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。     

抑制时频分布交叉项的一种新方法

最近提出了一种新的处理非平稳信号的分析方法。该方法主要利用基于经验的模式分解方法 ,把复杂的信号分解成简单的、有限个基本模式分量 ,从而使瞬时频率具有实际的物理意义。这种信号分解方法基于信号局部特征、是自适应的 ,因此也是高效的。对该方法进行了推广 ,提出了一种抑制时频分布交叉项的新方法———基于经验的模式分解及其Wigner-Ville分布 :首先利用基于经验的模式分解方法把信号分解成有限个基本模式分量 ,然后对每个分量进行Wigner-Ville分布计算。该方法能有效地抑制时频分布的交叉项 ,适用于一些复杂的非平稳信号的分析。     

应用自适应时频分布的瞬时频率估计

估计信号的瞬时频率常用解析信号的相位差分或Cohen类时频分布的时间一阶条件矩 ,但这些方法在信噪比较低时存在较大的方差。提出了一种新的瞬时频率估计方法 ,它把被分析的信号自适应地扩展到一组有限的 ,具有较好的时频局部化特征的基函数集上 ,用相应的自适应时频分布的谱峰检测来估计信号瞬时频率。仿真结果表明 ,该方法具有较好的抗噪声能力 ,且能够灵活地应用于估计多分量信号的瞬时频率 ,可以取得比其它方法更好的效果。     

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LPFT-MUSIC的窄带多项式相位信号波达方向估计方法

基于局部多项式傅里叶变换（local polynomial Fourier transform, LPFT）,提出了一种新颖有效的窄带多项式相位信号波达方向估计算法。虽然LPFT比Wigner-Ville分布运算复杂,但该变换具有更优的瞬时频率估计能力、较低的交叉项影响,及处理多项式相位信号的能力。理论分析表明,本文方法的信噪比提升能力优于基于Wigner-Ville分布的传统时频子空间多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）法。仿真实验验证该方法的性能。     

基于空间聚焦的到达角估计

提出了基于空间聚焦的宽带信号到达角(DoA)估计算法。该算法利用对称阵子和双线性变换将多个宽带信号聚焦至各自的瞬时频率,再通过傅里叶变换,在信号的各自瞬时频率上构造相关矩阵,由此构造MU-SIC空间谱,即可获得信号的DoA。该算法是先频域区分信号,再DoA估计,即采用了分维处理的方法,可实现信号频率-DoA的自动配对,避免了宽带信号DoA估计的(ω,θ)模糊问题。给出了两种实现空间聚焦的对称阵列结构。计算机仿真结果表明算法是正确的。     

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.     

几种局域波分解方法的比较研究

基于Hilbert变换的局域波法 ,能得到信号有意义的瞬时频率。它的分解基是随动态信号波形的变化而变化 ,具有自调节自适应的特征 ,因此能在时频域内描述非平稳非线性信号的局部特性。提出的局域中值定理分解方法 ,能正确求出并分离包含在信号中的局域中值 ,从而得到更标准的信号基本模式分量。通过与其它几种局域波信号分解方法的比较 ,发现局域中值定理分解方法性能更优     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

希尔伯特-黄变换中边际谱的研究

为了深入理解和正确掌握希尔伯特 黄变换(Hilbert HuangTransform,简称HHT)中的边际谱概念,证明了边际谱的线性性质,指出了文献中对边际谱概念的一种误解,提出了边际普与Fourier频谱之间本质区别的一种的新观点,即Fourier频谱的幅值只能反映频率在信号中实际存在的可能性大小,而边际谱的幅值则能真实反映频率在信号中是否存在。利用边际谱的线性性质进一步给出了边际谱的物理意义,即边际谱的幅值表示信号中某一频率在各个时刻的幅值之和。通过一个实测振动信号验证了边际谱在应用中的优越性。     

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.     

局域波分解算法

局域波分析是一种新的时频分析方法,该方法的关键是局域波分解算法,它的好坏直接影响到基本模式分量的精度,进而影响到它的实际应用。综述了各种局域波分解算法,讨论了各种算法的性能和特点,指出了改善局域波分解性能的具体措施和应用局域波分解算法应注意的有关问题,展望了局域波分解算法的可能发展。对局域波分解算法的改进和局域波分析的应用具有参考价值。     

基于多分辨率动态模态分解的电磁信号时频-能量分析

针对电磁信号时-频-空间-能量分析不兼容的问题, 提出一种基于分解时空域电磁辐射信号的数据驱动方法来分析复杂电磁环境。首先, 使用多分辨率动态模态分解方法将复杂电磁信号以不同的分辨率分离为不同时空尺度的模态分量。然后,利用时频分布对各模态瞬时频率和能量特征进行采集。这种动态的分解分析方式能快速侦测电路和电子系统的多方面电磁环境状态, 具有不需要先验数据训练, 不受时频分辨率限制, 可以实时分析和降低数据维数等优点,且提取的动态模式及其频谱分别在空间域和时域具有明确的物理意义。仿真实验显示, 重组信号和原信号的平均误差在-18 dB以下, 证明了所提方法的可行性和优势。     

基于瞬时测频的PCM/FM信号解调方法研究

根据瞬时测频理论，提出了一种新的PCM／FM遥测信号解调方法。首先通过瞬时测频方法，估计信号中的多普勒频移，不但修正了信号中存在的多普勒频偏，而且提高了码同步的精度。然后根据PCM／FM信号相邻码同步点间的对应关系，实现了信号的解调。详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程，分析了影响瞬时测频精度的因素以及多普勒频率对解调性能的影响，提出了提高瞬时测频精度和解调性能的方法。计算机仿真结果表明，该方法解调性能优越，抗干扰能力强，便于软件编程及DSP器件实现，具有一定的应用价值。     

Signal Processing of the Area-Target for a Short-Range Radar

1.INTanDUCTIoNThetargetsofshort-rangeradarmaybeclassffiedastargetsinair,ongroundorunderground.Nomatterwhatkindoftargets,theirradarreflectioncharacteristicsandradarcrosssectionarerelatedtothewavelengthofthetransndttedsignals.Thesurfaceofatargetmaybethoughtofasrandomcombinationofincoherentscatteringpoilltsforthelargeratiotargetmodel[1]withanyrelativerouglmess,thatistosaywhenthephysicaldimensionorsurfaCe'sroughdeviationofatargetisfarlargerthanthewavelengthofthetransmittedsignal,thevolumeorare…     

近程雷达目标多分量信号处理研究

以目标多点散射模型为背景 ,提出了FM近程雷达回波混频后多分量信号模型。证明单频信号瞬时频率定义不适合多分量信号。首次提出利用TLS -拓广ESPRIT结合数理统计方法求解多分量信号平均频率。计算机模拟表明 ,该方法用于测距时 ,测试精度高。     

基于二阶统计量的分布式信源二维波达方向估计

对于由本地散射导致的分布式信源二维波达方向估计,根据空间角度信号密度的共轭对称特性,首先将相干分布式信源方向向量化简为传统点信源方向向量与实向量的Schur Hadamard积,进而提出了一种基于Schur Hadamard积的相干分布式信源二维波达方向估计算法。该算法通过构造基于Schur Hadamard积的二阶统计量,可直接给出仰角和方位角的估计值。与传统谱峰搜索类算法和经典子空间类算法相比,无须谱峰搜索和任何特征值或奇异值分解,有效地降低了计算量;所利用的二阶统计量对噪声不敏感,具有较好的信噪比性能。仿真实验表明,该算法具有较好的参数估计精度,可有效解决复杂通信环境下相干分布式信源的二维波达方向估计问题。