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。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

基于稀疏贝叶斯学习的拖曳线列阵空间谱估计

针对常规拖曳线列阵目标方位估计中存在的左右舷模糊问题,提出了联合多个时刻机动拖曳线列阵信号模型的稀疏贝叶斯学习空间谱重构估计方法。首先,建立了机动拖曳线列阵的阵元域信号超完备稀疏表示模型;然后,根据稀疏贝叶斯学习原理将目标的空间角度稀疏特性通过信号双层先验假设进行隐性描述;最后,对目标空间谱的变化过程采用隐马尔可夫模型进行描述,并将空间谱连续慢变的客观规律应用到目标信号超参数的概率密度计算中,构建基于多个时刻阵列信号模型的空间谱稀疏重构模型。计算机仿真研究和海试数据验证结果表明:所提方法在拖曳线列阵机动条件下,能够有效抑制固有的左右舷模糊,同时具有更好的重构精度,从而实现拖曳线列阵空间谱的优效估计。     

基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力,使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度,提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先,对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后,从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明,此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

基于正交频谱重构的微波三维成像方法

传统微波三维成像方法的回波数据量非常大,基于目标场景稀疏的压缩感知成像方法虽然可以降低采样率和数据量,但字典矩阵内存占用巨大,且对连续分布目标成像效果不佳.针对上述问题,本文分析了目标回波在三维频域的数据分布特征,根据构建的频谱正交投影重构模型实现了目标三维频谱的重构.为了进一步优化重构模型,以最小图像熵作为判别准则对...     

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。     

基于超宽带能量检测方案的数字脉冲间隔调制

将数字脉冲间隔调制（digital pulse interval modulation, DPIM）引入到基于能量检测方案的超宽带（ultra wideband, UWB）通信系统中,详细研究了DPIM的性能。给出了适合于脉冲UWB信道的DPIM方案,定义了该调制方式的传输容量并与开关键控（on off keying, OOK）和脉冲位置调制（pulse position modulation, PPM）做比较。推导出该调制方式的误时隙率和误包率。给出了不同调制方式在IEEE 802.15.3a信道环境下的数值结果,结果表明存在某些调制阶数（如4-DPIM对2-PPM）,能够使得DPIM在传输容量和包差错性能上均优于PPM。另外与OOK相比,高阶DPIM可以在损失一些传输容量条件下取得更好的包差错性能。     

基于梳状谱调制和间歇采样重复转发的复合干扰

针对常规间歇采样转发干扰(interrupted sampling repetitive repeater jamming, ISRRJ)存在假目标群幅度递减过快、假目标干扰能量不集中的问题, 提出基于梳状谱调制干扰(comb spectrum modulation jamming, CMSJ)和ISRRJ的复合干扰方法。首先, 分析CSMJ和ISRRJ的特性; 然后, 探讨复合干扰形成密集假目标干扰的条件, 并给出参数控制字的选择方法; 最后, 仿真分析不同参数条件下的干扰效果。理论分析和仿真结果表明, 所提方法参数控制简单, 能够形成幅度均匀分布的密集假目标群。     

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。     

Multi-component LFM signal detection and parameter estimation based on Radon-HHT

A new method is proposed to analyze multi-component linear frequency modulated （LFM） signals, which eliminates cross terms in conventional Wigner-Ville distribution （WVD）. The approach is based on Radon transform and Hilbert-Huang transform （HHT）, which is a recently developed method adaptive to non-linear and non-stationary signals. The complicated signal is decomposed into several intrinsic mode functions （IMF） by the empirical mode decomposition （EMD）, which makes the consequent instantaneous frequency meaningful. After the instantaneous frequency and Hilbert spectrum are computed, multi-component LFM signals detection and parameter estimation are obtained using Radon transform on the Hilbert spectrum plane. The simulation results show its feasibility and effectiveness.