相参脉冲串多普勒频率变化率估计算法

给出了一种新的利用相参脉冲串进行多普勒频率变化率估计的算法,选取准最佳算法估计频率,减小了频率估计误差.对各脉冲进行脉内相关积累,将相参脉冲串变换成一个新的线性调频信号序列.该序列的样本点数是脉冲个数、采样间隔是脉冲重复周期、调频斜率是多普勒频率变化率、信噪比提高为输入信噪比的N倍(N是脉内采样点数).因此,可以在较低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率.仿真结果表明,该算法能在比现有算法更低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率,其性能接近相参脉冲串多普勒频率变化率估计的克拉美-罗限.     

一种LFM信号参数估计的新方法

提出了基于降维处理的LFM信号参数估计新方法。其基本思路是对信号进行数学变换,将LFM信号的中心频率估计转换为对正弦信号频率的估计,得中心频率估计值;基于解线性调频处理并对信号进行对应中心频率处的单值点DFT得到单值幅度谱,进而得到调频斜率估计值。新方法在较低的计算复杂度下,能获得较高精度的参数估计值。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于CITAF-HAF的立方调频信号参数估计

针对立方调频（Cubic Frequency Modulated,CFM）信号的参数估计问题,提出了一种基于高阶模糊函数（High order Ambiguity Function,HAF）和相参积累三阶自相关函数（Coherently Integrated Trilinear Autocorrelation Function,CITAF）的参数估计方法。利用HAF将立方相位信号降阶为二次调频（Quadratic Frequency Modulated,QFM）信号,再利用CITAF完成参数估计。由于CITAF能够在时域和时延域完成信号能量的二维相参积累,其实现过程利用复乘、傅里叶变换和加法操作即可完成,因此该方法能够提高参数估计的分辨率和抗噪声干扰能力,并保持较低的计算量。实验结果证实了该算法的有效性和性能上的优越性。     

基于部分相关的LFM脉冲全参数估计

针对线性调频（LFM）脉冲信号的侦察问题,提出了调频率、中心频率、信号到达时间、脉宽全套参数集的估计方法。首先,使用分数阶傅里叶变换（FrFT）对信号的调频率与时频关系进行估计;紧接着选取部分相关脉冲对信号进行积累,利用自相关处理完成中心频率、信号到达时间、脉宽参数的估计;然后推导了估计参数的克拉美劳下界（CRLB）,分析了信噪比对估计误差的影响;最后分析了部分积累脉宽对估计误差的影响,给出了积累脉宽的选择范围。仿真分析表明,调频率估计误差几乎达到CRLB,在信噪比0 dB、基带与调制参数均未知的条件下,中心频率估计均方根误差约为10^-1MHz数量级,信号到达时间和脉宽估计均方根误差约在10^-1 μs数量级。参数估计误差受到相关脉冲宽度的影响,随着相关脉冲宽度的增加,估计误差呈现先减小后增大的趋势。所提方法特别适用于脉压、合成孔径等新体制雷达的侦察。     

基于稀疏分解的微弱多分量LFM信号参数估计

Wigner-Ville分布是线性调频(LFM)信号参数估计方法中的常用方法,但其缺点是对多分量LFM信号有严重的交叉项.文中以稀疏分解方法为基础,利用匹配追踪(MP)算法将微弱多分量LFM信号在过完备原子库上进行分解,由分解得到的原子参数可以估计出各个LFM信号的起始频率和调频斜率,从而实现了微弱多分量LFM信号的参数估计.仿真验证了该方法的有效性.     

相位编码脉冲串的相参性识别算法研究

本文提出了一种相位编码脉冲串的相参性识别算法,通过检测脉冲相位的线性度判别序列的相参性。该算法通过M次方运算将相位编码信号变换成正弦波信号,再通过相参积累,有效地提高了信号的信噪比。文中讨论了算法的信噪比门限,并通过仿真实验加以验证。仿真实验表明,本方法可以在一定信噪比条件下实现对相位编码脉冲串相参性的识别。本文算法有助于实现对脉冲多普勒雷达的识别和告警,对研制数字射频存储器也具有重要意义。     

基于数据抽取的相参脉冲串载频精确估计方法

利用相参脉冲串信号的相位相干特性,提出一种利用FFT和数据抽取技术的精确测量载频的新方法。该方法利用数毫秒信号,达到了亚kHz量级的频率估计精度和数十Hz量级的频率分辨能力。仿真试验验证了该方法的频率精确测量能力和频率高分辨能力。     

基于压缩采样的宽带线性调频干扰信号参数估计方法

为提高硬件对宽带干扰信号的采样和处理效率,提出一种宽带线性调频干扰信号参数估计方法。在无任何先验知识的情况下,对宽带线性调频干扰信号进行窄带滤波,再采用快速解线性调频技术估计它的调频速率。依据调频速率估计值构造解调器并对宽带线性调频干扰信号进行解调,消除信号的频率变化,使其在频域满足稀疏性。对解调信号进行压缩采样、部分重构估计相关参数。仿真结果表明,在随机采样点数远低于奈奎斯特采样点数的情况下,该方法能够准确估计宽带线性调频干扰信号参数。     

基于FRFT的线性调频信号映射方法的快速算法

针对基于分数傅立叶变换(Fractional Fourier transform，FRFT)的线性调频信号(LFM)的参数估计方法，提出了基于Radon变换的判决准则，并建立了相应的快速算法。该映射方法将具有同样调频斜率、同样多普勒中心频率、不同初始相位的信号映射到同一个点。该快速算法的计算量等同于FRFT的计算量，计算结果的精确度取决于连续两次的FRFT运算。     

