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      基于尺度變換的時(shí)間尺度及尺度估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法?

      2023-10-20 03:51:34李檳檳周必雷
      艦船電子工程 2023年7期
      關(guān)鍵詞:時(shí)間尺度傅里葉可行性

      張 亮 陳 輝 李檳檳 周必雷 陳 浩

      (1.空軍預(yù)警學(xué)院預(yù)警技術(shù)系 武漢 430019)(2.中國(guó)人民解放軍94326部隊(duì) 濟(jì)南 250000)

      1 引言

      尺度變換(Scale Transform,ST)是一種特殊的梅林變換[1](Mellin Transform,MT),相比傅里葉變換(Fourier Transform,F(xiàn)T)理論研究及在眾多領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用,ST的研究應(yīng)用相對(duì)不足[2]。嚴(yán)格意義上,ST 是MT 復(fù)變量實(shí)部取0.5 時(shí)的特殊情況,其重要的性質(zhì)為尺度不變性(Scale-invariant),即原始信號(hào)與尺度信號(hào)ST 包絡(luò)相同、相位不同,而FT 不具備該特性,實(shí)際上FT 為時(shí)移不變(Shift-invariant)。文獻(xiàn)[1]最早通過(guò)分析尺度算子特征值、特征函數(shù)得到ST 表示式,以此為基礎(chǔ),進(jìn)一步提出尺度卷積、尺度相關(guān)、平均尺度與帶寬、尺度能量密度、短時(shí)尺度變換、瞬時(shí)尺度、尺度不確定理論、聯(lián)合尺度表示等概念,從理論上構(gòu)成了完善的尺度分布。圍繞ST 數(shù)值計(jì)算問(wèn)題,文獻(xiàn)[3]提出一種高效的快速尺度變換(Fast Scale Transform,F(xiàn)ST)計(jì)算方法,通過(guò)對(duì)原始信號(hào)插值重采樣,可利用快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,F(xiàn)FT)實(shí)現(xiàn),該方法能夠確保ST 執(zhí)行效率,但在處理指數(shù)采樣方法及對(duì)待零點(diǎn)的問(wèn)題上不盡完善,影響了計(jì)算精度。相同思路,文獻(xiàn)[4]對(duì)文獻(xiàn)[3]所提方法進(jìn)行了深入改進(jìn),并將FST 計(jì)算復(fù)雜度控制在可接受范圍內(nèi)。針對(duì)上述方法需要對(duì)原始信號(hào)重采樣問(wèn)題,文獻(xiàn)[5]提出一種離散尺度變換(Discrete Scale Transform,DST)計(jì)算方法,并拓展至二維尺度變換(Two-dimensional Scale Transform,2D-ST),但該方法計(jì)算復(fù)雜度較高?,F(xiàn)有ST 應(yīng)用研究主要集中于圖像處理[6]、語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別[7]、尺度濾波[8]、尺度不變系統(tǒng)設(shè)計(jì)[9]、超聲波溫度補(bǔ)償[10]等領(lǐng)域,另外,ST在計(jì)算寬帶雷達(dá)模糊函數(shù)、速度估計(jì)克拉美羅界及信號(hào)時(shí)頻分布方面還存在明顯優(yōu)勢(shì)。結(jié)合ST 的尺度不變性、FT 時(shí)移不變特性,文獻(xiàn)[11~12]進(jìn)一步提出傅里葉梅林變換、分?jǐn)?shù)階梅林變換等衍生形式。相比國(guó)外對(duì)ST 理論及應(yīng)用的深入研究,國(guó)內(nèi)研究更側(cè)重于工具的應(yīng)用[13],如尺度不變特征提取、圖像加密等。

      本文首先對(duì)尺度變換及快速算法進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹;其次,引入時(shí)間尺度(Time-scaling,TS)、尺度估計(jì)(Scale-estimation,SE)概念;然后,針對(duì)一維、二維信號(hào)TS、SE 實(shí)現(xiàn)方法問(wèn)題,利用快速尺度變換給出了問(wèn)題解決方案;最后,基于數(shù)字圖像、人為構(gòu)造二維線性調(diào)頻(Linear Frequency Modulation,LFM)信號(hào),對(duì)所提方法可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。

