基于组合CPF变换的混合低阶相位调制信号参数估计

由线性调频信号（LFM）、三阶多项式相位调制信号（QFM）混合而成的信号在三阶相位函数随机变换（RCT算法）下可实现相位参数估计,但是当信号参数相近时算法存在峰值干扰现象。针对此情况,提出一种组合CPF变换,首先通过ICPF算法估计LFM信号相位参数,然后利用估计得到的参数重构LFM信号,以消去混合信号中的LFM信号,再通过RCT算法估计剩余QFM信号的相位参数。仿真实验表明,相较于传统RCT算法,组合CPF变换方法能够抑制信号间干扰,对混合信号具有更好的估计精度。      

基于RPRG+ICCD与RANSAC的多分量多项式相位信号参数估计

多分量多项式相位信号的检测和参数估计是多项式相位信号处理的一大难点。时频分析方法能够通过时频分布表征多项式相位信号的瞬时频率,通过对提取的瞬时频率进行多项式拟合得到其系数,经过简单的变换即可获得多项式相位信号的参数。文中利用RPRG+ICCD分离多分量多项式相位信号得到各个分量的瞬时频率,再使用RANSAC进行多项式拟合,最终实现了多项式相位信号的参数估计。实验结果表明,文中提出的方法能够实现在时频域部分重叠的多分量多项式相位信号的分离和参数估计。     

采用双混频实现扩展目标运动参数 估计和散射中心重构

 推导了运动扩展目标在全去斜率体制下的回波信号形式,指出其为多分量多项式相位信号(mc-pps).分析了时频分析方法和多项式相位变换方法对该信号处理的不足,提出一种采用双混频实现扩展目标运动参数估计和和散射中心重构的新方法:通过对回波的双混频处理避免自相关处理带来的能量损失及分辨率降低;根据相关函数的功率谱特点,在频域抑制由多分量带来的交叉项干扰;通过循环估计减小参数估计误差的传播影响,最后利用ESPRIT超分辨估计方法提高参数估计精度.仿真结果表明该方法能有效提取目标的运动特征并能重构目标的一维散射中心.     

基于积分二次相位函数和分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计

针对高斯白噪声中多分量线性调频信号参数估计问题,提出了一种基于积分二次相位函数（IQPF）和分数阶Fourier变换的新方法。分析了IQPF估计线性调频信号调频率的原理,指出IQPF有压制弱信号的缺点。为解决强度相差较大的多分量线性调频信号中弱分量信号的参数估计问题,提出利用分数阶Fourier变换域的信号分离技术,逐次估计强信号分量的参数并将其消去,来提高多分量信号参数估计的可靠性。最后通过计算机仿真,验证了该方法的有效性。这种方法与Radon-Winger变换法、Radon-Ambiguity变换法和单纯的分数阶Fourier变换法相比,极大的简化了计算。因此,该方法非常适合于多分量LFM信号的快速参数估计。      

多项式相位信号瞬时频率变化率估计及其应用

通过定义两种新的变换——指数型相位匹配变换和复时间延迟型相位匹配变换,可实现对任意阶次的多项式相位信号(PPS)的瞬时频率变化率(IFR)估计.给出了这两种变换的基本原理和实现方法,同时分析了算法实现过程中应注意的问题.进而,研究了IFR在以下三个方面的应用:(1)PPS的参数估计问题;(2)PPS的瞬时频率估计问题;(3)构造新的时频分布,该分布对于阶次大于2的多项式相位信号具有理想的时频聚集性.最后通过计算机仿真实验验证了本文所提算法的有效性.     

多分量多项式相位信号瞬时频率变化率的估计

引入了一个二维双线性相位匹配变换.对相位阶次不大于5的多分量多项式相位信号(mc-PPS)而言,各信号分量的瞬时频率变化率(IFR)在变换结果中表现为局部极值点,而交叉项则很少表现为极值点.又由于各信号分量IFR随时间变化表现出连续性,而由交叉项所产生的各极值点无此特征,因此,该变换可用于实现mc-PPS中各信号分量IFR的估计.对估计性能进行了理论分析,并同仿真结果进行了比较.     

