基于DAF的多分量LFM信号参数估计

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。     

基于HAF的混叠多分量LFM信号时域参数测量

针对基于HAF的混叠脉冲雷达信号参数测量方法不能有效测量信号时域参数的问题,文中提出了一种基于HAF的混叠多分量LFM信号时域参数测量方法。该方法利用HAF方法得到的相位系数估值,分别将每个LFM信号分量转变为一个与之时域参数相同的单频信号分量。通过滤波分离出单频信号分量并选取合适的门限来测量其时域参数,实现对混叠LFM信号各分量的时域参数测量。实验结果表明,该方法能够有效测量信号时域参数,再结合HAF方法的结果就可以完整实现混叠LFM信号参数测量。文中方法运算复杂度较低,测量结果精度较高,在信噪比为3 dB的条件下测量误差不超过1%。     

基于时频分布的多分量LFM信号检测

采用二次型时频分析方法对多分量线性调频信号进行分析,获取信号的时频域能量分布。首先讨论了线性调频信号的两种二次型时频分布：魏格纳-威尔分布及其改进形式——重排魏格纳-威尔分布;在此基础上,进一步对比验证了霍夫变换和若当变换对线性调频信号时频域能量的积累效果,以实现噪声背景中的多分量线性调频信号检测。仿真结果显示基于二次型时频分布的处理是实现多分量线性调频信号检测的一个有效方法。     

基于FRFT与WVD的旋转LFM信号参数估计

为了克服传统的全域搜索法在旋转LFM信号参数估计过程的繁琐问题,提出基于分数阶傅里叶变换(FRFT)与魏格纳分布(WVD)的旋转LFM信号参数估计方法.通过分析旋转LFM信号的性质和特性,给出了该信号的FRFT形式.基于WVD良好的时频分辨率,得到了清晰的调频信号时频分布,并且给出旋转LFM信号参数估计的具体步骤.仿真实验结果表明,该方法有效可行.     

强噪声环境下的多分量LFM信号识别

提出通过固定延迟的模糊函数来识别多分量LFM信号的线性调频率。然后利用识别出的线性调频率对信号进行解线调,再对解线调后的信号进行FFT来识别每个LFM信号分量的初始频率。最后对该方法进行了计算机仿真验证,仿真结果表明该方法能对强噪声环境下的多分量LFM信号进行有效识别。该方法计算量小、可靠性高,完全可以在工程上实现对多分量LFM信号的实时侦察识别。     

基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。该方法采用非完全残差函数保留了交叉点处的部分时频信息,利用脊线段匹配方法提供更精确的预设时频脊线,改进了各分量LFM信号调频斜率和起始频率的估计精度。联合两个估计量进一步给出了多普勒因子和时延估计的算法。仿真结果表示,较现有模态分解算法,所提改进方法有效解决了估计分量过程中交叉区间断裂带来的估计误差;水声多径的条件下,该方法的多普勒因子和时延估计精度优于对比的现有方法。     

基于HHT的多分量LFM信号检测与参数估计

文中将Hilbert—Huang变换应用到多分量线性调频信号（LFM）信号的分析中：首先利用经验模态分解法（EMD）将原信号分解成有限个本征模态函数（IMF）;然后埘各个IMF进行Hilbert变换,获取瞬时频率、瞬时振幅,得到信号的Hilbert谱,该谱反映r瞬时振幅在频率一时间平面上的分布,从而可以比较准确地检测和估计各LFM分量的初始频率和调频斜率等参数。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种多分量跳频信号参数盲估计方法

首先提出了将谱图与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)组合,利用谱图的无交叉项和SPWVD的时频聚焦性能,得到了一种清晰稳健的时频分布;然后基于此分布运用二维二次差分峰值检测方法检测出该时频图的峰值,并利用求平面重心的方法修正峰值,得到正确的峰值位置;将峰值分别在频率轴上和时间轴投影,即可得到信号载频的估计值和每跳的中心时刻(CT,central time);最后采用逐次CT差值直方图法得到跳周期(HD,hop duration)的估计,并根据估计出的跳周期值和每跳的CT值得到跳时(hop timing)估计.     

