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.     

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.     

基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换的chirp信号检测及多参数估计

研究噪声环境中chirp信号的检测以及多参数估计问题．分析和比较了Radon-Wigner变换(RWT)法、Radon-Ambiguity变换(RAT)法和分数阶傅里叶变换(FRFT)扫描法的优缺点．提出了一种基于RAT和FRFT的新算法，并提出了幅度估计的一种适合于计算的表达式．最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性．这种方法与RWT法和FRFT扫描法相比，将chirp信号的检测问题变为一维搜索问题，简化了计算，与单纯的RAT法相比，有效地解决了chitp信号的初始频率和幅度的估计问题．因此，适合于对chirp信号多参数联合估计．     

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。     

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.     

一种分数域二分法 LFM 信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的线性调频（linear frequency modulated, LFM）信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的 LFM信号参数估计方法。该方法分析量化了变换阶次误差对参数估计误差的影响,利用单分量 LFM信号变换阶次和分数域展宽的关系,通过迭代不断缩小变换阶次的取值范围,获得满足初设阈值的最优阶次,并利用最优阶次和峰值位置对 LFM信号进行参数估计。采用逐次重构消除的方法,可以对强弱混合的多分量 LFM信号进行参数估计。仿真结果表明,在满足信噪比要求的条件下,该方法能够有效地对 LFM信号进行参数估计,可以通过参数估计精度的要求选择不同阈值,与传统方法相比,在参数估计精度相当的情况下大大地减小了计算量。     

STFT和Zoom-FRFT联合的多分量LFM信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频信号(MLFM)参数估计方法中计算量大,估计精度低等问题,提出了一种短时傅里叶变换(STFT)和Zoom-FRFT联合的参数估计方法.首先,利用STFT得到MLFM信号的短时傅里叶域频谱图,对其进行直线检测得到各个分量参数的粗略估计.然后,利用LFM信号在FRFT域的频谱分布特征和STFT窗函数的主瓣带宽,计算得到待估计信号在FRFT域变换阶次和频谱的分析范围;最后,在Zoom-FRFT域采用优选法对各个分量进行精估计,得到精确的变换阶次和峰值位置.仿真结果表明,该方法可以有效地对MLFM信号进行参数估计,可以根据实际需要灵活选择窗函数的宽度和细化倍数,与传统方法相比,提高参数估计精度的同时大大减小了计算量.     

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.     

一种基于新误差标准的ANF线性调频信号参数估计方法

本文针对卫星导航系统中常用的压制式线性调频(LFM)干扰,为解决其参数估计精度与估计速度难以兼得的难题,将自适应陷波(ANF)方法应用于LFM信号参数估计.首先,给出一种基于新误差标准的ANF,并对比该方法与经典误差标准的ANF方法估计点频信号频率估计效果;其次,分析将该方法应用于LFM信号参数估计的可行性,并与基于Rife插值改进的短时傅里叶变换(STFT)方法仿真比较.本文方法无须进行复杂的计算和参数搜索,实时性好.仿真分析表明,本文算法较STFT算法估计精度高且稳定.     

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.     

小波变换与线性调频信号脉内调制特征分析

提出了通过特征尺度的小波系数模极大值分析线性调频信号(linear frequency modulated signal,LFM)脉内调制特征的算法,分析了怎样选取特征尺度以及探究了怎样通过特征尺度的小波系数模极大值辨识出LFM的载频变化规律;并且研究了利用改进的小波脊线法提取了LFM的瞬时频率;最后对低信噪比下的LFM利用此改进算法进行了仿真。仿真结果表明,瞬时频率估计的精度得到了提高,尤其是信号起始段频率估计的相对误差低于0.05%,有效的克服了以往的小波脊线算法对低信噪比下的信号起始段频率估计的精度不高的缺陷。     

基于直线检测的两种LFM信号时频变换性能的比较

为了比较Wigner-Hough变换(WHT)和Radon-Ambiguity变换(RAT)之间的差别,利用平稳高斯随机过程各态遍历特性,推导了RAT在采样点数较多的情况下,采样点数与输入、输出信噪比之间的关系表达式.从变换的实现方法、运算量及分辨率等方面与WHT进行了比较.仿真结果表明,基于解线频调法的WHT更适合低信噪比下线性调频(LFM)信号检测和估计.     

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.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

一种测试线性调频信号的新方法

LFM信号是目前雷达中应用的主要信号形式,它具有很高的速度和距离分辨率.但是,对LFM信号各参数,包括信号中心频率fo、信号带宽B,频率变化率u以及信号瞬时频率fi等的测试,目前仍没有很好的解决办法.为此,介绍了一种针对中频LFM信号的自动测试方法,可自动测试中频LFM信号的上述参数.此方法操作简单,运算速度快,且提取参数的精度高,目前已在某型雷达中频LFM信号的测试过程中得到了很好的验证.     

基于自适应降调频的LFM信号参数估计新算法

为解决现有基于压缩感知理论的线性调频(liner frequency modulation,LFM)信号参数估计中冗余字典规模庞大的问题,提出了一种基于改进谱形熵和降调频的参数估计新算法。该算法首先进行LFM信号的步进降调频处理,通过检测改进谱形熵的极小值获取调频斜率的预估值。其次构建降调频观测矩阵,在压缩采样的同时完成信号的降调频处理。最后通过部分重构算法获得参数估计值。实验结果表明,该算法在SNR≤-3 d B和M≤N/8条件下相比于同类算法具备更好的估计效果,同时运算复杂度得到显著降低。     

基于PDChirp-Golay信号的编码激励算法

线性调频信号编码激励超声成像算法旁瓣过高，针对这个问题，提出一种基于幅度加权的预失真线性调频信号调制Golay码(PDChirp-Golay)编码新方法.该方法将线性调频发射信号采用预失真处理，可以补偿超声探头对发射信号的影响，使回波信号的带宽增大，提高轴向分辨力，并同时消除发射信号幅频特性的菲涅耳波纹，实现旁瓣抑制;之后使用预失真处理的线性调频发射信号调制Golay码.Golay码理论上距离旁瓣水平为零，可以利用Golay码这一特点进一步进行旁瓣抑制.仿真结果表明，相较于单独的预失真线性调频信号与Golay码，预失真Chirp信号调制的Golay码提高了轴向分辨力和对比度，并且具有很好的抗噪性，为实现高质量的超声成像系统提供了理论依据.     

一种基于分数阶傅里叶变换域加权MUSIC算法的移动单站多目标无源定位方法

针对多个线性调频信号目标源存在的情况,通过分析接收信号的多普勒频移,建立移动单站上天线阵列对多分量线性调频（LFM）信号的接收模型,提出基于分数阶傅里叶变换（FRFT）域加权MUSIC算法的无源定位方法,实现了低信噪比下多目标的信号检测与方位估计.仿真结果表明,该算法可以分辨多个频率及空间相近的目标源,且精度很高.