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基于形态学处理的电磁信号检测方法

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第３５卷第２期　系统工程与电子技术　
Ｖｏ１．３５　ＮＯ．２　
２０１３年２月　
Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　
Ｆｅｂｒｕａｒｙ　２０１３　
文章编号：１００１—５０６Ｘ（２０１　３）０２　０２７０　０５　
网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ—ｅｌｅ．ＣＯｉＴＩ　
基于形态学处理的电磁信号检测方法　
于海雁，周洪娟，乔晓林　
（哈尔滨工业大学（威海）信息与电气工程学院，山东威海２６４２０９）　
摘　要：卫星电磁观测背景场中存在较多的噪声、单频干扰、瞬时脉冲干扰，严重影响对电离层电磁辐射事件　的分析。针对这一问题，提出了基于形态学滤波与门限分割相结合的自动检测方法，利用自然电磁辐射具有一定　
时宽和频宽的特点，将门限检测后的时频域电磁信号参数图像转换为二值图像，通过设置合适的结构元素，滤除　噪声和干扰。利用该方法对电离层左旋极化特征的电磁辐射信号进行了检测和统计分析，验证了该方法从海量　
数据中检测目标的有效性。　
关键词：检测；形态学滤波；左旋极化波；电离层　
中图分类号：ＴＮ　９１１．７２　文献标志码：Ａ　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１　５０６Ｘ．２０１３．０２．０６　
Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｓｉｇｎａｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｍＯｒｐｈＯｌ０ｇｉｃａＩ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　
ＹＵ　Ｈａｌ—ｙａｎ。ＺＨＯＵ　Ｈｏｎｇ—ｊｕａｎ，ＱＩＡＯ　Ｘｉａｏ—ｌｉｎ　
（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｒｂｉｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｔ　Ｗｅｉｈａｉ，Ｗｅｉｈａｉ　２６４２０９，Ｃｈｉｎａ）　
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　ａｒｅ　ｔｈｅ　ｃｒｉｔｉｃａｌ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｒａｄｉａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｉｏｎｏｓｐｈｅｒｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ．Ａｎ　ａｕｔｏ—ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ　ｆｉｌｔｅｒ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｉｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｄｕｅ　ｔＯ　ｔｈｅ　ｅｌｅｃｔｒｏ—　ｍａｇｎｅｔｉｃ　ｒａｄｉａｔｉｏｎ　ｈａｖｉｎｇ　ｃｅｒｔａｉｎ　ｔｉｍｅ　ｗｉｄｔｈ　ａｎｄ　ｂａｎｄｗｉｄｔｈ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅ　ｔｉｍｅ—ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ　ｉｓ　ｃｏｎｖｅｒｔｅｄ　ｔＯ　ｂｉｎａｒｙ　ｉｍａｇｅｓ　ｂｙ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅｎ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　ｃａｎ　ｂｅ　ｄｅｌｅｔｅｄ　ｂｙ　ｓｅｔｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ　ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅ　ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｖｅｒｉｆｉｅｄ　ｂｙ　ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　ａｎｄ　ｓｔａｔｉｓ—　
ｔｉｃａｌｌｙ　ａｎａｌｙｚｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｅｍｉｓｓｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｌｅｆｔ—ｈａｎｄ　ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄ　ｉｔ　ｉｓ　ｖｅｒｙ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｆｏｒ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｆｒｏｍ　ｍａｓｓｉｖｅ　ｄａｔａ．　
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ　ｆｉｌｔｅｒ；ｌｅｆｔ　ｈａｎｄ　ｐｏｌａｒｉｚｅｄ　ｗａｖｅ；ｉｏｎｏｓｐｈｅｒｅ　
０　引　言　
很难通过这一类算法进行检测。基于贝叶斯决策等最优门　限检测方法　虽然在目标和背景没有确定边界的情况下　
电离层中的各种电磁辐射现象是非常复杂的，它们不　依然可以获得理想的检测结果，但没有考虑噪声和干扰的　仅和地球磁场波动有关，而且与太阳活动和行星际扰动以　影响。由于一些电设备引起的电磁单频干扰和瞬时干扰的　
及地球空间的磁暴、亚暴和粒子暴密切相关。常见的电离　幅度也较强，且与感兴趣信号具有相同的传播特征，很难通　层电磁扰动包括电磁离子回旋波、哨声波、等离子体层嘶声　过门限分割方法去除这一类干扰。近年来，神经网络、支持　等。由于卫星记录到的数据量较大，而在研究这些电磁扰　向量机等模式识别理论也都用于信号检测　，但这一类方　动事件的过程中，只对一些电磁辐射增强且具有特定传播　法对样本集的确定非常严格，且一旦信号类型和特征发生　特征的信号感兴趣，在数据的筛选和分析过程中，将耗费大　
变化，则需要重新对网络进行训练，对缺乏确定先验样本的　量的时间和精力。所以有必要通过检测算法提取感兴趣的　情况不适用。　
电磁扰动信号。　
在电磁信号研究中，有时需要对具有特定特征的信号　常用的检测方法有相关检测｛－２］、窄带滤波、小波变　
进行检测，进而进行统计分析。不同电磁辐射信号在特征　
换［：；　等方法。相关检测利用信号在时间轴上前后存在的　区域的表现形态有一定的差异。本文针对电离层电磁辐射　相关性进行检测，窄带滤波和小波变换则要求信号发生在　
增强通常具有一定的频带宽度和持续时间的特点，将数学　
确定的频带。对于空间电磁辐射增强信号而言，扰动信号　形态学滤波与门限检测相结合，针对信号电场强度、磁场强　具有突发性，信号发生频率随卫星所处的纬度变化而变化，　
度、极化平面度、极化旋性以及传播矢量方向等特征参数进　
收稿日期：２０１１—１２—０５；修回日期：２０１２—１１—０９。　
基金项目：科技部国际合作项目（２０１２ＤＦＧ２０５１０）；山东省自然科学基金（ＺＲ２０１０ＤＭ０１　３）资助课题　

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/56f723bee009581b6ad9eb00.html