RU2009146286A - Способ радиолокационного наблюдения за турбулентностью спутной струи - Google Patents

Способ радиолокационного наблюдения за турбулентностью спутной струи Download PDF

Info

Publication number
RU2009146286A
RU2009146286A RU2009146286/09A RU2009146286A RU2009146286A RU 2009146286 A RU2009146286 A RU 2009146286A RU 2009146286/09 A RU2009146286/09 A RU 2009146286/09A RU 2009146286 A RU2009146286 A RU 2009146286A RU 2009146286 A RU2009146286 A RU 2009146286A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
stage
doppler spectrum
turbulence
component
tangential velocity
Prior art date
Application number
RU2009146286/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Фредерик БАРБАРЕСКО (FR)
Фредерик БАРБАРЕСКО
Original Assignee
Таль (Fr)
Таль
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Таль (Fr), Таль filed Critical Таль (Fr)
Publication of RU2009146286A publication Critical patent/RU2009146286A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/95—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • G01S13/951—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use ground based
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/64—Velocity measuring systems using range gates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/95—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • G01S13/953—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for meteorological use mounted on aircraft
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

1. Способ детектирования и качественной оценки состояния и развития турбулентности спутной струи, вызванной летательным аппаратом, на основании радиолокационных сигналов, отраженных этой турбулентностью, причем анализ этих сигналов осуществляют по ячейкам анализа заданного размера по расстоянию и пеленгу, отличающийся тем, что содержит: ! - первый предварительный этап (51) собственно детектирования для детектирования и локализации турбулентности в ячейке, ! - второй этап (52) для определения силы детектированной турбулентности, ! - третий этап (53) для определения возраста детектированной турбулентности, а также характеризующих ее геометрических параметров; ! при этом второй и третий этап осуществляют параллельно и независимо друг от друга для каждой ячейки анализа, в которой была детектирована турбулентность после первого этапа (51). ! 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что первый главный этап, в свою очередь, содержит: ! - первый этап (511) спектрального разложения с высоким разрешением, ! - второй этап (512) вычисления энтропии S доплеровского спектра высокого разрешения принятого сигнала, ! - третий этап (513) детектирования присутствия турбулентности для каждой ячейки наблюдения путем сравнения с фиксированным порогом уровня энтропии S, измеренного для этой ячейки; !при этом этот первый главный этап предоставляет информацию (55) о положении детектированной турбулентности и информацию (56) о насыщенности спектра соответствующего принятого сигнала. ! 3. Способ по п.2, отличающийся тем, что на этапе (511) спектрального разложения с высоким разрешением осуществляют регуляризованный авторегрессивный метод анализа, предоста

Claims (17)

