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。     

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。     

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。     

线性调频参数估计方法的数学统一

本文给出了连续复线性调频(LFM)信号Radon-Wigner变换(RWT)、Wigner-Hough变换(WHT)、分数阶傅立叶变换(FrFT)、解线调方法(Dechirp)和最大似然(ML)方法的相互转换关系.给出了参数估计的最佳表述及其离散形式,省略包含调频率的表达式系数,将RWT、WHT、FrFT和Dechirp和ML方法用统一表达式表述.几种方法的离散LFM信号参数估计均可以用ML或去斜方法实现,并采用FFT方法提高运算速度,因此最佳快速算法的计算量和估计性能是相同的.本文对于这几种参数估计方法的快速算法和估计性能研究具有指导意义.     

部分样本雷达信号的参数估计

线性调频信号参数检测是SAR对抗的一个重要问题 ,其估计参数的方法有多种 ,但对于分析部分样本LFM信号而言 ,绝大多数估计方法的误差很大。在用快速相关解线调估计和分析部分样本LFM信号存有误差的基础上 ,提出了一种改进的快速相关解线调算法运用于部分样本LFM信号的起始频率和调频斜率参数的估计 ,减小了误差。最后对改进的算法进行了仿真 ,证实了改进后的有效性。     

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。     

基于LFM模型的高动态弱GPS信号载波捕获

根据极大似然估计理论,通过载波频率和频率变化率分段对消、快速傅里叶变换(FFT)结果选大估计载波频率和频率变化率,实现载波信号捕获,建立了高动态全球定位系统(GPS)载波的线性调频(LFM)信号模型,并给出了算法的具体实现。详细分析了该算法中检测统计量的分布特性,推导了恒虚警准则下的检测门限,并讨论了其中关键参数的设计。仿真结果表明,该算法可以实现对18 dBHz的GPS高动态信号的载波捕获。     

LFM信号参数估计算法研究

初始频率和调频斜率是表征线性调频信号频率特性的基本参数,如何准确快速地估计它们具有的重要意义。针对传统LFM信号参数估计算法中繁琐的搜索和计算问题,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,再用高阶差分估计LFM信号瞬时频率特性,最后用直线拟合LFM信号瞬时频率特性从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真实验验证了本文算法的有效性,说明本文算法能够给出满意的参数估计结果。     

基于循环相关变换的多径LFM信号检测与参数估计

该文针对多径条件下线性调频(LFM)信号,首先给出了信号模型,然后介绍了一种变换--循环相关变换,接着结合逐次消去技术提出了基于循环相关变换的多径LFM信号检测和参数估计实用算法,该方法可准确地估计多径情况下LFM信号参数、各径时间延迟和衰减因子参数,有效地抑制了各径相关交叉项的影响.计算机仿真结果表明了该算法的有效性.     

线性调频信号快速检测与参数估计算法研究

讨论一种基于RAT的LFM信号快速检测算法。根据信号模糊函数的能量分布特性,首先采用二分法快速逼近信号能量中心分布区域,然后进行小范围高精度搜索,以精确估计其调频斜率。仿真结果表明,该算法在保持有效检测性能的条件下可大大降低运算量,显著提高对LFM信号的实时检测处理速度。