LFM雷达中DRFM假目标自适应对消方法

针对欺骗干扰环境中的线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达干扰抑制问题,提出了一种动态环境下性能较好的数字射频存储器(digital radio frequency memory, DRFM)假目标干扰抑制方法。该方法通过自适应滤波从时〖CD*2〗频解耦后的信号中估计出干扰信号并对干扰信号进行对消,从而恢复出目标回波信号。该方法无需进行干扰环境下的多分量信号参数估计,运算复杂度低。仿真结果表明,在干扰与目标信号之间的时延差大于0.2 μs的情况下,对干扰信号的脉压峰值功率抑制可达50 dB以上,而目标信号脉压峰值功率损失小于1 dB,且算法对干信比不敏感。     

FRFT在水声信道时延频移联合估计中的应用

由于水声信道的复杂性和多变性,信号在水声信道传播中将伴随着多径时延与多普勒频移,二者是水声信道估计中两个重要的参数。基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)的时延和频移特性,提出一种采用多分量线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的水声信道估计方法,通过分析分数阶傅里叶域上峰值的偏移,联立不同阶次的时延和频移方程,可得到水声信道的时延和频移值。理论推导及仿真结果表明,该方法计算量小,且随着LFM信号分量数和调频率差值的增大,能在一定程度上减小估计的时延误差和频移误差。水池实验中选用具有相反调频率的双LFM信号作为估计信号,估计出多径时延与运动目标的多普勒频移,并给出了水下目标的运动速度。实验结果表明,FRFT估计法简单有效,在水声信道多径时延与多普勒频移估计上具有较好的实际应用价值。     

LFM-Barker信号脉压处理中基于NN的旁瓣抑制

为了提高线性调频 巴克码(LFM Barker)信号在强噪声背景下脉压输出的主副瓣比,根据该信号经过LFM匹配滤波器输出仍然保留编码信号的相位信息这一特点,提出了"LFM匹配滤波+相位提取+神经网络"的脉压处理方法。仿真实验表明,在一定的信噪比和多普勒频移范围内,该方法能够取得大于50dB的输出主副瓣比。     

基于FRFT的SNCK信号非相干解调

在采用相干解调方法进行接收时,正弦型非线性切普键控（sine non linear chirp keying, SNCK）信号受相位误差和多普勒频移影响较大,针对此问题提出一种将其近似为分段线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号,采用分数阶傅里叶变换（fractional fourier transform, FRFT）进行解调的非相干解调方法。将FRFT解调方法与经典相干解调方法进行对比,通过理论推导和仿真分析发现,在严格同步条件下,SNCK信号相干解调性能优于FRFT解调方法,并且信号码元长度对FRFT解调性能有微弱的影响。但FRFT解调不受相位误差的影响,且具有相对较高的抗多普勒频移能力。     

基于匹配Fourier变换的线性调频信号参数估计

正弦(简单脉冲,SP)信号基于重采样的匹配Fourier变换(MFT)谱的幅度最大值能够反映信号的频率.对SP信号的MFT幅度谱进行了分析后,提出了基于MFT的SP信号频率估计方法,完善了MFT理论;分析了线性调频(LFM)信号的MFT幅度谱与SP信号的相似性,提出了基于MFT的LFM信号参数估计方法;分析了MFT变换中改进谱特性时的窗函数应具有的特性,提出了低信噪比条件下提高参教估计精度加窗方法;最后进行了仿真试验.仿真结果表明了基于MFT的LFM信号参数估计算法的有效性.     

基于修正离散Chirp-Fourier变换的ISAR成像算法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)对机动目标成像的问题,提出了一种新的机动目标ISAR成像算法.该算法基于机动目标散射点的多普勒频率近似于线性调频(LFM)信号的特征,利用修正离散Chirp-Fourier变换对LFM信号进行检测和参数估计,通过结合CLEAN技术进行多次迭代有效地克服了散射点分量间的相互影响,可获得较为理想的成像效果.给出了应用该方法的具体步骤,并用仿真数据验证了该方法的有效性.     