基于三阶多项式傅里叶变换的SAR地面加速运动目标参数估计与成像

该文主要针对加速运动目标的参数估计及成像问题,推导了加速度目标的SAR回波频谱,分析了回波相位三次项估计和补偿对运动参数估计和SAR成像的必要性。提出一种利用Hough变换估计距离走动率和径向速度、相位补偿法校正距离徙动效应,并基于三阶多项式傅里叶变换(LPFT)对三次相位估计的新方法。利用Hough变换,在不明显增加计算量的前提下,达到加速运动目标的运动参数精确估计和精确聚焦成像的目的。最后通过仿真数据验证了该算法的有效性。     

一种时频分布核函数构造方法

立足于信号的参数化模型—多分量多项式相位信号,提出了一种新的时频分布并给出了其构造方法.该方法根据待分析的瞬时相关函数中自项分量及交叉项分量相位的不同特点,采用相位匹配的方法估计各信号分量的瞬时频率.所构造的时频分布不仅具有理想的频率聚集性,而且实现了绝大多数交叉项分量的有效抑制,有效克服了多线性时频分析方法的局限性.     

基于多尺度线调频基信号稀疏分解的 信号分离和瞬时频率估计

提出了一种基于多尺度线调频基信号稀疏分解的多分量多项式相位信号分离和瞬时频率估计方法.该方法采用多尺度的线调频基函数对多分量多项式相位信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,逐次获得信号包含的能量最大的多项式相位信号分量,从而实现多分量多项式相位信号的分离,而从基元函数连接形成的频率曲线则可获得多项式相位信号分量瞬时频率的估计.仿真信号分析表明,本文方法能在信噪比较低情况下有效分离多分量多项式相位信号中包含的多项式相位信号分量,准确地估计其瞬时频率.     

一种单分量PPS的快速估计算法

 提出了基于多项式-厄米多项式变换(PHPT)的多项式相位信号(PPS)参数估计算法.其基本思路是将相位系数转化为泰勒系数的估计,并用PHPT实现泰勒系数的估计.该方法为线性算法,对最低阶系数有很好估计效果,且计算复杂度比已有算法低,等效于三次FFT运算.仿真验证了该方法的有效性.     

ISAR imaging of target with complex motion based on novel approach for the parameters estimation of multi-component cubic phase signal

Inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of target with complex motion is very important in the radar signal processing domain. In this case, the received signal can be characterized as multi-component cubic phase signal (CPS), and the high quality instantaneous ISAR images can be obtained by the parameters estimation approach. The match Fourier transform (MFT) has been proposed for the parameters estimation of linear frequency modulated (LFM) signal, and it has been used successfully in the field of ISAR imaging. In this paper, the third-order match Fourier transform (TMFT) is proposed as an extension of the traditional MFT for the parameters estimation of cubic phase signal, and the asymptotic statistical performance is analyzed theoretically with the derivation of asymptotic statistical results for the estimated parameters. Finally, the TMFT algorithm is used as a tool for the improvement of inverse synthetic aperture radar (ISAR) images quality of target with complex motion, and the results of simulated and real data validate the effectiveness of the TMFT algorithm.     

基于NUFFT的三次相位信号参数估计

在雷达多脉冲相参积累过程中,高速机动目标的速度模型可建模为三次相位信号, 其中,调频率和二次调频率是引起多普勒频移的因素。如何快速估计调频率和二次调频率对雷达多脉冲相参积累至关重要。针对传统算法在三次相位信号参数估计中存在低计算复杂度与高抗噪声性能矛盾的问题,本文提出一种基于非均匀傅立叶变换的三次相位信号参数估计方法。首先, 基于非均匀傅立叶变换对 HAF-ICPF 方法进行改进;然后,利用改进的 HAF-ICPF 方法估计三次相位信号的参数。改进的 HAF-ICPF 方法由于避免了复杂的搜索过程,在保持原有高抗噪声性能的基础上,大大降低了计算复杂度。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于调频傅里叶变换的目标运动补偿*

为了精确估计频率步进雷达目标参数并进行运动补偿,提出了基于调频傅里叶变换的目标径向运动速度补偿方法。与本振信号混频后目标散射点回波可看作线性调频信号,其相位一次项和二次项只与目标速度和初始距离有关,通过搜索调频傅里叶变换的调频率和频率参数,获得了目标运动速度和初始距离的精确估计,然后实现运动补偿。仿真结果进一步验证了文章所采用方法的有效性和实用性。另外,通过与最小脉组误差估计法比较说明了文章所提方法具有更好的抗干扰能力;最后还对多目标运动速度估计问题进行了初步探讨。     

