基于EMD的混合信号盲分离方法

针对通信侦察中的共信道混合信号盲分离问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)的信号分离方法。首先求出混合信号的功率谱,其次利用EMD求出混合信号中单个分量的瞬时频率,判定混合信号中属于MFSK信号的谱峰,最后设计带通滤波器分离出单载波信号的谱峰,剩下的信号即为MFSK信号。详细地论述了此种分离方法的基本原理及实现过程。计算机仿真结果表明,该方法对于频谱不混叠的混合信号具有较好的分离效果。     

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。     

基于卷积神经网络的超短波特定信号谱图识别

针对超短波通信中特定信号的识别问题,提出一种将时频谱图和卷积神经网络相结合的超短波特定信号识别方法。该方法首先对特定信号进行短时傅里叶变换得到时频谱图,然后使用时频谱图对改进的卷积神经网络模型进行训练,最后测试网络模型,实现超短波特定信号识别。实验结果表明,该方法对特定信号的识别率能达到98%,在信噪比为0 dB时仍能达到97%的识别率,并且在混叠50%时识别率达到了90%。相比传统算法,该方法具有更好的抗低信噪比和抗混叠干扰能力,验证了卷积神经网络在特定信号识别领域的有效性,为该领域的后续研究奠定了基础。     

多分量二维线性调频信号瞬时频率变化率估计

针对多分量二维线性调频信号的瞬时频率变化率估计问题,提出了一种新方法.定义了二维线性调频信号的二维三次相位函数CPF.通过分析可知,应用二维CPF方法处理多分量二维线性调频信号时,会由于交叉干扰项的存在而产生伪峰,接着借助于二维CPF构造了二维三次相位函数乘积项PCPF.应用该方法可以在较低信噪比下,准确地估计出多分量二维线性调频信号的瞬时频率变化率.仿真实验验证了该方法的有效性.     

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。     

基于伪信噪比最大化的盲源分离算法

针对电子战中各种信号混叠严重、难以分离的现象,提出一种新的瞬时线性混叠信号的盲源分离算法。该算法从独立信号完全分离时信噪比最大出发,用单位对称滑动权向量加权分离信号作为源信号,建立基于源信号和噪声信号协方差矩阵的伪信噪比目标函数,并将目标函数的寻优过程转换为求解广义特征值的问题。和经典的信息理论方法相比,该算法是一种全局最优的盲源分离算法,它不需要任何迭代运算,具有非常低的计算复杂度。仿真结果证明,该算法能够更加有效地分离线性混叠的雷达信号和通信信号。     

步进频率线性调频脉冲信号的子孔径处理方法

针对步进频率线性调频脉冲信号的压缩处理提出频域子孔径处理方法。该方法首先将每个子脉冲的回波信号在频域进行匹配滤波,经频谱搬移和相干合成后,得到距离时间函数的频域响应,最后进行逆FFT从而得到一维距离像,实现脉冲压缩。介绍了频域-时域混合的子孔径处理法,即首先将子脉冲在频域进行匹配滤波并变换到时域,经过时域上变频,然后在时域进行相干合成。针对不同孔径的加权方法作了计算,并进行比较和分析。计算表明,孔径加权的效果与Chirp信号的基带带宽以及步进频率大小有关,在实际中应该针对不同情况采用不同的加权方法。所提方法对频率线性步进和非线性步进的情况都适用。     

宽带雷达信号的多通道低速率采样方法

对宽带雷达信号直接采样要求模数转换器具有高采样速率,这将导致采样精度降低并且难以实现。采用将宽带拟信号进行多通道、低速率采样的思路,提出了一种利用自适应波束形成技术恢复信号完整带宽的新方法。低整速率ADC将使采样后信号的频谱发生混叠,该方法将多通道频域采样输出看作阵列输出,利用稳健的自适应处理技术取出所有混叠的频谱,最后将它们拼接成完整的宽带信号。此方法可以同时实现低采样速率与高精度,而且对通道延迟及其它误差稳健。     

基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测

分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。     

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。     

基于乘积型高阶相位函数的复杂运动目标ISAR成像

在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中,当目标存在非匀速转动甚至是三维转动时,散射点回波中高次相位项造成方位聚焦质量下降,基于目标匀速旋转模型的传统距离〖CD*2〗多普勒(range Doppler, RD)算法已经无法获得目标的清晰图像。提出了一种基于乘积型高阶相位函数(product high order phase function, PHPF)的瞬时成像方法。通过构造不同的乘积型高阶相位函数,并对其进行一维搜索即可得到调频率变化率和调频率值的估计,补偿高次相位后进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT),根据幅度最大的位置估计中心频率和幅度信息,在距离〖CD*2〗频率平面和距离〖CD*2〗调频率平面对目标进行瞬时成像,可以获取更多的目标信息。最后,实测数据成像结果验证了该方法的有效性。     