1. Способ детектирования и качественной оценки состояния и развития турбулентности спутной струи, вызванной летательным аппаратом, на основании радиолокационных сигналов, отраженных этой турбулентностью, причем анализ этих сигналов осуществляют по ячейкам анализа заданного размера по расстоянию и пеленгу, отличающийся тем, что содержит:
- первый предварительный этап (51) собственно детектирования для детектирования и локализации турбулентности в ячейке,
- второй этап (52) для определения силы детектированной турбулентности,
- третий этап (53) для определения возраста детектированной турбулентности, а также характеризующих ее геометрических параметров;
при этом второй и третий этап осуществляют параллельно и независимо друг от друга для каждой ячейки анализа, в которой была детектирована турбулентность после первого этапа (51).
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что первый главный этап, в свою очередь, содержит:
- первый этап (511) спектрального разложения с высоким разрешением,
- второй этап (512) вычисления энтропии S доплеровского спектра высокого разрешения принятого сигнала,
- третий этап (513) детектирования присутствия турбулентности для каждой ячейки наблюдения путем сравнения с фиксированным порогом уровня энтропии S, измеренного для этой ячейки;
при этом этот первый главный этап предоставляет информацию (55) о положении детектированной турбулентности и информацию (56) о насыщенности спектра соответствующего принятого сигнала.
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что на этапе (511) спектрального разложения с высоким разрешением осуществляют регуляризованный авторегрессивный метод анализа, предоставляющий коэффициенты отражения µn определенной авторегрессивной модели.
4. Способ по п.3, отличающийся тем, что во время второго этапа (512) вычисляют энтропию S при помощи следующего отношения:
Figure 00000001
,
где члены µk являются регуляризованными коэффициентами отражения авторегрессивной модели принятого сигнала.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что второй главный этап (52), в свою очередь, содержит:
- первый этап (521) спектрального разложения путем преобразования Фурье принятого сигнала,
- второй этап (522) нормализации полученного доплеровского спектра,
- третий этап (523) детектирования компонент значимого уровня доплеровского спектра путем сравнения с фиксированным порогом,
- четвертый этап (524) вычисления циркуляции
Figure 00000002
тангенциальной скорости V(r) внутри турбулентности,
- пятый этап (525) вычисления вариации
Figure 00000003
тангенциальной скорости V(r) на основании значимых компонент доплеровского спектра;
при этом этот второй главный этап предоставляет информацию (57) о силе детектированной турбулентности.
6. Способ по п.2, отличающийся тем, что второй главный этап (52), в свою очередь, содержит:
- первый этап (521) спектрального разложения путем преобразования Фурье принятого сигнала,
- второй этап (522) нормализации полученного доплеровского спектра,
- третий этап (523) детектирования компонент значимого уровня доплеровского спектра путем сравнения с фиксированным порогом,
- четвертый этап (524) вычисления циркуляции
Figure 00000002
тангенциальной скорости V(r) внутри турбулентности,
- пятый этап (525) вычисления вариации
Figure 00000003
тангенциальной скорости V(r) на основании значимых компонент доплеровского спектра;
при этом этот второй главный этап предоставляет информацию (57) о силе детектированной турбулентности.
7. Способ по п.3, отличающийся тем, что второй главный этап (52), в свою очередь, содержит:
- первый этап (521) спектрального разложения путем преобразования Фурье принятого сигнала,
- второй этап (522) нормализации полученного доплеровского спектра,
- третий этап (523) детектирования компонент значимого уровня доплеровского спектра путем сравнения с фиксированным порогом,
- четвертый этап (524) вычисления циркуляции
Figure 00000002
тангенциальной скорости V(r) внутри турбулентности,
- пятый этап (525) вычисления вариации
Figure 00000003
тангенциальной скорости V(r) на основании значимых компонент доплеровского спектра;
при этом этот второй главный этап предоставляет информацию (57) о силе детектированной турбулентности.
8. Способ по п.4, отличающийся тем, что второй главный этап (52), в свою очередь, содержит:
- первый этап (521) спектрального разложения путем преобразования Фурье принятого сигнала,
- второй этап (522) нормализации полученного доплеровского спектра,
- третий этап (523) детектирования компонент значимого уровня доплеровского спектра путем сравнения с фиксированным порогом,
- четвертый этап (524) вычисления циркуляции
Figure 00000002
тангенциальной скорости V(r) внутри турбулентности,
- пятый этап (525) вычисления вариации
Figure 00000003
тангенциальной скорости V(r) на основании значимых компонент доплеровского спектра;
при этом этот второй главный этап предоставляет информацию (57) о силе детектированной турбулентности.
9. Способ по п.5, отличающийся тем, что на четвертом этапе (524) циркуляцию тангенциальной скорости V(r) определяют на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000004
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
10. Способ по п.6, отличающийся тем, что на четвертом этапе (524) циркуляцию тангенциальной скорости V(r) определяют на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000004
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
11. Способ по п.7, отличающийся тем, что на четвертом этапе (524) циркуляцию тангенциальной скорости V(r) определяют на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000004
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
12. Способ по п.8, отличающийся тем, что на четвертом этапе (524) циркуляцию тангенциальной скорости V(r) определяют на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000004
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
13. Способ по п.5, отличающийся тем, что во время пятого этапа (525) определяют вариацию
Figure 00000003
тангенциальной скорости на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000005
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
14. Способ по п.6, отличающийся тем, что во время пятого этапа (525) определяют вариацию
Figure 00000003
тангенциальной скорости на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000005
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
15. Способ по п.7, отличающийся тем, что во время пятого этапа (525) определяют вариацию
Figure 00000003
тангенциальной скорости на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000005
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
16. Способ по п.8, отличающийся тем, что во время пятого этапа (525) определяют вариацию
Figure 00000003
тангенциальной скорости на основании значимых компонент доплеровского спектра при помощи следующего отношения:
Figure 00000005
,
где F(Vi) является значением компоненты Vi доплеровского спектра, причем эту компоненту выражают в м/с.
17. Способ по любому из пп.1-16, отличающийся тем, что третий главный этап (53), в свою очередь, содержит:
- первый этап (531) определения частотных компонент доплеровского спектра высокого разрешения принятого сигнала путем определения корней характеристического многочлена авторегрессивной модели принятого сигнала,
- второй этап (532) анализа плотности компонент доплеровского спектра и крутизны изменения значения этих компонент в течение времени анализа;
при этом этот третий главный этап предоставляет информацию (58) о стадии развития детектированной турбулентности и информацию (59) о ее геометрии.
RU2009146286/09A 2007-05-15 2008-05-13 Способ радиолокационного наблюдения за турбулентностью спутной струи RU2009146286A (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR07/03479 2007-05-15
FR0703479A FR2916280A1 (fr) 2007-05-15 2007-05-15 Procede de surveillance radar des turbulences de sillage

