线性调频连续波信号参数估计算法

提出了一种线性调频连续波信号参数估计算法。利用短时傅里叶变换得到信号的时频变化曲线,根据时频曲线的周期特性对它进行频谱分析,找出信号参数与相关谱线的位置、幅度之间的关系,从而估计出信号的主要参数。仿真结果表明,文中提出的算法能够精确估计出线性调频连续波信号的参数,在信噪比大于-8 dB的情况下性能稳定,具有很好的估计精度。     

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。     

一种线性调频信号参数分析的综合方法

研究了合成孔径雷达中的线性调频（LFM）信号的参数估计问题。分析和比较了常用的LFM分析算法的优缺点，提出了一种基于分数阶傅里叶变换和相位解缠的综合方法，提高了估计的有效性和鲁捧性。在计算机仿真中，采用该方法的估计参数对畸变LFM信号进行相位补偿和脉冲压缩，获得了令人满意的分析结果，验证了该方法的有效性和鲁棒性。最后，分析了LFM信号各阶分数阶傅里叶变换的特性，优化了分数阶傅里叶变换扫描算法，大大缩短了运算时间。     

一种修正的线性调频信号参数估计算法

研究了加性噪声中线性调频信号的参数估计问题。基于相位解卷和多项式拟合,考虑到初始相位可能出现模糊,提出了一种修正的线性调频信号参数的联合估计算法。仿真实验证实了所提出的修正算法的有效性。     

一种低副瓣无混叠的线性调频信号时频分析方法

作为通信与勘探中广泛使用的一类信号,线性调频信号的参数分析经常采用基于Wigner-Ville分布(WVD)的时频分析方法。该方法具有高时频分辨率,但在交叉项、高副瓣以及频谱混叠问题上存在缺陷。该文提出一种名为空间变迹重排Wigner-Ville分布(SVA-rWVD)的时频分析方法,结合空间变迹技术(SVA)的副瓣抑制能力及短时傅里叶变换(STFT)的无混叠无交叉项特性,得到一个新的时频分布。基于单分量和多分量线性调频信号的仿真实验结果表明,该方法得到的时频分布可以降低副瓣水平至–40 dB以下同时消除交叉项及频谱混叠现象。     

基于时频分布的线性调频雷达信号的研究

首先介绍了时频分布的基本概念。以雷达信号中常见的线形调频信号为例,对信号进行时频分析,并利用MATLAB语言构造出一种时间和频率的密度函数,以揭示信号中所包含的频率分量。仿真结果表明,运用时频方法能够正确识别常用的调频连续波雷达信号的调制方式,而且有噪声时仍然具有很好的性能。     

短时傅里叶变换在线性调频信号时频滤波中的应用

将短时傅里叶变换（STFT）的时频分析方法应用到线性调频（LFM）信号的滤波中, 突破了传统匹配滤波方法基于平稳假设的限制,将信号分析空间从一维频率域扩展到二维的 时间-频率域。利用自滤波的时频滤波方法进行LFM信号的滤波,然后分别采用时域和时频域 的均方误差（MSE）标准,分析了时频滤波的性能。仿真结果表明,基于STFT的时频滤波方 法能有效实现对LFM信号的滤波。     

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。     

线性调频连续波信号的周期分数阶Fourier变换检测与估计

分数阶Fourier变换(FRFT)对LFM信号具有最优检测能力,但对线性调频连续波(LFMCW)信号的检测与估计是次优的。由于LFMCW信号可视为LFM信号的周期拓展,基于FRFT对LFM信号的能量聚集和相干累积思想,该文提出一种新的信号处理方法周期分数阶Fourier变换,以实现对LFMCW信号的检测和估计。周期分数阶Fourier变换的核函数可以与LFMCW信号实现最佳匹配,理论分析和仿真实验表明,随着观测时间的增加,可以实现对LFMCW信号的渐进最优估计,具有比FRFT更优的检测性能。     