多速率互质采样下的超分辨谱估计方法

针对稀疏频谱信号的获取和感知问题,提出了一种多速率互质采样下的超分辨谱估计技术。首先对信号进行多通道采样,建立起多速率互质采样下的接收信号模型,并推导了采样频率的最优选取准则。然后基于超分辨理论将不同采样速率下的基带混叠谱估计出来,并给出精确恢复的唯一性定理。在谱重构过程中,为了降低恢复算法的复杂度,又提出了一种支撑集缩减准则。以上方法既避免了栅格划分对重构模型的影响,也克服了有限长时域数据造成的频谱展宽效应,因此可以有效地提高谱估计的精度和分辨率。数据模拟实验验证了上述方法的正确性和有效性。     

线性调频中断连续波的参数选择与综合处理

根据综合脉冲孔径技术的特点,从发射信号的正交性要求和解距离混叠及盲区的角度,分析了线性调频中断连续波信号的脉冲重复频率、阵元载频间隔及调频斜率等波形参数的选取问题。按照该信号的处理流程,推导了接收端发射综合处理的数学过程,并针对发射阵列为均匀线阵的情况,得到了距离-方位二维模糊函数的表达式,简要分析了系统的距离与方位分辨性能。最后给出了实测数据的综合处理结果,讨论了实际处理中需要注意的问题。     

SIMO信道的卷积盲分离新算法

提出了一种"逐次替代"卷积混叠盲信号分离方法。针对观测信号数目多于源信号数目的混叠情形,基于最小均方误差准则,将问题转化为求解一个关于信道参数和源信号的优化问题。通过代价函数对未知参数求导数,分别得到关于信道参数和源信号的两个表达式,通过对两个表达式的相互逐次替代来寻求源信号。由此给出了"逐次替代"卷积混叠盲分离方法。逐次替代盲解卷算法无需设置迭代步长,容易编程实现。仿真表明,该算法对于FIR SIMO情形能得到较好的效果。     

雷达信号波形域射频隐身性能评估方法

针对雷达信号射频隐身性能评估中对敌方截获设备的依赖性和评估方法通用性的问题,提出一种基于自身辐射信号特征的雷达信号波形射频隐身性能评估方法。该方法从射频辐射源自身辐射信号的结构出发,通过分析辐射源所辐射信号的周期、占空比,利用希尔伯特变换求出单一周期内脉内信号的瞬时频率、瞬时波形、瞬时相位,归一化脉内信号瞬时参数,从而给出波形域射频隐身指标的定量计算方法。对雷达信号的线性调频波形和相位编码波形进行了仿真对比,仿真结果证明此方法可准确反映出雷达信号波形域射频隐身性能。     

基于mc-PPS模型的空间目标运动补偿

详细分析了高速平动和旋转运动对空间目标一维成像的影响,建立了目标雷达回波多分量多项式相位信号(mc PPS)模型,采用基于多延迟乘积型高阶模糊函数(ml PHAF)的方法估计模型参数,并提出了两类不同稳定姿态的空间目标的运动补偿方法。仿真实验表明这两种方法对运动引起的成像失真有显著改善。     

基于双线性间断调频信号的运动参数估计方法

为了解决线性调频雷达存在的距离速度耦合问题,设计了一种采用线性频率调制和频率跳变技术的双线性间断调频脉冲信号。建立了大占空比双线性间断调频脉冲信号的回波模型。分析了高速运动对stretch处理后回波信号相位的影响,给出了一种基于时域互相关、FFT运算和运动补偿技术的运动参数估计的具体步骤。最后通过仿真验证了双线性间断调频脉冲雷达信号的可行性和运动参数估计方法的有效性。     

中段弹道目标宽带回波仿真与速度补偿

中段弹道目标的主要特征是高速平动和微动。因此测量得到的目标多普勒频移值是模糊的,而且同时被目标微多普勒调制。这给估计目标微多普勒带宽和提取目标微多普勒参数造成了困难。在充分考虑目标运动特征的条件下,首先研究和建立了目标的宽带雷达回波数学模型。然后提出了基于简化分数阶傅里叶变换（simplified fractional Fourier transform, SFRFT）的速度补偿方法。推导了方位向信号起始频率和调频斜率的估计误差方差,证明了算法的有效性。仿真结〖JP3〗果表明,该方法能够给出精确的参数估计结果,并能对平动多普勒频率进行准确补偿。即使在信噪比较低的情况下,该方法仍表现出较好性能。该方法为目标微多普勒参数的提取提供了前提条件     

进动锥体目标平动补偿及微多普勒提取

针对平动调制下的进动锥体锥顶及锥底滑动型散射源微多普勒提取问题,提出一种利用微多普勒曲线交叉点频移信息完成平动补偿并利用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)提取微多普勒的方法。根据进动锥体散射源微多普勒变化规律建立回波模型,引入二次型平动速度调制项,发现微多普勒曲线交叉点处的瞬时频移是由剩余平动引起的。利用Harris-Laplace角点检测获取时频图中微多普勒曲线交叉点信息,通过最小二乘参数辨识得到剩余平动参数;针对平动补偿后锥体散射源微动特性构建回波信号原子集,利用OMP稀疏分解提取各散射源的微动信息。仿真验证了所提方法的有效性。     

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。