一种多分量LFM信号检测与参数估计方法

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。     

一种多分量LFM信号脉内调制特征的提取方法

本文提出以多分量LFM信号的时频分布作为图像，利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多分量LFM信号脉内特征的提取转换为在参数空间寻找局部最大值及其坐标的问题，通过查找表的方式和对最大峰值邻域进行截取，依次实现对各分量的脉内特征提取。仿真实验表明，该方法能够有效地提取多分量LFM信号各自分量的脉内特征，具有较高的抗噪声性能．且对交叉项有一定的抑制作用。     

基于小波脊线-Hough变换的LFM信号检测

线性调频(LFM)信号是现代雷达广泛使用的一种大时宽-带宽积的低截获概率信号,根据线性调频信号的小波变换特性,小波脊线与瞬时频率的对应关系,提出了一种检测线性调频信号的联合小波脊线-Hough变换方法,该方法首先计算信号的小波变换,得到二维时-频能量分布图,采用脊算法提取信号的小波脊线,然后在小波脊线时-频平面上再进行Hough变换,从而检测噪声中的线性调频信号并估计信号参数.仿真结果证明,此方法可有效地对线性调频类信号进行检测,并且有较好的抗噪声性能.     

高斯白噪声背景下的LFM信号的分数阶Fourier域信噪比分析

目标大机动运动使雷达回波表现为频率和调频率参数均未知的LFM信号。未知参数LFM信号的检测和估计采用分数阶Fourier变换来实现受到越来越多的关注,为此本文着重分析其分数阶Fourier变换的信噪比。首先推导出时限线性调频信号的分数阶Fourier变换模平方,给出了在分数阶Fourier域的峰值点与未知参数的关系,然后研究了附加白噪声LFM信号在分数阶Fourier域的统计特性,确定了其信噪比,并与理想情况(即参数频率和调频率参数已知)下线性相位匹配滤波器的输出信噪比进行了比较。     

Output SNR Analysis of the LPP‐Hough Transform

Recently, a new method called the local polynomial periodogram‐Hough transform (LHT) was proposed for linear frequency modulated (LFM) signal detection. In this letter, a closed‐form expression of the output signal‐to‐noise ratio is derived for the LHT, showing that the method exhibits a threshold effect for LFM signal detection. Comparisons with the pseudo‐Wigner‐Hough transform (PWHT) show that the threshold of the LHT is lower (better) than that of the PWHT.     

基于Wigner-Hough变换的多分量LFM信号 检测及离散计算方法

Wigner-Hough变换对LFM信号有压缩和聚焦的作用,这种作用的又具有阈值特性,本文简述Wigner-Hough变换的方法及对该方法的评价.重点讨论Wigner-Hough变换的离散计算,提出了一种对Wigner变换的结果再进行Hough变换的类似二维搜索的离散计算方法.     

基于Radon—ambiguity变换的ISAR成像算法

非匀速旋转目标和机动目标成像是逆合成孔径雷达(ISAR)技术的一个重点和难点,经典的距离-多普勒(RD)算法对其成像效果不佳。本文首先分析了ISAR成像回波信号模型,然后在对目标多普勒变化曲线作一阶近似的条件下提出了基于Radon—Ambiguity变换(RAT)的ISAR成像算法。最后进行仿真实验,仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于Radon-Gabor变换的多分量LFM信号检测与参数估计

该文针对多分量线性调频(LFM)信号,首先提出一种新的变换RadonGabor变换;然后阐述了用RadonGabor变换对LFM信号进行检测和参数估计的基本原理,并结合逐次消去(Clean)技术提出了基于RadonGabor变换的多分量LFM信号检测和参数估计实用算法。计算机仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于多重累积相关的LFM脉冲信号实时检测算法

针对线性调频(LFM)脉冲信号的实时检测问题,提出了一种基于多重累积相关的检测算法.该算法根据信号与噪声具有不同的统计特性,利用LFM信号的累积相关高于噪声的累积相关的原理实现LFM脉冲信号的检测.通过二次累积改善累积相关输出的信噪比,实现对多分量微弱LFM脉冲信号的有效检测.该算法复杂度低,可以通过递推运算减小运算量...     

低信噪比下基于DAF的LFM信号参数估计新方法

提出了一种基于序列重组提升输入信噪比,然后利用离散模糊函数(DAF)估计LFM信号参数的新方法.该方法在不增加采样数据的点数,从而保证实时处理的前提下,可以提高参数估计的精度,同时降低正确估计对输入信噪比的要求.该文对所提方法的基本原理及估计性能进行了理论分析,并通过仿真实验验证了方法的有效性.     

LFM信号的一种最优滤波算法

本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换的LFM信号的最优滤波算法.首先由线性最小均方误差估计的正交条件出发,得到了连续分数阶傅立叶域上的等效Wiener滤波算子的求解方法;在此基础上,进一步给出了滤波算子的离散化算法.分析及数值仿真的结果表明,这一算法不仅在性能上接近普通的Wiener滤波器,而且计算简单,便于实现.