一种基于时间反转镜和Wigner-Hough变换的线性调频信号检测方法

在分析时间反转自适应聚焦原理的基础上,提出一种基于时间反转镜(Time reversal mirror,TRM)和Wigner-Hough变换(WHT)的线性调频信号检测方法.在实验水槽内进行时频分析的仿真研究,将TRM被动接收的信号进行时间反转再发射到同一媒质中,在信号源处将接收到的信号进行WHT时频分析,同时比较WVD时频分布和、ⅣHT变换的LFM信号检测性能.研究结果表明,对于多分量LFM信号,WVD在每个散射信号的低频和高频段产生交叉干扰项,对LFM信号的检测产生影响;利用TRM可以对非平稳信号进行、WHT时频分析,同时采用TRM和WHT进行分析能够抑制多途效应,减少交叉项,提高双分量LFM信号的检测性能.     

多分量线性调频信号的检测与参数估计

采用基于分数阶傅立叶变换单分量LFM信号检测和参数估计的两种方法——拟牛顿迭代法和预判法相结合的方法,对多分量LFM信号进行检测和参数估计,通过仿真结果显示,该方法具有较好的效果.LFM信号在各个领域广泛应用,所以对于多分量LFM信号的检测与参数估计具有广泛应用前景.     

脉冲噪声下基于Robust STFT的LFM信号检测与参数估计

针对传统的基于时频的线性调频(LFM)信号检测和参数估计方法在脉冲噪声环境下失效的问题,提出了一种新的对脉冲噪声不敏感的鲁棒短时傅里叶变换(Robust STFT)LFM信号检测和参数估计方法.该方法首先计算含噪声LFM信号的鲁棒短时傅里叶变换,由于鲁棒STFT对脉冲噪声不敏感,时频平面上呈斜线分布的LFM信号的时频特征仍然被保留.基于Radon变换在时频平面上进行直线积分,实现了信号检测和参数估计.仿真结果验证了该方法的有效性.     

多分量LFM信号在分数阶Fourier域的参数估计与分离

分数阶Fourier变换由于其特有的性质,非常适合处理LFM(linear frequency modulation)信号,尤其是作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号交叉项的干扰。在分数阶Fourier变换用于单分量LFM参数估计的基础上,采用预判与分数阶自相关相结合的方法,在分数阶Fourier域对多分量LFM信号模型进行检测和参数估计,极大地减小了计算量,并采用Clean法实现了不同强度LFM信号的分离,抑制了强分量信号对弱分量信号的遮蔽干扰。仿真实验表明,该方法具有较好的效果。     

基于直线检测的两种LFM信号时频变换性能的比较

为了比较Wigner-Hough变换(WHT)和Radon-Ambiguity变换(RAT)之间的差别,利用平稳高斯随机过程各态遍历特性,推导了RAT在采样点数较多的情况下,采样点数与输入、输出信噪比之间的关系表达式.从变换的实现方法、运算量及分辨率等方面与WHT进行了比较.仿真结果表明,基于解线频调法的WHT更适合低信噪比下线性调频(LFM)信号检测和估计.     

一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

多分量线性调频信号的检测与参数估计

本文采用基于分数阶傅立叶变换单分量LFM信号检测和参数估计的两种方法,拟牛顿迭代法和预判法法相结合的方法,对多分量LFM信号进行检测和参数估计,通过仿真结果显示,该方法具有较好的效果。由于LFM信号在很多领域的广泛应用,所以对于多分量LFM信号的检测与参数估计具有广泛应用前景。     

一种综合时频分布在mc-PPS检测中的应用

为解决多分量多项式相位信号(mc-PPS)的检测问题,提出乘积性谱图-WVD(PSWVD)变换的多分量PPS信号检测方法.综合谱图和WVD变换的优势,在去除WVD变换交叉项的同时保持了良好的频率聚集性和优良的低信噪比性能.为抑制噪声和交叉项,设置了自适应门限,大幅减少了后续Radon变换的计算量.对三分量线性调频(LFM)、双分量非线性调频(NLFM)和强弱分量PPS信号的仿真结果表明,PSWVD算法具有优良的检测性能.     

基于Radon—Wigner变换的多分量LFM信号的检测

Radon-Wigner变换是一咱直线积分的投影变换,它对多分量LFM信号提供了较好的时频局域性,从而有利于多分量LFM领带的解释和分析,通过时域解线调和频域解线调处理可以完整地在时频平面计算出Radon变换,对于多分量LFM信号的分析好于Winger-Ville变换等常用的时频变换。     

多分量微弱LFM信号的检测

提出了一种基于分数阶傅里叶变换的多分量微弱LFM信号的检测方法.首先利用分数阶Fourier域的LMS自适应滤波算法,改善了LMS算法对LFM信号的处理效果.在此基础上,提出了分数阶Fourier域的自适应谱线增强器(ALE)算法,提高了对多分量微弱LFM信号的检测性能,并将分数阶Fourier变换的移动算法应用于谱线增强器,减少了运算量.     