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2009146286A true RU2009146286A (ru) 2011-06-20

Family

ID=38776189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009146286/09A RU2009146286A (ru) 2007-05-15 2008-05-13 Способ радиолокационного наблюдения за турбулентностью спутной струи

Country Status (10)

Country Link
US (1) US8334799B2 (ru)
EP (1) EP2156217B1 (ru)
JP (1) JP2010526716A (ru)
CN (1) CN101680949B (ru)
AU (1) AU2008253034A1 (ru)
ES (1) ES2447871T3 (ru)
FR (1) FR2916280A1 (ru)
IL (1) IL201873A0 (ru)
RU (1) RU2009146286A (ru)
WO (1) WO2008141983A1 (ru)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8422738B1 (en) * 2008-08-25 2013-04-16 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Adaptive automated synthetic aperture radar vessel detection method with false alarm mitigation
FR2938085B1 (fr) * 2008-11-05 2010-12-03 Airbus France Procede et dispositif d'attenuation des effets d'une turbulence sur un aeronef
US8525724B2 (en) * 2010-10-08 2013-09-03 University Of Massachusetts System and method for generating derived products in a radar network
US8774985B2 (en) * 2011-07-22 2014-07-08 The Boeing Company Systems and methods for generating a command trajectory
US9519056B2 (en) 2012-07-27 2016-12-13 Texas Tech University System System and method for evaluating wind flow fields using remote sensing devices
US8939081B1 (en) * 2013-01-15 2015-01-27 Raytheon Company Ladar backtracking of wake turbulence trailing an airborne target for point-of-origin estimation and target classification
US9037319B2 (en) * 2013-09-24 2015-05-19 Honeywell International Inc. System and method for processing and displaying wake turbulence
US9664779B2 (en) * 2014-07-03 2017-05-30 GM Global Technology Operations LLC Object classification for vehicle radar systems
US9401092B2 (en) * 2014-09-26 2016-07-26 Ge Aviation Systems Llc System and method for airport control using wake duration
CN106840598B (zh) * 2017-02-10 2019-01-29 中国人民解放军国防科学技术大学 基于侧视雷达的降雨条件下飞机尾流环量估计方法
FR3069948B1 (fr) 2017-08-03 2020-04-10 Airbus Operations Procede et dispositif de controle de la trajectoire d'un aeronef suiveur par rapport a un aeronef meneur lors d'un risque de collision.
CN108198462B (zh) * 2018-01-25 2018-12-14 中国民航大学 一种全空域飞机尾流遭遇风险告警系统实现方法
FR3079942B1 (fr) 2018-04-04 2021-02-26 Airbus Operations Sas Procede et dispositif de determination de trajectoire vers une position optimale d'un aeronef suiveur par rapport a des vortex generes par un aeronef meneur
CN109541584B (zh) * 2018-12-29 2022-05-20 中国人民解放军空军工程大学 一种基于智能终端的低空飞行器侦察预警系统及方法
CN110988841B (zh) * 2019-11-29 2021-09-03 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 尾流探测的方法、数据处理装置和雷达
CN115526279B (zh) * 2022-11-29 2023-04-28 中国人民解放军国防科技大学 基于深度学习的飞机尾流识别及强度分级方法及装置