调频线性度对线性调频信号性能影响分析

针对去调频和脉冲压缩两种不同的处理方式,深入研究了线性调频信号调频线性度对信号性能的影响,得到LFM信号带宽越大,误差频率越低,对线性度要求越高的结论,且在相同边带抑制的条件下,去调频处理比脉冲压缩处理对LFM信号线性度的要求大约提高了一倍。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于频谱细化的线性调频信号参数估计

针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调频斜率,然后运用频谱细化方法,即chirp-Z变换,估计出精确的调频斜率。在此基础上,对原信号直接解线调,分析解线调后的信号频谱,估计出信号的起始频率,同样采用频谱细化方法提高估计精度。仿真结果表明算法的有效性。     

杜芬振子阵列实现弱正弦信号频率检测

杜芬振子从混沌到间歇性混沌的相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性，而对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力。通过实验仿真，得出单个杜芬振子的信号检测范围。提出利用杜芬振子阵列检测微弱正弦信号的模型，实现微弱正弦信号的频率检测。     

一种新的平行多分量LFM信号的参数估计方法

基于Hilbert-Huang变换(HHT)能分解出信号的任何频率成份和线性调频(LFM)信号的瞬时频率是关于时间的直线的特性,对频率相近的平行多分量LFM信号进行HHT变换,再利用滤波和改进的最小二乘直线拟合,最后得到各分量较为准确的瞬时参数估计.该方法不需要改变HHT算法本身,而是利用滤波方法和进一步的最小二乘直线拟合抑制了HHT固有的边界效应对瞬时参数估计的影响,提高了频率提取的准确性,而且更容易实现.仿真结果表明该方法能成功地解决小波脊方法所不能解决的频率相距很近的平行多分量LFM信号的频率分离和参数估计问题.     

#br# 近场宽带LFM信号被动测向和测距方法

提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。     

α稳定分布噪声下水声线性调频信号的识别

线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号是一类重要的水声信号,在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和α稳定分布噪声条件下,对LFM信号进行识别会遇到一些困难。针对这个问题,在浅海水声多途脉冲噪声信道条件下,提出了适用于低SNR条件的LFM信号识别方法。该方法首先通过非线性变换抑制脉冲噪声,然后进行离散分数阶傅里叶变换(discrete fractional Fourier transform,DFRFT),通过分数阶傅里叶变换(fractionalFourier transform,FRFT)的结果构造出识别特征量,最后通过支持向量机(support vector machine,SVM)完成对LFM信号的识别。仿真实验结果表明,在混合信噪比（mixed signal-to-noise ratio,MSNR）为-15 dB时正确识别率高于94%。     

基于LFM子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法

在宽带雷达目标回波信号的半实物计算中,需要同时满足实时性和仿真精度的要求。提出一种基于线性调频(linear frequency modulation,LFM)子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法,将LFM脉冲信号分成若干个窄带、短时线性调频子脉冲,通过计算各个子脉冲对应的目标回波信号,来重构全脉冲的宽带目标回波信号。采用这种方法可大幅度减少算法的运算量,显著降低了算法对硬件资源的要求,提高了算法的实时性。计算机仿真结果证明了方法的可行性并具有较高的计算精度。     

用于LFM信号参数估计的双谱和分段解线调方法

针对低信噪比条件下线性调频信号参数估计的问题,提出了改进方法,具体步骤是:首先利用双谱切片估计线性调频信号频谱的位置,然后设计带通滤波器滤出信号,最后采用分段解线调进行参数估计。为了解决强弱混合信号中检测和估计弱LFM分量参数的问题,在上面方法的基础上,结合逐次消去技术提出了多分量LFM信号参数估计算法。与传统方法相比,该方法充分利用了高阶统计量的特性,抑制了噪声和交叉项的影响。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于压缩感知信号重构的间歇采样转发干扰对抗方法