      2 尺度變換及快速算法

      2.1 尺度變換

      尺度變換(ST)屬于一種特殊的梅林變換[1],表示式為

      式中:S{·} 為ST 表示符號(hào),t為時(shí)間,c為尺度,Df(c)為信號(hào)f(t)的ST,γ(c,t)為ST 特征函數(shù),具體為相位求導(dǎo)易得其瞬時(shí)頻率為c/t。γ( )c,t滿足完備性和正交性,即:

      式(1)可知,ST 可理解為信號(hào)f(t) 在一組不同尺度基函數(shù)γ*(c),t下的表示系數(shù)。式(2)帶入式(1),得到ST簡(jiǎn)化形式為

      ST 是一種可逆變換,逆尺度變換(Inverse Scale Transform,IST)為

      式中:S-1{·} 為IST表示符號(hào),簡(jiǎn)化形式為

      將ST 拓展至二維,得到信號(hào)f(t1,t2)的二維尺度變換(Two-dimensional Scale Transform,2D-ST)為

      式中:Df(c1,c2)為信號(hào)f(t1,t2)的2D-ST,γ(c1,t1,c2,t2)為2D-ST特征函數(shù),c1、c2為二維尺度,t1、t2為二維時(shí)間。二維尺度逆變換(Two-dimensional Inverse Scale Transform,2D-IST)表示式為

      2.2 快速算法

      令t=eu,帶入式(5),得到:

      IST 可利用快速傅里葉逆變換(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)實(shí)現(xiàn),得到快速逆尺度變換(Inverse Fast Scale Transform,IFST),數(shù)值計(jì)算過(guò)程與FST 相反,先計(jì)算Df(c)的IFFT,再進(jìn)行對(duì)數(shù)采樣。同理,將式(8)、(9)分別表示為

      2D-ST、2D-IST同樣可利用二維快速傅里葉變換(2D-FFT)和二維快速傅里葉逆變換(2D-IFFT)快速實(shí)現(xiàn),得到二維快速尺度變換(2D-FST)和二維快速尺度逆變換(2D-IFST),計(jì)算思路與FST、IFST一致,不做詳述。

      3 時(shí)間尺度與尺度估計(jì)

      3.1 時(shí)間尺度

      所謂時(shí)間尺度(TS),即信號(hào)x(t)到y(tǒng)(t)的映射過(guò)程,可表示為

      式中:TSα[]· 為一維TS 表示符號(hào),α?R+為尺度因子,是為保持TS前后信號(hào)能量相同,即:

      式(14)可知,對(duì)信號(hào)進(jìn)行TS 會(huì)導(dǎo)致時(shí)域擴(kuò)張(0<α<1)或收縮(0<α<1),根據(jù)傅里葉變換尺度特性可知:

      式中:X(f)、Y(f)分別為x(t)、y(t)的傅里葉變換。可以看出,對(duì)信號(hào)進(jìn)行TS 還會(huì)導(dǎo)致頻譜收縮(0<α<1)或擴(kuò)展(0<α<1)。將TS 概念拓展至二維,得到二維信號(hào)TS表示式為

      式中:x(t1,t2)為TS前信號(hào),y(t1,t2)為TS后信號(hào),α1、α2為二維尺度因子,α1?R+、α2?R+,TSα1,α2[·]為二維TS表示符號(hào)。x(t1,t2)、y(t1,t2)同樣滿足:

      易知:

      式中:X(f1,f2)、Y(f1,f2)分別為x(t1,t2)、y(t1,t2)的二維傅里葉變換,f1、f2為二維頻率。對(duì)二維信號(hào)進(jìn)行TS 還會(huì)導(dǎo)致信號(hào)在不同維度上的時(shí)頻擴(kuò)張或收縮。理論上,TS 概念可推廣至更高維度,基本思路相同,不做詳述。

      3.2 尺度估計(jì)

      所謂尺度估計(jì)(SE),即x(t)、y(t)均已知時(shí)對(duì)尺度因子的估計(jì)。為估計(jì)尺度因子,需計(jì)算y(t)與x(t)的尺度互相關(guān)函數(shù):

      式中:?為尺度互相關(guān)符號(hào),*為共軛轉(zhuǎn)置。Φyx(α)最大值對(duì)應(yīng)的尺度因子即為尺度因子估計(jì),可表示為

