一种基于STFT的跳频参数估计新方法

针对STFT在进行跳频信号参数估计时,时间分辨率和频率分辨率存在固有矛盾这一问题,通过分析窗函数对跳频信号STFT变换后时频谱图的影响,提出了一种基于STFT的跳频参数估计方法。该方法直接利用窗函数参数提取跳频参数,避免了时频谱图对参数估计精度的影响。通过不断改变窗函数起始时刻及窗函数宽度,寻找时频聚集性最好的时频谱图,确定目标窗函数参数。仿真结果表明,该方法实现了跳频参数的有效估计。     

一种改进的跳频信号参数估计方法

针对在跳频信号跳变时刻和跳变频率估计方面实时性和估计精度无法同时兼顾的问题,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)和多重信号分类(MUSIC)算法的跳频信号参数估计方法。在建立跳频信号数学模型的基础上,利用STFT选取较大时间窗对整个信号在时域进行粗搜索,生成时频谱图,提取时频脊线从而获得跳变时刻,然后选取较小时间窗在已知跳变时间段利用STFT进行跳变时刻的细估计,并利用MUSIC算法进行频率的精确估计。该方法利用STFT的二次估计,减少了MUSIC搜索范围,从而降低了时间开销。仿真表明该算法的跳变时刻频率估计精度高,实时性能满足参数测量需求。     

一种基于多窗宽度STFT的PSWFs信号时频分析方法

固定窗宽度的短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)时频分辨率是固定的,难以对频率时变的椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWFs)信号的时频分布特性进行全面分析.剖析了窗宽度对不同参数PSWFs信号STFT时频分布的影响,...     

联合时频分析和谱估计的机动目标ISAR成像

机动目标逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像中,在对目标回波进行平动补偿之后,每一个包含目标散射点的距离单元的回波都可以表示为多分量的线性调频信号。鉴于机动目标散射点多普勒频率的时变特性,传统的距离 多普勒（Range Doppler, RD）算法获得的机动目标ISAR图像是模糊的。本文提出一种联合短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform, STFT）和多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）谱估计的方法来克服目标机动对成像的影响,首先利用STFT截取部分信号以降低较长时间内目标机动对成像的影响,然后通过MUSIC谱估计算法克服“不确定”原则对STFT分辨率的限制,从而获得高分辨的机动目标ISAR图像。最后,通过散射点模型仿真和波音B727实测数据验证本文所提方法的有效性。     

采用STFT幅度值的长信号相位恢复算法

针对以往基于短时傅里叶变换(STFT)幅度值的相位恢复（STFTMPR）算法仅能处理一组较短的信号,并且信号的STFT幅度测量值的长度只能是质数的情况,提出了一种基于STFT幅度值的长信号相位恢复（LS-STFTMPR）算法。把一组长信号变化成几组较短的数组信号,通过改进的最小二乘（LS）法获取梯度下降（GD）法的迭代初始值,然后最小化各数组信号的非凸损失函数,并最终收敛到全局最小值。实验结果表明,在恢复一组较长信号的时候,所提算法的性能明显优于STFTMPR算法,并且具有较强的抗噪声能力。     

基于自适应短时傅里叶变换的结构光场单帧三维成像算法

单帧结构光图像的相位恢复、解相是三维成像领域的重要问题。理论上，在选择合适参数的条件下，短时傅里叶变换（STFT）可以有效地完成相位恢复，但“合适参数”这一前提条件往往因缺少先验信息而难以实现。在传统STFT的基础上，采用结构光场系统充分利用光场成像的特性，提出一种基于自适应STFT的结构光场单帧三维成像算法。所提算法将结构光场图像从纹理、瞬时频率和深度估计信息等3个角度进行融合，将光场图像分割为满足STFT约束的若干区域，对每个区域依据瞬时频率估计对应的STFT的参数，进而恢复相对相位。随后，采用结构光场的解相方法实现三维成像。实验结果表明，所提自适应STFT算法能够有效完成被测物体的三维成像。     

一种新颖的FBG周界入侵算法的研究

针对动车(EMU)经过时引起的系统误报,提出了一 种新颖的识别算法。采用将信号的时域峰 值与频域内固定频段内能量积分的方法以提高系统抗干扰性能。利用时频分析方 法中的短时傅立叶变换(STFT),采用Hanning窗窗长为128,窗滑动点数为64, 将时域峰值所在时间段对应的STFT 1～5Hz频率范围内的能量进行积 分,以此辨别入侵与非入侵事件。根据数据分析结果以及实际应用情况,所提算法可以 在保证人为入侵漏报率FNR为零的情况下,有效地将EMU经过 引起的误报率FAR降低80%,使得光纤布拉格光栅(FBG)周界安 防系统的抗环境干扰性得到大幅提高。     

一种有效的雷达信号快速识别方法

针对多种调制类型的雷达信号快速侦察识别成功率较低的问题,提出了基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法.首先,由短时傅里叶变换(STFT)得到信号每一部分的瞬时频率特征;其次,对得到的瞬时频率进行两次归一化分别得到各自特征值;最后,用层次决策方法对雷达信号进行分类识别.仿真实验结果证明该方法能有效识别各种雷达信号,在信噪比高于-3 dB时,各种脉内调制的识别成功率都达到90%以上.     