间歇采样转发干扰是一种针对大时宽带宽线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的新型相干干扰样式,通过不同的参数设置可以形成逼真多假目标以及具有压制效果的密集假目标干扰。根据间歇采样转发干扰“存储转发存储转发”的干扰特点,给出了能量函数的定义,并根据目标回波信号和干扰信号能量函数的特征差异,提出了一种提取未受干扰影响的目标回波信号数据的方法;然后将其看作目标回波信号的压缩数据,利用其与解线调处理后的目标回波信号稀疏频域之间的线性关系,构建了压缩感知最小问题求解模型;最后,利用正交匹配追踪算法重构了目标回波信号,实现了对间歇采样转发干扰的抑制。蒙特卡罗仿真结果表明:通过设置合适的阈值,所提方法可以获得较好的干扰抑制性能和较高的抗干扰成功概率,并且不仅适用于中带LFM匹配滤波体制雷达,而且适应于宽带LFM去斜体制雷达。     

基于改进 HAF的线性调频雷达信号参数估计

针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。     

基于分数阶模糊函数的海面运动弱目标检测

通过推导单频信号、线性调频信号和含有三次项信号的正负对称旋转角的分数阶模糊函数,得到一个有用的结论:单频信号和线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号正负对称旋转角的分数阶模糊函数模函数处处相等,而对于含有三次项的回波信号,其模幅度差别很大。根据此特性提出了一种海杂波背景下的基于正负旋转角的分数阶模糊函数模函数对消的运动弱目标检测方法。通过对智能像素处理（intelligent pixel-processing, IPIX)雷达实测数据验证表明,所提方法在增加目标与杂波分数阶模糊函数峰值差、提高信杂比等方面都明显优于仅对回波作分数阶模糊函数。采用双参数恒虚警检测方法设置适当的门限,文中研究的检测方法能够达到更好的检测效果。     

高精度LFM信号参数估计的谱校正方法

为精确估计噪声背景下线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号的调频率和中心频率等参数,提出了一种基于Radon模糊变换（Radon-ambiguity transform, RAT）和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）的离散谱校正估计方法。该方法将LFM信号的调频率和中心频率估计问题转化为模糊域和分数阶Fourier域上的两次一维谱峰搜索过程,并且通过对矩形窗截断的LFM信号的RAT和FRFT谱线结构分析,将能量重心谱校正法引入两次谱峰搜索过程,在不增加运算量的基础上实现了谱峰位置的超分辨率估计,较大幅度地提高了信号的参数估计精度。仿真结果显示,对于单分量LFM信号情况,该方法对信号的RAT和FRFT谱峰位置的校正误差分别降到了扫描步长的1.55%和4.94%,证明了该方法的有效性。     

基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构

针对线性调频信号在传统采集过程中存在的高采样频率问题, 提出了一种基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构方法。首先, 利用线性调频信号在Gabor变换下所具有的时频稀疏特性, 提出了基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样系统。基于该采样系统, 分析了压缩采样系统工作过程, 建立了该系统压缩观测过程数学模型。随后, 分析了压缩采样系统重构模型, 将压缩采样重构问题转化为多观测向量重构问题。最后, 基于多维扩展的稀疏贝叶斯学习算法, 提出利用优化分类的方法来保证线性调频信号的精确重构。仿真实验结果表明, Gabor框架压缩采样系统有效降低了线性调频信号采样频率与采样点数, 在重构过程中, 本文提出的重构方法能够有效降低重构误差, 提高重构概率。     

对线性调频雷达的正弦加权调频干扰技术

根据线性调频雷达发射信号的特点,提出一种新的应答式干扰技术——正弦加权调频干扰,即干扰机对接收到的雷达照射信号附加正弦频率调制,然后将调频结果放大之后转发出去。阐述了利用正弦信号进行频率调制的干扰机理,分析了干扰信号的频率特性,推算了决定干扰效果的各项关键参数。理论分析证明,正弦加权调频干扰对于线性调频雷达具有显著的干扰效果,根据调制参数不同可以产生假目标欺骗干扰和覆盖干扰,且只需要较小的干扰功率。仿真实验表明了理论分析的正确性和实际应用的可行性。