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.     

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。     

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.     

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ILVD的多分量LFM信号重构算法

针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号参数估计技术面向多目标产生的多分量信号会产生交叉项,从而降低参数估计精度的问题,提出了基于逆吕氏分布 (inverse Lv’s distribution,ILVD)的多分量LFM信号重构算法。利用特征值分解结合最小误差准则方法的中心频率-调频斜率 (centroid frequency-chirp rate,CFCR)域信号分析与合成,克服传统时频变换方法中的交叉项干扰问题;采用特征值分解思想构造ILVD变换核函数;使用最小误差准则校正CFCR域随机相位误差,重构出分布在CFCR域吕氏分布中不同位置对应的各个目标信号。实验结果表明,提出的算法在重构信号的准确度和抗噪声干扰方面的有效性均有较大提高。     

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.     

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。     

基于改进Wigner-Hough变换的多分量LFM信号特征提取

为了解决Wigner-Hough变换对多分量线性调频(LFM)信号特征提取受噪声困扰的问题,提出采用数字图像处理中改进的Sobel算子对含噪声信号的WVD时频图进行边缘特征检测,利用Hough变换对信号特征进行提取.通过对WHT,SPWD-Hough变换以及改进WHT 3种方法进行计算机仿真比较结果表明,改进的WHT对多分量LFM信号的特征提取效果最好.     

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.     

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。     

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.     

采用 RWT的信号波达方向估计方法

针对宽带多线性调频信号波达方向（DOA）估计精度低的问题,提出了一种基于Radon-Wigner变换（RWT）和多重信号分解（MusIc）的信号DOA估计方法．该方法首先利用RWT在多目标环境下能够有效抑制交叉项干扰和噪声,具有很好的时频汇聚性特点,通过峰值搜索提取信号的初始频率和调频斜率;然后将信号阵列的时变方向矩阵...     

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.     

基于能量分离算法的多分量线性调频信号频率估计

对基于能量算子的能量分离算法进行了改进,提高了该方法用于多分量线性调频信号瞬时频率估值的抗噪性.采用平滑样条插值的方法对离散信号进行插值,然后再对其应用连续信号的能量分离算法.仿真表明,改进后的算法在噪声环境下,比直接利用对应离散信号的分离算法估值更准确,当信噪比从5 dB以5 dB为步进,增大至30 dB时,平均估计误差约减小10%.     

线性调频信号检测中时频谱交叉项的抑制

在多分量线性调频信号检测时,由于时频谱存在的交叉项影响到检测精度,进行时频谱的平滑可以减少交叉项,使用时频谱重排的方法在减少交叉项的同时又可以增加谱的聚集性。计算机仿真实验结果验证了这两种方法可以有效地抑制交叉项干扰,提高了检测精度。     

基于PFRFT周期积累的多相编码信号检测与参数估计

由于多相编码信号存在明显的周期时频分布规律性,在研究该类信号在低信噪比下的检测及参数估计问题时,对分数阶傅里叶变换进行周期延拓,首先结合该类信号的PWVD时频特性,通过分析多相编码信号的PWVD脊线分布特点与多分量LFM信号的关联特性,利用PFRFT对信号平行脊线能量进行积累,再根据积累后的峰值搜索对信号进行参数估计,最后采用与同样参数LFM信号进行RWT后的峰值固定比例结论对检测概率与参数估计精度进行分析。实验证明,该方法不仅成功提高了低信噪比下的多相码信号检测概率,而且五大参数的估计精度也得到了提高。     

基于Radon-STFT的DSSS系统线性调频干扰抑制

提出了一种基于Radon-短时傅里叶变换(Radon-STFT)的直接序列扩频(DSSS)系统线性调频干扰的抑制方法.该方法只需估计得到线性调频干扰信号的初始频率和调频率即可进行有效的干扰抑制,使干扰抑制过程的复杂程度大为降低.性能分析和仿真实验表明,该方法可以在较大的动态范围内有效地抑制线性调频干扰.与基于STFT的抑制算法相比,其参数估计精度提高;与基于WHT的抑制算法相比,该方法在多分量条件下效果更为突出.     

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.