对 弱信号 的有效检 测率可 提高 １％～ ０ ０ ２ ％。 关键 词 ：短波信 号检 测 ；形态 学滤波 ；顶 帽变换 ；预处 理