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3251057A (en) * 1964-07-27 1966-05-10 Boeing Co Air-turbulence detection system
US3465339A (en) * 1965-10-22 1969-09-02 Collins Radio Co Method and means for detecting air turbulence
US3359557A (en) * 1966-02-14 1967-12-19 Sperry Rand Corp Clear air turbulence advance warning and evasive course indicator using radiometer
US3404396A (en) * 1967-01-24 1968-10-01 Boeing Co Airborne clear air turbulence radar
US3491358A (en) * 1968-02-02 1970-01-20 Us Navy Atmospheric turbulence detection system
US3573824A (en) * 1969-04-21 1971-04-06 Us Air Force Wind shear and turbulence radar indicator
US3646555A (en) * 1969-05-02 1972-02-29 David Atlas Method and apparatus for radar turbulence detection
US3567915A (en) * 1969-07-22 1971-03-02 Trw Inc Method of an apparatus for remotely determining the profile of fluid turbulence
US3715748A (en) * 1971-04-30 1973-02-06 Us Navy Method and apparatus for measuring the intensity of atmospheric turbulence
US3803601A (en) * 1973-03-19 1974-04-09 R Serafin Incoherent turbulence detector
CH628983A5 (fr) * 1978-09-19 1982-03-31 Pierre Emile Charles Ravussin Appareil pour la mesure automatique a distance du profil vertical de la temperature de l'atmosphere.
US4219887A (en) * 1978-10-04 1980-08-26 Aerovironment Inc. Bistatic acoustic wind monitor system
JPH063453B2 (ja) * 1985-12-06 1994-01-12 郵政省通信総合研究所長 風向・風速・気温の高度分布の測定方法及びその装置
US4835536A (en) * 1987-12-21 1989-05-30 Honeywell Inc. Weather radar with turbulence detection
US5262773A (en) * 1991-05-06 1993-11-16 Gordon Andrew A Method and apparatus for microburst and wake turbulence detection for airports
US5164731A (en) * 1991-06-13 1992-11-17 Westinghouse Electric Corp. Turbulence radar system
US5657009A (en) * 1991-10-31 1997-08-12 Gordon; Andrew A. System for detecting and viewing aircraft-hazardous incidents that may be encountered by aircraft landing or taking-off
US5208600A (en) * 1992-03-02 1993-05-04 Rubin William L Glide slope surveillance sensor
US5285256A (en) * 1992-07-28 1994-02-08 Ophir Corporation Rear-looking apparatus and method for detecting contrails
US5359888A (en) * 1993-02-16 1994-11-01 The B. F. Goodrich Company Air turbulence and wind shear sensor
US5639964A (en) * 1994-10-24 1997-06-17 Djorup; Robert S. Thermal anemometer airstream turbulent energy detector
FR2735594B1 (fr) * 1995-06-13 1997-07-25 Thomson Csf Procede et dispositif de determination du spectre de frequence d'un signal
US5724040A (en) * 1995-06-23 1998-03-03 Northrop Grumman Corporation Aircraft wake vortex hazard warning apparatus
US5845874A (en) * 1996-10-29 1998-12-08 Silicon Graphics, Inc. System and method for creating visual images of aircraft wake vortices
US6062076A (en) * 1997-06-03 2000-05-16 Worchester Polytechnic Institute Ultrasonic monitoring method and system for wake turbulence useful at runways
US6177888B1 (en) * 1999-09-08 2001-01-23 The Boeing Company Wake turbulence warning and caution system and method
JP2001196661A (ja) * 1999-10-27 2001-07-19 Sony Corp 磁化制御方法、情報記憶方法、磁気機能素子および情報記憶素子
AUPQ615000A0 (en) * 2000-03-09 2000-03-30 Tele-Ip Limited Acoustic sounding
JP3570360B2 (ja) * 2000-08-31 2004-09-29 三菱電機株式会社 後方乱気流検出システム
JP3664066B2 (ja) * 2000-10-11 2005-06-22 三菱電機株式会社 航空管制支援システム
US6480142B1 (en) * 2001-05-17 2002-11-12 William L. Rubin Method and apparatus for measuring velocity and turbulence of atmospheric flows
US6828923B2 (en) * 2002-11-22 2004-12-07 The Boeing Company Airborne microwave/infrared wind shear and clear air turbulence detector
AU2003904198A0 (en) * 2003-08-11 2003-08-21 Tele-Ip Limited Detection of wake vortexes and the like in the lower atmosphere
FR2890450B1 (fr) * 2005-09-06 2007-11-09 Thales Sa Procede de determination par analyse doppler a haute resolution du champ de vitesse d'une masse d'air