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。     

基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计误差分析

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。     

DOA estimation of LFM signals based on STFT and multiple invariance ESPRIT

In order to improve the angle measurement precision of LFM signals with a low computational complexity, a direction of arrival (DOA) estimation algorithm STFT-MI-ESPRIT is proposed in this paper. The algorithm is based on short time Fourier transform (STFT) and multiple invariance estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (MI-ESPRIT). Firstly, the STFT of the array element’s output is calculated and the signals are transformed to the time-frequency domain. Then the spatial time-frequency distribution matrix can be obtained through selecting multiple single-source time-frequency points in the time-frequency plane and the signal subspace can also be obtained using Eigen decomposition. Finally, the multiple rotational invariant equation of the array based on STFT is obtained and the closed-form solution is obtained using the multi-least-squares (MLS) criterion. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the estimation precision greatly compared with the traditional ESPRIT-like algorithms and its computational complexity remains the same in general. This paper also proposes that the STFT-MI-ESPRIT algorithm can use partial rotational invariances of the array instead of all the rotational invariances, which can reduce the computational complexity on the basis of ensuring the estimation precision basically. The simulation results verify the effectiveness of the conclusion.     

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。     

线性调频与相位编码混合雷达信号处理仿真

为了保证雷达系统能够在复杂的电磁环境中有效地工作,雷达信号的选择尤为重要。本文采用线性调频信号与相位编码信号相结合的码内线性调频信号作为雷达信号,针对这个信号进行了整个雷达信号处理的仿真。仿真结果表明,码内线性调频信号具有较好的抗干扰的特性。     

LFM信号参数估计的牛顿迭代方法初始值研究

 本文研究了LFM信号参数估计的牛顿迭代方法的初始值问题,用计算量较小的DPT算法得到LFM信号中心频率和调频系数的估计值,以此作为牛顿迭代的初始值.性能分析表明,在DPT算法信噪比门限以上时,用本算法得到的中心频率和调频系数的估计值在牛顿迭代所需收敛域范围之内,保证牛顿迭代的收敛性.仿真结果表明,在信噪比门限以上时,用本文提出的方法所得参数估计的均方根误差达到克拉美-罗限.本算法计算量小,有利于LFM信号参数估计的准实时处理.     

相干宽带线性调频信号的波达方向估计新方法

提出了一种相干宽带线性调频(LFM)信号的波达方向(DOA)估计新方法。该方法利用LFM信号在分数阶Fourier域上的解线调特性,构造出新的解线调域阵列数据模型,然后结合传统的矩阵重构解相干以及MUSIC算法实现相干LFM信号的DOA估计。若同时存在多组相干LFM信号入射,则首先在不同的能量聚集域上将各信号组分离,然后逐一进行各组内相干信号的DOA估计。该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,增加了可检测的DOA数目,提高了分辨性能和抗噪声性能。此外,该方法无冗余阵元与孔径损失,且适用于任意流型阵列。仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差(RMSE)相同时,与传统方法相比,本方法可获得8dB左右的信噪比增益。     

基于REPT变换和空间EP谱的宽带LFM 信号参数估计

演化谱估计作为研究非平稳信号的重要手段,具有许多优良的性质。将演化谱应用于参数估计和宽带阵列信号处理中,提出了Radon-EP（Evolutionary Periodogram）谱变换（REPT）估计线性调频信号参数和空间分段短时EP谱估计宽带线性调频信号到达角。仿真实验显示了算法的有效性。     

LFM signal parameter estimation in the fractional Fourier domains: Analytical models and a high-performance algorithm

The index of the peak magnitude of the fractional Fourier transform (FrFT) of linear frequency modulated (LFM) signals has been widely used as a powerful chirp-rate estimator. In this paper, we propose analytical approximations for the peak FrFT magnitude (PFM) of mono and multicomponent LFM signals, both for noiseless and noisy cases. In addition, we present a novel coarse-to-fine FrFT-based algorithm designed specifically for chirp-rate estimation of multi-component LFM signals. Our approach entails an initial coarse estimation of the chirp-rates for each component by utilizing our proposed mathematical models. By leveraging these models, we achieve improved performance and a reduced signal-to-noise breakdown threshold. Furthermore, we incorporate a unique and efficient estimate-and-subtract strategy to refine the estimated parameters using our proposed models. Rather than removing the components from the LFM signal, we utilize the derived model to identify and remove peaks in the PFM. This strategy enhances the algorithm’s capability to handle challenging scenarios. Extensive simulation results demonstrate that our proposed algorithm performs very close to the Cramér–Rao lower bound. It effectively eliminates the leakage effect between signal components, avoids error propagation, and maintains an acceptable computational cost compared to other state-of-the-art methods.     

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。