      式中:為尺度因子估計(jì)值。式(20)~(21)可理解為以x(t)為模板信號(hào),對(duì)y(t)尺度因子的搜索過(guò)程。同樣,將SE概念拓展至二維,二維信號(hào)y(t1,t2)與x(t1,t2)的尺度互相關(guān)函數(shù)為

      Φxy(α1,α2)最大值對(duì)應(yīng)的尺度因子即為二維尺度因子估計(jì),可表示為

      式中:、為二維尺度因子估計(jì)值。SE 概念同樣可推廣至高維,不做詳述。

      3.3 實(shí)現(xiàn)方法

      對(duì)連續(xù)信號(hào)TS,最為直接方法是對(duì)原始信號(hào)插值抽取,例如尺度因子為0.5,信號(hào)長(zhǎng)度會(huì)增加1倍,可通過(guò)2 倍插值實(shí)現(xiàn),當(dāng)尺度因子取0.51 時(shí),則需要進(jìn)行100 倍的插值,再進(jìn)行51 倍的抽取,這種方法顯然不可接受。為解決一維信號(hào)TS 快速實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,引用ST 尺度不變性[2]。設(shè)信號(hào)y(t)=TSα[x(t)],則:

      式中:Dx(c)、Dy(c)分別為x(t)、y(t)的ST。當(dāng)x(t)、α已知時(shí),y(t)可表示為:

      利用上式可得x(t)的時(shí)間尺度y(t)。為估計(jì)尺度因子需計(jì)算y(t)與x(t)的尺度互相關(guān)函數(shù)Φyx(α),Φyx(α)同樣可以利用ST實(shí)現(xiàn)[11],即:

      對(duì)于二維信號(hào),設(shè)y(t1,t2)=TSα1,α2[x(t1,t2)],容易得到:

      利用式(27)即可得到二維信號(hào)x(t1,t2)的時(shí)間尺度y(t1,t2),同理,y(t1,t2)與x(t1,t2)尺度互相關(guān)函數(shù)可進(jìn)一步表示為

      結(jié)合式(23)可得y(t1,t2)二維尺度估計(jì)。

      4 仿真與結(jié)果分析

      4.1 時(shí)間尺度實(shí)現(xiàn)方法可行性

      本節(jié)對(duì)基于尺度變換的二維TS 實(shí)現(xiàn)方法可行性進(jìn)行驗(yàn)證,使用的二維信號(hào)為艦船圖像,原始圖像及二維快速尺度變換結(jié)果如圖1 所示。設(shè)尺度因子分別為0.8、1.5,根據(jù)3.3 節(jié)方法對(duì)原始圖像進(jìn)行TS,結(jié)果如圖2 所示,利用尺度變換可實(shí)現(xiàn)二維TS,其快速算法確保了執(zhí)行效率。

      圖2 時(shí)間尺度處理結(jié)果

      4.2 尺度估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法可行性

      本節(jié)對(duì)基于尺度變換的二維SE 實(shí)現(xiàn)方法可行性進(jìn)行驗(yàn)證。設(shè)模板信號(hào)為二維LFM 信號(hào),時(shí)寬分別為25μs、20μs,帶寬均為5MHz,采樣頻率20MHz,待估計(jì)尺度因子分別為1.5 和0.8,模板信號(hào)與待估計(jì)尺度信號(hào)如圖3 所示,計(jì)算兩者二維尺度互相關(guān)函數(shù),結(jié)果如圖4 所示,最大峰值對(duì)應(yīng)尺度因子分別為1.5和0.8,與真實(shí)尺度因子一致。

      圖3 二維線性調(diào)頻信號(hào)

      圖4 二維尺度因子估計(jì)結(jié)果

      5 結(jié)語(yǔ)

      本文對(duì)尺度變換及快速算法進(jìn)行了介紹,同時(shí)針對(duì)一維及二維信號(hào)時(shí)間尺度、尺度估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法問(wèn)題,利用快速尺度變換給出了問(wèn)題解決方案。仿真部分利用數(shù)字圖像、人為構(gòu)造信號(hào)對(duì)基于尺度變換的時(shí)間尺度、尺度估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法可行性進(jìn)行驗(yàn)證。尺度變換是鏈接時(shí)間與尺度的紐帶,對(duì)時(shí)間尺度、尺度估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法的應(yīng)用及尺度變換快速算法的改進(jìn)是下步工作的重點(diǎn)。

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