基于切割聚类的快速多分量LFM信号分离

针对多分量线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达信号检测和参数估计精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于小波变换的切割聚类拟合参数估计的算法。该方法首先通过小波变换得到信号的三维时频分布图,其次采用等高线截取提取出小波脊线,再找出脊线的交点,以交点为界对小波脊线图进行切割,利用模糊C均值聚类完成各LFM分量脊线的聚类,最后分别对每段脊线进行拟合加权,从而估计出多分量LFM信号参数。仿真结果表明,与基于Hough变换检测直线方法相比,不仅在计算复杂度以及参数估计的准确度上都有较大的提升,而且当LFM信号分量达到4个以上亦有较准确的检测精度。     

基于方向性S变换的多分量FM信号瞬时频率估计

针对复杂多分量调频信号的瞬时频率估计问题,提出一种基于方向性S变换的瞬时频率估计方法。首先,在S变换中引入变趋势窗,有效改善了高频区的频率分辨率;其次,提出了方向性S变换,该变换在引入方向性参数的基础上,利用最大化准则实现了复杂调频信号的时频方向匹配;最后,由于传统时频脊线及相应的均方根误差准则无法适用于多分量信号瞬时频率估计的性能评估,提出一种基于支撑域的置信度准则。仿真实验通过线性与非线性的多分量混合调频信号证明了该方法的有效性。     

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。     

基于模糊函数的LFM UWB雷达信号滑动平均波达方向估计

针对线性调频类超宽带雷达信号的线性时频特性,提出了基于2阶统计量——信号模糊函数的线性调频类超宽带雷达信号波达方向估计算法,通过分析仿真证明该方法优于传统方法。根据分析指出循环平稳算法与模糊函数算法之间的关系,介绍了循环平稳算法对基于窄脉冲形式的无载波超宽带雷达信号DOA估计的有效性。系统完整地论述了超宽带雷达信号DOA估计算法。     

时域欠采样线性调频信号参数估计方法

针对Nyquist采样频率过高 ,硬件实现困难的问题 ,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的时域欠采样线性调频信号参数估计方法。该方法首先用时域解线调方法估计调频斜率 ,然后在分数阶傅里叶变换域进行滤波 ,实现信号提取。利用PRO ESPRIT方法进行初始频率估计。数值仿真表明 ,本方法能够实现多个线性调频信号的高精度参数估计 ,在低信噪比下仍有较好的估计性能     

基于FRFT的宽带水下动目标的速度估计

宽带系统中发射信号为线性调频信号时,根据其窄带模糊度函数脊线为直线而运用解藕原理估计目标速度的性能将急剧下降。目标速度引起信号的尺度伸缩,回波信号依然是线性调频信号。由于分数阶傅立叶变换对线性调频信号的聚焦特性和变换的尺度特性,提出了基于分数阶傅立叶变换估计目标的径向运动速度方法,推导了目标运动速度和分数阶傅立叶变换阶数之间的关系并分析了阶数对速度估计的影响。最后进行了数值仿真,结果表明该估计方法可以有效地估计高速目标的速度,并且具有较高的估计精度。     

基于分数阶傅里叶变换的chirp信号时频分析

提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换的伪维格纳分布(PWD),用于单分量或多分量chirp信号的分析。首先通过搜索二阶分数阶傅里叶变换矩的极值点,寻找最佳变换域,然后利用旋转的短时傅里叶变换,在分数阶傅里叶变换域中实现各分量chirp信号间的分离,以抑制交叉项及噪声项的干扰。在已知信号模型的前提下,还给出了分数阶傅里叶变换最佳旋转角度的经验计算公式,以辅助信号分析。仿真实验表明,通过对时频平面的旋转,所提出的方法能够在分数阶傅里叶变换域中,很好地抑制多分量信号间的交叉项干扰,更好地提取信号的时频信息。     

一种新的LFM信号检测算法仿真分析

关于线性调频信号的检测,目前的一个主要研究方向是先对信号进行时频分析,获取信号的时频分布特征,然后对时频平面采用Radon变换,投影到Radon变换空间进行峰值检测,以实现线性调频信号的检测。在此基础上,提出了一种新的时频分布积累检测算法。该算法联合运用多种窗长的傅立叶变换分析和Radon变换二值积累,有效的利用了信号能量,通过多层积累处理,取得了较好的效果。通过详细的仿真分析,验证了该算法的有效性,并明确了算法应用中应当注意的问题,具有一定的参考价值。     

基于重排小波-Radon变换的LFM雷达信号参数估计

小波变换是一种兼顾时频分辨率的线性变换,对多分量情况不会引入交叉项。针对此问题,提出基于重排小波-Radon变换的多分量线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。对单分量和双分量的情况进行了仿真,结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,大大节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