减法聚类的多分量线性调频信号检测与参数估计算法

针对Wigner-Hough变换在低信噪比下易产生伪峰,导致在进行检测时阈值选取困难,无法准确对多分量线性调频信号进行检测和参数估计的问题,提出了一种基于减法聚类的平滑伪Wigner-Hough(SPWHT)变换的检测和参数估计算法。首先采用平滑伪Wigner-Hough变换(SPWHT),通过平滑交叉项和噪声来达到抑制干扰的目的,并运用阈值分割的图像处理方法进一步消噪,减少Hough变换后所产生的伪峰;再利用较低门限对Hough变换后的图像进行峰值检测,防止对信号的漏检。最后,对于备选峰值进行减法聚类的二次处理,实现信号参数寻优,去除伪峰影响和时频分辨率下降引起的峰值展宽,完成对多分量信号的准确检测和参数估计。该算法通过聚类避免了阈值设置的困难,解决了低信噪比下多分量线性调频信号的检测与参数估计问题。仿真结果表明了在-10 d B信噪比下该算法仍有较好的检测及估计性能。     

一种线性调频信号参数提取方法

针对线性调频(LFM)信号参数提取问题,提出了一种基于Erosion变换和Hough变换的LFM信号参数提取方法。利用B-分布分析方法描述LFM信号,在此基础上,进一步利用Erosion变换突出雷达LFM信号的特点,利用Hough变换提取LFM信号参数。仿真分析表明:该方法能够较精确的提取出LFM信号参数,误差不超过1%,并具有良好的抗噪性能。     

基于HHT的线性调频信号分析与参数估计

基于Hilbert-Huang变换(HHT),提出一种有效的线性调频(LFM)信号的分析与参数估计的方法.首先对LFM信号进行HHT得到其Hilbert谱,并根据能量的准则提取其中的主成分,完成LFM信号分析.对利用能量型主成分提取法得到的LFM信号主成分进行最小二乘直线的拟合,计算直线的斜率与截距,得到LFM信号的参数的估计值.实验证明,能量型主成分提取方法,在较高的信噪比范围内具有一定的LFM信号估计效果.     

基于Radon-Ambiguity变换的多分量LFM信号检测与参数估计

介绍了Radon—Ambiguity变换(RAT)的定义和基本性质，结合解线调技术提出了一种基于RAT的线性调频(LFM)信号检测与参数估计方法，该方法能用较少的计算量完成对LFM信号的检测与参数估计。为解决多分量条件下LFM信号分量之间交叉项的影响，基于逐次消去思想，提出了一种基于RAT的多分量LFM信号检测与参数估计算法，它可以有效地解决强度相差较大的多分量LFM信号的检测和参数估计问题。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

利用Radon-Wigner变换的LFM信号检测性能分析

针对线性调频(LFM)信号的检测问题,通过利用LFM信号在时频平面上的能量聚集特性,采用Radon-Wigner变换(RWT)实现了LFM信号的检测,并对其检测性能进行了分析,得到了噪声背景下RWT输出的信噪比,进一步推导了高斯白噪声下的检测概率.仿真实验证明了这种方法的有效性,且在低信噪比环境下有着较好的检测性能.     

小波变换与线性调频信号脉内调制特征分析

提出了通过特征尺度的小波系数模极大值分析线性调频信号(linear frequency modulated signal,LFM)脉内调制特征的算法,分析了怎样选取特征尺度以及探究了怎样通过特征尺度的小波系数模极大值辨识出LFM的载频变化规律;并且研究了利用改进的小波脊线法提取了LFM的瞬时频率;最后对低信噪比下的LFM利用此改进算法进行了仿真。仿真结果表明,瞬时频率估计的精度得到了提高,尤其是信号起始段频率估计的相对误差低于0.05%,有效的克服了以往的小波脊线算法对低信噪比下的信号起始段频率估计的精度不高的缺陷。     

一种多分量LFM信号参数估计的快速仿真算法

通过对Wigner-Ville分布(WVD)和Radon变换的详细分析,提出了一种基于Radon-Wigner变换的参数估计仿真算法,这种算法通过对信号WVD所得二维函数矩阵的行列按一定比例扩展,再对扩展后的矩阵进行Radon变换,从而实现了线性调频信号(linear frequency modulation,LFM)信号的Radon-Wigner变换。该算法具有快速性、精确性好的特点,对多分量的LFM信号进行详细的仿真分析,仿真结果表明,该算法与解线调方式得到的仿真算法对比,速度有较大幅度的提高。     

基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题.提出一种线性调频信号(LFM)自适应滤波算法.该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在分数阶傅里叶域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号.分数阶的滤波器可以使用扫频滤波器替代.性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果,在使用最下均方(LMS)算法时,步长的选取决定了滤波器的性能,在实际应用中必须按需选取.仿真表明该算法效果明显,计算方便.     

基于Gabor-Radon变换的低信噪比雷达LFM信号检测与估计

针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM(linear frequency-modulated)进行信号检测和估计的不足,提出一种联合Gabor-Radon变换方法.通过计算雷达回波的Gabor时频变换,得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图;然后,利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点,对时频2D图像进行Ra-don变换,检测出微弱LFM信号;再设置合适门限可对时频分布图去噪,进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形.仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信号.