调频线性度对线性调频信号性能影响分析

针对去调频和脉冲压缩两种不同的处理方式,深入研究了线性调频信号调频线性度对信号性能的影响,得到LFM信号带宽越大,误差频率越低,对线性度要求越高的结论,且在相同边带抑制的条件下,去调频处理比脉冲压缩处理对LFM信号线性度的要求大约提高了一倍。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于修正离散Chirp-Fourier变换的ISAR成像算法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)对机动目标成像的问题,提出了一种新的机动目标ISAR成像算法.该算法基于机动目标散射点的多普勒频率近似于线性调频(LFM)信号的特征,利用修正离散Chirp-Fourier变换对LFM信号进行检测和参数估计,通过结合CLEAN技术进行多次迭代有效地克服了散射点分量间的相互影响,可获得较为理想的成像效果.给出了应用该方法的具体步骤,并用仿真数据验证了该方法的有效性.     

基于分数阶傅里叶域K谱线算法的LFM干扰抑制

针对线性调频(LFM)信号在分数阶傅里叶域的加窗特性,提出了一种基于分数阶傅里叶域K谱线算法的LFM干扰抑制方法.该算法直接把分数阶傅里叶域干扰所在的K根谱线进行定位和消除,从而避免了对门限值的求取.仿真结果表明该算法具有良好的抗线性调频干扰性能,而且当干扰幅度呈现非平稳变化时其性能优于门限法.     

混沌调频雷达成像与欺骗干扰分析

研究了混沌调频信号新的数学模型,并把该模型应用于成像雷达,对点目标像进行了仿真.与常规模型相比,该模型可以描述出合成孔径雷达的距离徙动现象,更适用于真实场景.信号的调制序列由r-Way Ber-noulli映射产生,对序列均匀抽取的方法可以使信号具有理想的相关性.还针对合成孔径雷达中的干扰问题,阐述了欺骗干扰的原理,并对线性调频和混沌调频信号的反干扰能力进行了分析与仿真.结果表明,混沌调频信号可以获得比较理想的点目标像,同时具有反欺骗干扰的能力.     

基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

基于分数阶傅里叶变换的LFM混响空时预白化方法

针对主动声纳在浅海混响背景下线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号检测的高虚警问题,提出了基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)的空时预白化(space time prewhitening, STPW)方法。该方法利用FRFT对LFM信号良好的频域聚焦性,将混响信号变换到分数阶傅里叶域进行白化处理,使混响中的线变频率变换为稳定频率,增强了混响的局部稳定性,从而改善了混响的白化效果。通过实测混响数据对所提方法进行了验证,实验结果表明,所提方法使匹配滤波检测器的统计性能在信混比(signal to reverberation ratio, SRR)-16 dB~0 dB范围内平均提高了13%,显著提高了主动声纳在混响背景下的检测性能。     

#br# 近场宽带LFM信号被动测向和测距方法

提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。     

LFM-Barker信号脉压处理中基于NN的旁瓣抑制

为了提高线性调频 巴克码(LFM Barker)信号在强噪声背景下脉压输出的主副瓣比,根据该信号经过LFM匹配滤波器输出仍然保留编码信号的相位信息这一特点,提出了"LFM匹配滤波+相位提取+神经网络"的脉压处理方法。仿真实验表明,在一定的信噪比和多普勒频移范围内,该方法能够取得大于50dB的输出主副瓣比。     

基于脉内LFM-Costas频率步进的抗间歇采样干扰方法

线性调频(linear frequency modulation, LFM)分段脉压对抗间歇采样干扰时,子脉冲顺序步进,使得采样子脉冲与相邻子脉冲脉压后,残余信号积累从而形成干扰带;干扰抑制时信号不连续采样,产生谐波分量。针对这两个问题,提出一种基于脉内Costas频率步进的LFM波形抗间歇采样干扰方法。该波形综合LFM和Costas编码的优点,具有理想图钉型的模糊函数,不仅可以抑制干扰带,还可以大大降低谐波分量,最终提高抗干扰性能。理论推导和仿真分析验证了该方法的有效性。     

FRFT域LFM信号的调频率分辨率与相位差的关系

相位差是影响信号分辨的一个重要因素。当采样率足够高时,研究在分数阶傅里叶变换域两个线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的相位差与调频率分辨率的约束关系。通过建立调频率的分辨模型,推导出在两个LFM信号可分辨范围内相位差的上界和下界,只有当相位差处于上界和下界之间时,两个LFM信号才可以分辨。仿真结果表明,分辨率的理论值与实际值之间偏差较小,基本吻合。