宽带机动目标检测

该文提出了一种高机动目标宽带信号检测与运动参数估计方法,即先通过相邻相关对目标回波进行降阶处理,然后将其变换到距离频域,利用广义二阶keystone变换去除距离弯曲,接着对一个距离单元信号进行时间调频率变换并估计方位向的调频率,构造相位补偿函数,对广义二阶keystone变换后的信号进行补偿,再进行第二次广义二阶keystone变换,最后通过距离IFFT和方位FFT对目标进行检测,通过估计的参数可以获得目标的运动参数。仿真和实测数据验证了该方法的有效性。     

一种频率步进雷达目标运动参数估计方法

为实现低信噪比下目标的精确运动补偿,提出基于Keystone变换和Morlet小波变换的方法估计低信噪比下目标速度和初始距离参数。在分析频率步进雷达运动目标回波信号基础上,首先采用Keystone变换法去除回波信号高次相位项,然后对回波信号做IFFT运算,再进行FFT 操作,便可得到距离-速度二维参数谱。考虑低信噪比对参数估计的影响,文中将距离维参数谱通过Morlet小波变换去除噪声,进而获得目标运动参数的精确估计。最后计算机仿真实验进一步说明了该方法的有效性。     

Coherent Integration Algorithm for Frequency-Agile and PRF-Jittering Signals in Passive Localization

Increasing pulses Coherent processing interval (CPI) can effectively improve the location parameters estimation performance in passive localization.However,for a moving emitter transmitting pulses with Frequency agile and Pulse repetition frequency jittering (FA-PRFJ) in a CPI,there will exist random phase,uneven sampling and Range migration (RM),which deteriorates the estimation performance of location parameters.Aiming at long-time coherent localization parameters estimation for the above emitter,this paper proposes a joint Range difference (RD) and Range rate difference (RRD) estimation algorithm.Firstly,the signal model of a moving emitter transmitting FA-PRFJ signal is constructed,and the influence of the FA and PRFJ on coherent integration is analyzed.Secondly,the random phase induced by FA is eliminated by frequency symmetric autocorrelation function operation.Then,RD and RRD can be coherently estimated after RM correction via the modified scaled non-uniform fast Fourier transform.This method can be efficiently implemented by Fast Fourier transform (FFT),inverse FFT and FFT-based chirp-z transform without any searching operation.Simulation results demonstrate that the proposed method has a better antinoise capability with a much lower computational complexity compared with several representative methods.     

组合幂调频信号的时频移估计

为了准确估计接收信号的时频移参数和降低估计复杂度,设计了一种组合幂调频(CPFM)信号,该信号由具有时间间隔的正负幂调频(PFM)信号构成,并提出了基于CPFM信号的时频移估计算法.在算法中首先将CPFM信号降阶,然后独立地估计时延和频移,即采用三次相位函数(CPF)估计时延,通过正负PFM相位相消后再估计频移.相比于分数阶傅里叶变换(FRFT)时频移估计算法,所提算法避免了时延估计对频移估计的影响,而且仅需两次一维搜索,降低了计算量.仿真结果表明,该算法能准确地估计CPFM信号的时延和频移,并且频移估计均方误差(MSE)接近克拉美劳下界(CRLB).     

线性调频步进信号雷达目标运动参数估计方法

针对目标运动对线性调频步进信号雷达成像的影响,提出一种基于时频分析的目标运动参数估计方法。对差频处理后的各簇回波信号进行快速傅里叶变换,利用变换后信号与子脉冲序列的线性调频关系,通过维格纳分布和Radon变换对目标不同时刻运动参数进行估计。结合二值数学形态学与图像边缘检测方法提高对多散射点目标运动参数估计的精度。在此基础上,针对目标可能出现的变速运动情况,利用最小二乘算法拟合整个成像时间内目标运动速度的变化,较好地实现对机动目标的运动参数估计。仿真实验验证了本文方法的有效性。     

一种基于相位补偿的匹配变换算法

本文提出一种基于相位补偿的匹配变换算法,通过构造匹配函数使信号能量在变换域内达到聚集,从而有效地检测信号并估计出相应参数.本文以线性调频信号为例作了具体分析,并和其它方法进行比较,说明该方法具有更好的稳健性,较低的信号检测旁瓣以及良好的信号分辨能力.针对具有多个参数的复杂信号的检测及估计问题,本文将匹配变换和遗传算法相结合,有效估计出信号参数同时提高了运算速度.仿真结果验证了该算法的有效性.