一种基于抛物线预测去卷叠的LFM参数估计方法

针对受噪声污染的线性调频(LFM)信号参数估计中提取瞬时相位会发生卷叠的问题,本文提出一种快速去卷叠的LFM信号参数估计方法,该方法首先使用希尔伯特变换提取瞬时相位,再利用抛物线预测进行去卷叠处理,最后使用最小二乘对瞬时相位进行二次拟合,从而估计出LFM信号的初始频率和调频率参数。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

Range,radial velocity,and acceleration MLE using frequency modulation coded LFM pulse train

Linearly frequency modulation (LFM) pulse train and linearly stepped frequency (LSF) pulse train are mostly used in radar systems. However, the estimation performance of target motion parameters may be affected by the high recurrent lobe levels and the range–Doppler coupling phenomenon appearing in ambiguity function (AF). In multi-target scenarios, the estimation performance becomes even worse. The Costas frequency-modulation coded (CFMC) LFM pulse train has an ideal thumbtack-shaped AF, thus it can provide motion parameter estimation with high precision. However, the estimation of target motion parameter for the coherent CFMC LFM pulse train has not been investigated in depth. In this paper, we first analyze the properties of the AF of the CFMC LFM pulse train. Based on its convexity and narrow mainlobe width, a fast method to implement the maximum likelihood estimator (MLE) is proposed to estimate the motion parameters. To reduce the computation complexity, the Chirp-Z Transform (CZT) is introduced. Then, the Cramer–Rao lower bounds (CRLBs) on range, velocity and acceleration for frequency-modulation coded (FMC) pulse train are derived. It is shown that the CRLBs are relevant to the frequency coding patterns. Finally, Monte Carlo simulations are performed to verify the performance of the MLE. The results show that the performance of our proposed method can achieve the CRLBs when the signal-noise ratio (SNR) is higher than the threshold SNR.     

分数阶Fourier变换域极值搜索的混沌优化算法研究

正如傅里叶变换采用正弦基,单频信号能够在频域形成峰值,分数阶Fourier变换采用线性调频基,线性调频(LFM)信号能够在分数阶Fourier域上实现聚焦,利用此聚焦性通过搜索峰值可实现LFM信号检测和参数估计.通常采用步进式搜索方法,效率低下.为了克服该缺点,通过对分数阶Fourier域优化问题本质的研究,将混沌优化算法引入到分数阶Fourier域极值搜索中.仿真结果表明:本文的方法优于传统的步进式搜索法.     

连续波背景下多信号处理方法

对接收到的信号进行短时傅里叶变换，通过分析短时傅里叶变换中每一个时间片内的信号频谱，检测出连续波背景下的脉冲信号。滤除线性调频脉冲信号成分，保留连续波信号成分，得到调频连续波信号具有周期性的时频变化曲线。根据连续波信号时频变化曲线的频谱特征，估计出其主要参数，然后滤除脉冲信号出现时间内信号中的连续波成分，并采用相应的方法估计出其参数。仿真结果表明，本文算法可以准确估计出线性调频连续波（LFMCW）信号和线性调频（LFM）脉冲信号的参数，当LFMCW信号的信噪比高于-8dB，并且其功率比脉冲信号功率小6dB以上时，算法具有良好的估计精度和稳定性。     

基于粒子群优化算法的LFM信号参数估计

在相同时宽范围内,恒定能量的线性调频信号频谱幅度平方与调频斜率呈反比。基于该特性,将信号解调后幅度平方最大值对应的参考信号调频斜率作为其估计值,进而估计其他参数。但该参数估计算法存在高估计精度与大运算量之间的矛盾,为此,将粒子群优化算法引入信号参数的搜索估计过程中。对搜索区间进行高精度划分以提高参数估计的精度,逐步改变参数值,并利用粒子群优化寻找解调后信号幅度平方的最大值,从而估计出相应参数。仿真实验结果证明,该算法运算量较少,且具有更高的估计精度。     

目标运动参数快速估计新方法

提出了一种CW雷达目标运动参数测量的新方法,利用CW雷达目标回波信号构造出两个单一频率的正弦信号,每个正弦信号的频率正好与目标的一个运动参数成正比,基于FFT和细化频谱的Chirp-Z变换得到运动参数估计值。该方法与现有方法相比,既没有使用时频分析工具等耗时的处理,也没有进行参数迭代处理,因此,运算复杂度低,运算量小,同时避免了估计误差传递。仿真实验结果表明了该方法的正确性。     

Mathematic principles of interrupted-sampling repeater jamming (ISRJ)

Coherent jamming is one of the important trends in modern radar electronic war- fare. High-speed sampling of wideband radio frequency (RF) signals and high iso- lation of two receive-transmit antennas are key technologies for the realization of coherent jamming. However, these technologies present significant challenges to engineering application. In this paper, a novel repeater jamming based on inter- rupted sampling technique is presented. For a jammer with a receive-transmit time-sharing antenna, a radar signal is sampled with a low rate by the jammer. Then, a train of false targets will be achieved after the jamming signal feed the matched filter of a pulse compression radar. For the case of the linear frequency modulated (LFM) pulse compression radars, mathematic principles of the interrupted-sam- pling repeater jamming is developed, and then the efficiency of the jamming is de- scribed and stated as expressions of key parameters which are also beneficial to the jamming design for other coherent radars.