基于时频自适应最优核的时频分析方法

为了抑制多分量信号中同时间点各分量信号引起的交叉项干扰,提出了一种新的时频分析方法--时频自适应最优核时频表示。与以往的基于信号时频表示和时间自适应最优核时频表示不同,该方法通过对Wigner-Ville分布做二维加窗傅里叶变换以得到局部模糊函数,使得核函数不但能够随时间而自适应,而且能够随着频率而自适应。给出了该方法的实现步骤,通过将其用于分析合成信号,表明时频自适应最优核时频表示抑制交叉项效果明显,且能够比时间自适应最优核时频表示更为清楚地刻画信号。     

基于分数阶功率谱的LFM信号检测

从分数阶傅里叶变换与Winger-Ville分布的关系出发,推导出分数阶功率谱与模糊函数过原点切片之间的傅里叶变换关系,提出了一种基于分数阶功率谱的LFM信号检测新因子,并证明了该因子与RAT检测因子等价。基于新因子的检测只需计算信号一定角度区域内的分数阶功率谱就能实现检测,因此相比于RAT方法在计算量上具有比较明显的优势。     

基于自适应LPFT的非平稳信号到达角估计

对非平稳阵列信号处理来说,通过时频分析预处理可以提高对不同信源到达角(direction of arrival, DOA)的分辨能力和估计精度。本文以提高在多信号分量环境下时频表示的能量聚集性为目标,提出一种自适应的局部多项式傅里叶变换(local polynomial Fourier transform, LPFT)方法,通过对信号瞬时频率曲线进行多项式拟合,确定LPFT的窗函数长度及各阶系数,以较小的计算量实现自适应时频分析。在此基础上,提出一种基于自适应LPFT的多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。仿真结果表明,与其他时频MUSIC算法相比,该方法对信号形式的适应能力强,在DOA估计精度、多信源角度分辨能力方面具有一定优势。     

毫米波雷达多运动目标检测算法研究

在现代毫米波雷达多目标检测系统中,多分量线性调频信号时频分析产生的交叉项干扰和复杂的运动补偿等问题显得尤为突出。为了减小交叉项所带来的误差,提出了基于分数阶Fourier变换(fractional Fouriertransform,FRFT)的Choi-Williams-distribution(CWD)变换,即p0阶CWD变换,并与Hough变换结合起来形成了一种新的检测方法。该算法避免了复杂的运动补偿处理过程,降低了计算量。通过对一帧脉冲的初相位回波信号进行的仿真实验,在强背景噪声的情况下能清晰地分辨相距为0.5 m的两个点目标。仿真结果表明此方法可以精确探测成组飞行目标。     

基于分数阶Gabor变换的LFM回波信号压缩采样方法

针对现有的压缩采样系统在线性调频(linear frequency modulated, LFM)回波信号压缩采样重构过程中存在的重构效果不佳的问题,提出一种基于分数阶Gabor变换的回波信号压缩采样方法。首先,利用不同目标回波信号在时延上的差异性,给出基于分数阶Gabor变换的LFM回波信号稀疏表示方法,并分析了分数阶Gabor变换的完备性条件。然后,根据分数阶Gabor变换低通滤波的实现方式,设计了LFM回波信号压缩采样系统,建立了信号重构模型。最后,通过仿真实验与应用实例分析,验证了所提压缩采样系统的有效性。实验结果表明,与现有压缩采样系统相比,所提压缩采样系统的重构误差更低、重构效果更好。     

Selection of optimal window length using STFT for quantitative SNR analysis of LFM signal

An adaptive approach to select analysis window parameters for linear frequency modulated (LFM) signals is proposed to obtain the optimal 3 dB signal-to-noise ratio (SNR) in the shorttime Fourier transform (STFT) domain. After analyzing the instantaneous frequency and instantaneous bandwidth to deduce the relation between the window length and deviation of the Gaussian window, high-order statistics is used to select the appropriate window length for STFT and get the optimal SNR with the right time-frequency resolution according to the signal characteristic under a fixed sampling rate. Computer simulations have verified the effectiveness of the new method.     

分数阶Fourier变换与时频滤波

针对LFM信号非平稳性,分析了在分数阶Fourier域对LFM信号作时频滤波的含义,给出了扫频滤波器在分数阶Fourier域的实现方法,并在此基础上推广得到分数阶Fourier域的一般乘法滤波器。通过对实测混响数据和LFM信号的分离效果仿真,发现分离前后信混比得到了较大提高,并且初始信混比越低,则提高效果越明显。