基于瞬时相位拟合的LFM信号参数估计算法

针对传统线性调频（LFM）信号参数估计算法中复杂的搜索和计算问题,提出了一种不需要参数搜索的快速LFM信号参数估计算法。该算法先用希尔伯特变换估计LFM信号瞬时相位,再用二次相位函数拟合LFM信号瞬时相位从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真验证了本文算法的有效性,说明该算法能够给出满意的参数估计结果。     

线性调频信号参数快速估计

线性调频(LFM)信号参数检测是对SAR对抗的一个重要问题,本文在对用Radon-Wign er变换、快速解线调和最大似然(ML)估计和分析LFM信号的基础上,给出一种消除ML估计带来旁瓣的方法,进一步提出了一种局部快速搜索的最大似然估计法,并用于LFM信号的起始频率和调频斜率等参数的估计。最后给出了三种快速算法的计算机模拟结果。     

线性调频信号参数快速估计

线性调频(LFM)信号参数检测是对SAR对抗的一个重要问题，本文在对用Radon—Wigner变换、快速解线调和最大似然(ML)估计和分析LFM信号的基础上，给出一种消除ML估计带来旁瓣的方法，进一步提出了一种局部快速搜索的最大似然估计法，并用于LFM信号的起始频率和调频斜率等参数的估计。最后给出了三种快速算法的计算机模拟结果。     

基带LFM信号的调频斜率估计

提出了一种通过提高基带LFM信号相位的直流分量和计算相位的高阶差分来提取信号的瞬时频率并采用最小二乘的方法估计出信号的调频斜率的方法。仿真结果表明,该方法在SNR≥6dB下可以实现基带LFM信号的调频斜率高精度估计。     

基于频率区间二分解调的LFM信号参数估计方法

首先讨论了线性调频信号在时频域的主要特点及调频斜率与振幅频谱的关系,在此基础上提出基于频率区间二分解调的LFM信号参数估计方法。该方法充分利用了LFM信号的线性性质,有效地将信号与噪声分离开来,通过二分法搜索调频斜率,提高了LFM信号参数的估计效率。     

一种LFM信号最大似然估计模型与参数估计快速算法

从最大似然估计模型入手,提出了一种适合在一般高斯噪声环境（包括色噪声）下LFM信号目标的参数估计模型和基于此估计模型的调频斜率和初始频率估计的快速算法。此方法获得了最大似然方法估计精度高的优点,且运算量比传统的最大似然方法大大降低。另外推导出了一般高斯环境下的LFM参数估计的CRB界,为一般高斯环境下的估计的参数的方差提供实际下界。     

一种chirp信号快速参数估计算法

针对目前线性调频(chirp,LFM)信号参数估计算法运算量较大且估计参数较少的问题,在分析Radon-Wigner变换(RWT)和分数阶傅里叶变换(FrFT)应用于chirp信号参数估计的基础上,提出了一种基于Wigner-Ville分布(WVD)切片和FrFT的chirp信号参数估计新算法。该算法首先通过对观测信号两个WVD切片的计算估计出调频斜率,然后得到相应的FrFT阶数,最后利用一次FrFT估计出chirp信号的初始频率、初始相位和幅度等参数。整个算法只需三次FFT的计算量即可估计出chirp信号的四个参数。仿真实验表明了该算法能在低信噪比下实现chirp信号参数的快速有效估计。     

LFM信号参数估计的最大似然改进算法

为实现含噪声LFM信号参数的快速检测和精确估计,提出了一种基于延时相关解线调的最大似然估计改进算法,即首先在时域内进行延时相关解线调,然后对解线调后含噪声信号进行经典功率谱估计,得到调频斜率的粗略估计,将此估计值作为初始值,再进行最大似然估计,得到调频斜率的精确估计值,用此精确估计值对原LFM信号进行解线调,再以同样的思路可以得到LFM信号初始频率的最大似然精确估计值。仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测

该文针对传统的基于二次时频分析和原子追踪匹配方法处理多分量LFM信号时存在的时频干扰和等振幅交叉分解等问题,提出了一种基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测方法,该方法采用多尺度的线调频基函数对多分量LFM信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,逐次获得信号包含的能量最大的LFM信号分量,从基元函数连接形成的频率曲线即可获得LFM信号分量瞬时频率的估计,再对分量瞬时频率求起始时间点的频率值和曲线斜率便可得到该LFM分量的中心频率及调频斜率,仿真试验表明该文方法能精确地提取等振幅多分量LFM信号的瞬时频率,并具有很强的抗噪声干扰能力。     

基于频谱细化的LFM信号识别

线性调频信号（LFM）的识别是电子对抗侦察中的一个重要问题。本文通过对LFM信号的瞬时自相关函数进行频谱细化分析,得到精确的调频斜率,用该调频斜率对原信号进行解线性调频后,再进行频谱细化分析,得到信号的起始频率,从而达到识别LFM的目的。最后从单LFM和多LFM识别两个方面通过仿真证明了算法的有效性。     

基于瞬时自相关算法的线性调频雷达信号脉内分析研究

估计线性调频信号的瞬时频率和调制参数,是进一步获得脉内特征并最终识别信号的基础。线性调频信号模型由软件编程产生,引入瑞利分布高斯谱模型来模拟背景杂波。提出采用小波包分析方法进行消噪处理,以瞬时自相关算法估计信号的瞬时频率,进而求出调制参数。瞬时自相关算法进行了滑动平均改进。计算机仿真实验得到瞬时自相关算法估计瞬时频率的...     

