基于FRFT的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法

针对多分量线性调频信号的魏格纳-维尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)交叉项干扰问题,提出一种抑制交叉项的方法。该方法利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)在最佳FRFT域中对给定的线性调频信号具有最好的能量聚集性,将多分量线性调频信号在FRFT域上分解为若干个单分量信号,线性叠加单分量信号的WVD,从而达到抑制交叉项的效果。此外,当多分量线性调频信号为周期信号时周期间存在干扰,进一步提出了在基于FRFT的WVD交叉项抑制方法中增加周期遮蔽处理。仿真结果表明,在保持较高的时频分辨率时,该方法能够有效抑制交叉项,并且有一定的抗噪声能力。     

基于S-霍夫变换的LFM信号时频检测

针对多分量线性调频（LFM）信号,提出一种新的变换-S-霍夫变换,该方法首先对多分量线性调频信号进行S变换,实验仿真结果显示相对Wigner-Ville分布有交叉项干扰,s变换克服了多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,然后在时频平面内对s变换后的多分量线性调频信号,利用霍夫变换检测出各个线性调频信号分量,仿真实验结果证明该方法可以有效克服多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,能够对多分量线性调频信号进行正确检测。     

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.     

基于窗函数设计的跳频信号时频分析

基于抑制交叉项,提高信号分量时频聚集性的考虑,提出一种基于可调窗函数进行平滑伪维格纳分布核函数设计的时频分析方法：在保持平滑伪维格纳分布中核函数宽度不变的情况下,根据核函数自项和互项能量分布比,通过调整窗函数中的扩展因子改变核函数形状,获取跳频信号优良的时频表示。与固定窗函数方法相比,应用该时频表示,可以有效估计跳频信号的时频参数,而且有很好的抗噪声干扰能力。     

基于局部多项式傅里叶变换的多分量线性调频信号瞬时频率估计*

针对多分量线性调频信号的瞬时频率估计问题,把局部多项式傅里叶变换应用到求多分量线性调频信号瞬时频率估计中,提出了一种不受分量间交叉项干扰的新方法,该方法对多分量线性调频信号进行局部多项式傅里叶变换,把每一个线性调频信号分离出来,根据每一个线性调频信号的局部多项式傅里叶变换谱,通过搜索找到谱的峰值所在的位置,从而找到峰值所对应的频率,准确地估计出了多分量线性调频信号的瞬时频率。仿真实验中与多分量信号的Wigner-Hough变换进行了对比,验证了该方法的有效性。     

基于稀疏分解的SFM信号的时频分析方法

针对正弦调频(SFM)信号Wigner-Ville分布(WVD)存在严重的时频交叉项干扰问题,提出了一种基于稀疏分解的时频分析方法。该方法首先由信号的时频参数构建Gabor原子字典,然后利用匹配追踪(MP)算法实现信号分解,并结合改进遗传算法寻找最佳匹配原子,最后将每次分解得到的Gabor原子通过Wigner-Ville变换叠加得到无交叉项的信号WVD。仿真结果表明,该方法能提高对信号稀疏分解的计算效率,且Gabor原子的选取较为灵活,用少量原子可表示信号WVD。与传统的时频分析方法相比,该方法能有效抑制时频交叉项干扰,且保持高时频分辨率。     

多分量调频信号的阵列处理时频交叉项的抑制方法

在应用时频-MUSIC方法对多分量调频信号进行到达角估计的问题中,针对时频分布中交叉项的存在对估计性能的影响,提出了一种基于阵列信号处理抑制时频分布交叉项的新方法。该方法利用多信源在各阵元上的延迟对时频分布交叉项振荡相位的影响,联合运用多通道信号处理和图像处理的方法,采用二维乘法滤波,减小高频振荡交叉项在时频图像中的占据区域,从而达到抑制交叉项的目的。仿真实验显示该方法具有良好的效果。     

多分量调频信号的阵列处理时频特征提取

在应用时频—MUSIC方法对多分量调频信号进行到达角估计的问题中,针对时频分布中交叉项的存在对估计性能的影响,本文提出了一种基于阵列信号处理抑制时频分布交叉项的新方法。该方法利用多信源在各阵元上的延迟对时频分布交叉项振荡相位的影响,联合运用多通道信号处理和图像处理的方法,采用二维乘法滤波,减小高频振荡交叉项在时频图像中的占据区域,从而达到抑制交叉项的目的。仿真实验显示该方法具有良好的效果。     