Also Published As

Publication number Publication date
ES2447871T3 (es) 2014-03-13
AU2008253034A1 (en) 2008-11-27
FR2916280A1 (fr) 2008-11-21
EP2156217B1 (fr) 2014-01-01
WO2008141983A1 (fr) 2008-11-27
IL201873A0 (en) 2010-06-16
CN101680949B (zh) 2013-02-13
US8334799B2 (en) 2012-12-18
US20100117892A1 (en) 2010-05-13
JP2010526716A (ja) 2010-08-05
EP2156217A1 (fr) 2010-02-24
CN101680949A (zh) 2010-03-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2009146286A (ru) Способ радиолокационного наблюдения за турбулентностью спутной струи
US7894874B2 (en) Method and apparatus for enhancing the detecting and tracking of moving objects using ultrasound
RU2665031C1 (ru) Способ сопровождения воздушной цели из класса "самолёт с турбореактивным двигателем" при воздействии уводящих по дальности и скорости помех
CN110852201A (zh) 一种基于多脉冲包络谱匹配的脉冲信号检测方法
CN103245937A (zh) 基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法
CN110161119B (zh) 风电叶片缺陷识别方法
US20200301008A1 (en) Precipitation particle discriminator, precipitation particle discriminating method, and precipitation particle discriminating program
CN110134976A (zh) 一种机载激光测深信号提取方法及系统
RU2579353C1 (ru) Способ сопровождения воздушной цели из класса "самолёт с турбореактивным двигателем" при воздействии уводящей по скорости помехи
CN106199631A (zh) 相干测风雷达风速测量方法
WO2016004687A1 (zh) 超高频局放信号初始时刻判别方法
KR101677137B1 (ko) 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치
CN106646422B (zh) 增强相干测风雷达多普勒频移信号信噪比的预处理系统
Reddy et al. MST radar signal processing using cepstral thresholding
CN110988841B (zh) 尾流探测的方法、数据处理装置和雷达
CN110133680A (zh) 一种机载激光测深接收波形有效信号初值确定方法及系统
Thatiparthi et al. MST radar signal processing using wavelet-based denoising
CN110907540A (zh) 一种基于贝叶斯更新和吉布斯采样的超声导波多损伤识别方法
CN110133670A (zh) 一种机载激光测深接收波形的去噪处理方法及其系统
Li et al. A novel denoising method for acoustic signal
KR20140040422A (ko) Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ Ｂａｎｋ Ｆｉｌｔｅｒ를 이용한 이동체용 레이더의 클러터 제거기 및 제거방법
CN104346516A (zh) 激光诱导击穿光谱的小波降噪的最佳分解层数选择方法
RU2713989C1 (ru) Способ оценки количества лопастей винта шумящего в море объекта
Chen et al. Moving target detection at sea based on fractal characters in FRFT domain
JP2003021680A (ja) レーダ波浪測定方法及び装置

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20120523