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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。 相似文献
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Ozaktas算法因其运算复杂度低、精度高、提出时间早而成为目前对LFM信号进行处理时最为常用的离散分数阶Fourier变换算法,但其附加的量纲归一化对LFM信号参数估计存在影响。为此,在对LFM信号参数估计建模基础上,分析了基于Ozaktas算法的参数估计二维离散网格效应,并进一步得到了影响初始频率和调频率估计精度的因素。可以发现:在满足采样定理条件下,基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计能保持较好的估计精度,且在一定程度上可以通过增大采样频率或减小采样时长来进一步提高估计精度。最后,通过仿真分析验证了上述理论推导的正确性。 相似文献
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针对多分量LFM信号的检测与参数估计,提出了一种新的检测方法。该方法借鉴Clean思想,实现了多分量信号分离与检测,基于解线性调频法的每个分量信号估计的起始频率和调频斜率。另外,结合插值FFT方法,提高了起始频率的估计精度。该方法易于工程实现,计算机仿真验证了此方法的有效性。 相似文献
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基于欠采样的宽带线性调频信号参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
基于中国余数定理解频率模糊和解线调方法,提出一种无模糊欠采样的宽带线性调频信号的调频斜率和初始频率的估计算法.首先,欠采样宽带线性调频信号与其两路不同延迟共轭相乘,根据两路输出信号的单频特性,利用FFT、谱峰检测(PSD)和中国余数定理进行宽带线性调频信号的调制斜率无模糊估计;其次,根据估计的调制斜率数字合成无载波的线性调频信号对另外两路不同延迟的欠采样宽带线性调频信号解线调处理,利用类似方法进行宽带线性调频信号的初始频率无模糊估计.利用频谱细化技术,参数估计精度可进一步提高.计算机仿真证实了算法的有效性. 相似文献
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基于MP分解的宽带LFM信号参数估计 总被引:2,自引:0,他引:2
将MP分解应用于宽带阵列信号处理中,提出一种针对线性调频信号(LFM)参数估计新算法.根据LFM信号形式建立过完备原子库Gf,其中原子参数由起始频率和调频斜率决定,将阵列参考阵元接收数据在Gf上作MP分解,获得各个信号的起始频率和调频斜率参数,从而得到宽带信号的具体形式;在上一步频率参数估计的基础上,根据阵列结构建立过完备原子库Gθ,其中原子参数由到达角决定,将阵列全部阵元接收数据在Gθ上作MP分解,实现信号DOA估计.新算法估计性能优于传统空间时频分布(STFD)方法,尤其在低信噪比、多信源情况下仍然有较高的估计精度.计算机仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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针对传统线性调频信号参数估计算法要么计算量大,要么估计精度差的问题,文章提出了一种基于ChirpZ变换的高效估计方法。首先利用时延相关得到瞬时自相关序列,并作FFT粗略得出峰值频率,然后用ChirpZ变换局部细化频谱得到调频斜率估计值,再用此估计值解调原序列获取起始频率估计值。该方法在运算量增加不大的情况下,大大提高了参数估计精度。理论分析和仿真结果都表明该方法行之有效。 相似文献
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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。 相似文献
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针对线性调频(Linear Frequency Modem,LFM)信号的快速检测和高精度参数估计问题,在分析LFM信号特征和分数阶傅里叶变换(FrFT)原理的基础上,基于快速解线性调频技术,提出了一种LFM信号检测和参数估计算法,该算法将LFM信号检测由二维搜索转换为一维搜索,从而有效地减少了运算量。仿真结果表明,算法在低信噪比下具有良好的参数估计性能。 相似文献
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LFM信号参数估计的插值FrFT修正算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对线性调频(LFM)信号参数估计插值FrFT算法在信噪比较低时性能下降而且针对不同参数估计性能不稳定的问题,提出了一种修正的插值FrFT算法。首先分析了现有插值FrFT算法问题出现的原因,然后定义了分数阶域量化频率,指出当信噪比较低时,若LFM信号初始频率接近分数阶域量化频率点,插值FrFT算法出现反向补偿的概率增大,性能下降。修正的插值FrFT算法改进了插值方向的判决条件以提高噪声免疫力,并通过频移LFM信号初始频率使其不在分数阶域量化频率点附近。最后,对不同初始频率的LFM信号进行仿真,结果表明,修正的插值FrFT算法提高了LFM信号参数估计精度,性能稳定,而计算量并没有明显增加。 相似文献
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Iterative Interpolation for Parameter Estimation of LFM Signal Based on Fractional Fourier Transform
This study introduces two iterative interpolation algorithms for the parameter estimation of linear frequency modulation (LFM) signal using fractional Fourier transform (FrFT). The estimated parameter of an LFM signal can be obtained by locating the peak of the periodogram in the FrFT domain. Two interpolation algorithms were proposed to improve the accuracy of parameter estimation by employing the FrFT coefficients relative to the true parameters and applying interpolation algorithms iteratively to refine the parameter estimation approach. The proposed algorithms can utilize more information from FrFT results, thereby achieving improvements in either accuracy or efficiency. Moreover, the simulation results revealed the validity and advantage of the proposed approach. 相似文献
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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。 相似文献
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提出了将多分量LFM信号先分离,然后利用离散模糊函数(DAF)估计各信号分量参数的新方法。该方法还结合了基于Chirp-Z变换的频谱细化算法和多时延处理方法,能在较少的运算量下,准确地估计出各分量信号的参数,同时避免了直接利用DAF方法对多分量LFM信号估计时交叉项的影响。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献