一种集成SVD和PWVD的VCO非线性度检测新方法

针对现有压控振荡器(VCO)非线性度检测方法可靠性和普适性较差的问题,提出一种集成奇异值分解(SVD)降噪和伪魏格纳威尔分布(PWVD)瞬时频率估计的VCO非线性度检测新方法。该方法首先对待检测对象中频信号进行降噪处理,然后将降噪后的中频信号通过希尔伯特(Hilbert)变换转换为解析信号,最后利用自适应窗长的PWVD瞬时频率估计算法处理解析信号,实现中频信号的瞬时频率估计。仿真结果表明了文中方法的有效性、较强的环境适应能力和普适性。     

广义S变换及其在复杂辐射源信号分析中的应用

该文提出一种基于修正 Hermite 函数的广义多窗 S 变换方法,并将之应用于复杂多分量辐射源信号的瞬时频率结构分析。该方法通过引入频率尺度因子修正正交 Hermite 函数,将多窗时频分析方法推广到 S 变换中,使得改进后的广义 S 变换既保留了多分辨特性,又很好地解决了高频区存在的频率分辨率低、易受噪声干扰等问题。与 S 变换和原始多窗时频分析方法相比,该方法在瞬时频率估计精度和时频聚集性等方面均有明显改善,具有很好的工程应用前景。     

空间任意阵的多宽带信源定位算法性能研究

针对宽带信号非平稳特性,以及常用宽带DOA估计算法要求信源个数是已知的情况,提出一种新的基于空间任意阵的非平稳信号DOA估计算法。首先,通过短时傅里叶变换将信号转为频域表示,然后构造阵列频域数据模型,最后利用短时功率谱矩阵的联合对角化特性实现宽带信号的波达方向估计。本文对提出的算法进行了理论分析,并在常见阵型（如线阵、十字阵）上进行了仿真和性能分析,仿真结果表明该算法可高分辨率地估计出DOA,并且估计误差小。相对于已有的MUSIC谱估计方法,该算法无需进行信源个数估计,更具实用性。      

基于多通道的跳频信号欠采样频率估计

为实现跳频信号频率跟踪估计,本文提出一种基于多通道的跳频信号欠采样频率估计方法。基于快速傅里叶变换（FFT）,提出了一种3谱线方程的频率校正算法,提高了基于中国余数定理的频率估计方法对短序列信号的频率估计精度,与现有的两种基于离散傅里叶变换（DFT）的频率校正算法相比,序列补零数量灵活。给出了一种频率估计检错机制,可以提高算法可靠性。仿真结果表明,本文所提频率估计算法的精度优于现有算法,增加序列补零数量可进一步提高算法的估计精度和信噪比阈值,降低误差平台;检错机制在-23 dB至8 dB信噪比范围内的准确率高于95.5%。      

一种基于FPGA的高速短时傅里叶实现

短时傅里叶变换(STFT)由于其算法简单、处理时间短及易于实现等优点,因此其在图像处理、语音分析、信号检测及参数估计等领域获得越来越多应用。通过分析短时傅里叶变换算法原理,设计了一种基于现场可编程逻辑器件(FPGA)的高速短时傅里叶实现结构,该结构充分利用蝶形单元运算特点,在满足时间分辨率及频率分辨率的基础上降低了运算复杂度,并在高速率运行时钟下节省了硬件资源。     

基于实时数字信号处理的宽带单比特瞬时测频接收技术

针对现代电子战接收机的大瞬时带宽、实时处理、高灵敏度、快速测频等高性能指标要求,提出了一种基于实时数字信号处理的宽带单比特瞬时测频接收机方案,结合大带宽高速采样的实时快速处理,将单比特接收算法、滑动快速傅里叶变换(FFT)算法、瞬时频率测量算法应用于该算法结构,给出了超高速单比特采样和高速实时信号处理的硬件实现。仿真结果表明,该接收机不仅具备大带宽、实时处理、高频率分辨率等特性,同时具有优异的信号检测灵敏度。     

PCMA系统自干扰频率估计新算法

成对载波多址（PCMA）是一种新兴的频率重用技术,通过对自干扰信号的重构和抑制能够有效提高系统容量,其关键技术在于自干扰信号的参数估计。针对PCMA系统特点提出了一种无需单独训练的自干扰信号频率估计新方法,利用本地信号与对方信号的弱相关性,基于最小均方误差拟合准则拟合出相关函数的估计曲线,从而获得频偏估计值。仿真结果表明该算法能够得到比较小的估计误差和较为理想的误码率性能。     

多相编码雷达信号参数快速估计方法

针对Wigner-Ville分布、Radon-Wigner变换估计多相编码雷达信号参数存在运算量大、估计精度低等问题,本文提出了基于Radon-ambiguity变换和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合分析的参数快速估计方法。该方法采用Radon-ambiguity变换估计信号调制斜率,采用分数阶傅里叶变换估计载频、周期等,通过两次一维搜索峰值来估计信号的参数,与Wigner变换、Radon-Wigner变换的二维搜索峰值相比,运算量大大降低,且提高了参数估计精度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

强干扰下跳频信号的参数估计

针对通信对抗中跳频信号参数估计问题,考虑存在强干扰的情况下,提出了一种基于时频重心的跳频信号跳周期估计和基于跳频部分接收的跳时估计方法。对于跳周期估计,在短时傅里叶变换(STFT)时频变换的基础上提取信号随时间变化的时频重心,再结合小波变换和谱分析估计出跳频周期;对于跳时估计,采用跳频带宽的部分接收避开强干扰,构造含有跳变信息的参考信号,通过参考信号采用最大似然(ML)方法得到跳时的精确估计。仿真实验表明,算法运算复杂度低,跳频定位精度高,在强定频干扰的情况下仍能有效估计出跳频周期和起跳时刻。     

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。