基于多路欠采样的多分量LFM信号参数估计

针对多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号,提出了一种基于多路欠采样的参数估计方法。采样过程由多个采样速率相同、采样时刻不同的模数转换器实现,总采样率可以低于信号的奈奎斯特采样率。基于欠采样序列乘积型模糊函数的单频特性,可以通过峰值检测实现调频斜率的估计。根据估计出的调频斜率对各路欠采样序列进行解线调处理,可得到多频正弦信号。结合矩保持问题的求解方法以及对超定方程组的求解,可以根据解线调后的各路序列估计出原始LFM信号各分量的初始频率。本文方法能够根据亚奈奎斯特采样样本实现LFM信号的参数估计,并且运算简单、易于实现。仿真实验验证了其有效性和准确性。     

线性调频信号参数估计和仿真研究

研究信号处理精度问题,为提高线性调频(LFM)信号参数的估计精度,提出一种广义稳健中国剩余定理(GRCRT)和解线性调频的无模糊估计算法.利用两路欠采样LFM信号和相同时延信号共轭棚乘后输出的单频特性,使用FFT和GRCRT估计LFM信号的调制斜率.根据调制斜率合成两路无载频LFM信号对两路欠采样LFM信号解线调处理,利用类似的方法实现LFM信号初始频率的无模糊估计.新方法由于GRCRT在霞构被估计整数时精度高的特性和能够有效指导仿真参数的选取,克服了传统余数定理(CRT)估计精度低的缺陷.计算机仿真表明算法可保证信号的有效精度和稳健性.     

基于NGWarblet-WVD的高质量时频分析方法

针对高聚集度Wigner-Ville distribution (WVD)时频分析方法存在严重的交叉项干扰问题, 利用广义Warblet变换(Generalized Warblet transform, GWT)不产生虚假频率分量的特点, 提出了WVD与GWT相结合的归一化广义Warblet-WVD (Normalized generalized Warblet-WVD, NGWT-WVD)算法. 该算法将GWT与WVD进行矩阵运算, 实现滤波效应, 抑制WVD产生的新交叉项以及混入自项的交叉项, 提高WVD的时频分析质量. 实验结果表明, NGWT-WVD方法有效地去除了多分量信号的交叉项干扰, 提高信号分析结果的时频聚集度, 还原多分量信号的真实时频分布. 采用NGWT-WVD方法处理金属疑似破裂样本信号, 获取破裂发生区间的时间和频率标志段, 为监测传感器设置有效门限值提供判据, 取得了良好效果.     

基于压缩感知的信号时频表示重构

传统的时频分析方法受限于Nyquist采样定理,信息量的增加提高了对采样速率、传输速度和存储空间的要求;同时,双线性魏格纳-维尔分布处理多分量信号时会产生交叉项,常用的核函数法在抑制交叉项时降低了信号的时频聚集性.该文将压缩感知与时频分析方法相结合,在时频分析中突破采样定理的限制,抑制交叉项的同时获得较高的时频聚集性.针对单分量信号、多分量信号、蝙蝠声音信号,利用不同的窗函数如矩形窗或高斯窗,得出仿真结果,验证了基于压缩感知的信号时频表示重构优于传统的基于傅里叶变换进行重构的方法.并利用最小均方误差MSE和时频聚集度CM作为衡量参数,分析了不同样本空间与所重构信号时频表示性能之间的关系.     

GPS接收机LFM干扰抑制仿真

根据全球定位系统(GPS)接收机接收信号、噪声和线性调频(LFM)干扰在时频平面上的不同分布特点,采用Wigner-Hough变换进行干扰的检测和参数估计,并构造出干扰子空间,然后利用子空间投影方法进行干扰抑制。给出了干扰参数估计和子空间投影抗干扰的具体步骤,推导出系统输出信号与干扰噪声比(SINR)的解析表达式,并仿真分析该方法抑制LFM干扰的性能。试验证明该方法能有效抑制LFM干扰,且结构简单,具有较高的可行性和实用性。     

基于 Hough 变换的多频分量的 LFM 信号的检测

LFM信号是一种典型的非平稳信号,其Wigner-Ville时频分布表现出明显的线状分布特征。 Hough变换是一种直线积分投影变换,利用Hough变换可以对WV变换的结果进行线积分,从而实现抑制噪声检测信号的目的。计算机仿真试验表明Hough变换可以在一定信噪比情况下实现多分量的LFM 信号检测,对两分量的LFM信号,可以作到0dB高斯白噪声下的准确检测。     

基于Hermite窗函数的多窗口时频重排方法

从提高时频聚集性和抑制重排振荡的角度出发,提出了一种以正交Hermite函数作为窗函数的多窗口时频重排算法。该算法既保持了重排的高时频聚集性又具有多窗口谱分析低方差、高分辨率等优点,同时也降低了由重排引起的振荡波动。仿真实验结果表明该方法对相距很近的两线性调频信号和非线性调频信号都非常有效。