基于卡尔曼滤波的IFM系统测量LFM信号载频方法

现代雷达广泛使用线性调频(LFM)信号,而雷达对抗侦察中传统的瞬时测频(IFM)系统却无法分析测量LFM信号的脉内频率信息,限制了IFM系统的使用。采用在IFM系统中微波鉴相器输出I、Q正交信号后加入模数转换器(ADC)和卡尔曼滤波器的方法,对传统IFM系统进行了优化改进,不但实现了对LFM信号脉内频率和调频系数的测量,而且有效减小了测量误差,最后通过仿真验证了方法的有效性。     

雷达信号瞬时频率及其统计特征的提取

针对低信噪比对雷达信号瞬时频率特征分类效果的影响,首先利用改进的相位法提取信号的瞬时频率特征,在此基础上,对所获得的瞬时频率进行归一化处理,分别就常规信号（CON）、线性频率调制（LFM）、二进制相位调制（BPSK）、四进制相位调制（QPSK）等调制信号瞬时频率的统计特征作进一步分析,提出分类特征向量。仿真结果表明,基...     

一种多 LFM 信号检测与参数估计的方法

针对常规方法对多个线性调频（LFM ）信号进行处理时存在运算量大、不能满足快速检测和交叉干扰的问题,分析了采用分数阶傅里叶变换（FrFT ）对LFM 信号进行参数估计的原理,基于快速解线性调频技术,将LFM 信号检测与参数估计由二维搜索转换为2个一维搜索。该方法可以有效减小运算量,易于工程实现。仿真结果表明,此方法在低信噪比下仍具有良好的性能。     

强背景噪声环境下的线性调频信号频率估计

估计信号的瞬时频率常用Cohen类时频分布的时间一阶条件矩,但这些方法在更低信噪比下存在较大的估计方差。基于线性调频信号的自相关和互相关可以实现噪声压缩的结论,提出了改进的基于互Wigner Ville分布线性调频信号的频率估计方法。该方法具有更强的抗噪声能力,在多元信号频率估计时,抑制了交叉项的影响。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

一种有效的脉内特征分析算法

信号脉内特征分析技术对密集和复杂电磁环境中辐射源的分选和识别有着重要意义。从工程应用的角度出发,提出一种有效的脉内特征分析算法,将多阶相位差分计算得到的瞬时频率特征作为区分调频和调相信号的依据:通过逆序相乘法和瞬时频率直方图统计识别出线性调频和频率编码信号。通过倍频法进一步区分二相编码和四相编码信号,仿真试验表明:该算法在较低信噪比下对常见脉内调制信号具有较好的性能,运算量小,便于硬件实现。     

一种快速雷达信号脉内调制识别分析方法

针对类信号的脉内调制识别问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和瞬时累加自相关的快速雷达信号脉内调制识别方法。采用由粗到细的识别方案,依据累加STFT频谱带宽将信号分为调频和调相信号。采用时域累加瞬时自相关识别BPSK和QPSK信号,利用STFT频谱的时域特征识别LFM和NLFM信号,经仿真实验分析,在较低信噪比下可正确实现信号识别,该方法适于FPGA的快速实现。     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测

分数阶Fourier变换作为最新提出的一种分析工具,其变换域同时具有信号的时域信息和频域信息,其实质是Fourier变换的一种广义形式,较适合处理非平稳信号。文中提出一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计与分离方法。通过在分数阶Fourier域搜索峰值点来对多分量LFM信号进行检测和参数估计,同时结合逐次消去思想来分离多个未知参数的LFM信号,抑制了强信号分量对弱信号分量的遮蔽干扰。     

联合STFT-迭代变权拟合的LFM信号参数估计方法

针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法估计精度与估计速度难以兼得,以及对信号畸变敏感的难题,提出了一种联合Rife插值改进的短时傅里叶变换(STFT)-迭代变权最小二乘线性拟合(IRLSF)参数估计的方法。使用Rife插值改进的STFT较好地保持了LFM信号瞬时频率曲线的线性特征,迭代变权处理有效地抑制了估计得到的瞬时频率中出现异常值对参数估计精度的影响。该方法无需进行复杂的计算和参数搜索,实时性好。仿真分析表明,相对于常规最小二乘线性拟合(CLSF)方法信噪比下限降低了4dB。湖试结果验证了该方法的有效性和实用性。