基于局部多项式傅里叶变换的多分量线性调频信号瞬时频率估计*

针对多分量线性调频信号的瞬时频率估计问题,把局部多项式傅里叶变换应用到求多分量线性调频信号瞬时频率估计中,提出了一种不受分量间交叉项干扰的新方法,该方法对多分量线性调频信号进行局部多项式傅里叶变换,把每一个线性调频信号分离出来,根据每一个线性调频信号的局部多项式傅里叶变换谱,通过搜索找到谱的峰值所在的位置,从而找到峰值所对应的频率,准确地估计出了多分量线性调频信号的瞬时频率。仿真实验中与多分量信号的Wigner-Hough变换进行了对比,验证了该方法的有效性。     

一种新的瞬时频率估计方法及其应用

将一种新的瞬时频率估计方法一基于经验模式分解(Empirical Mode Decompositi on,简称EMD)的信号瞬时频率分析方法,应用于电力系统的信号分析中.它是通过EMD方法提取非平稳信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),再进行Hilbert变换即可得到各信号分量的瞬时频率,对其进行分析即可检测到信号发生故障和扰动的准确时刻.此方法从根本上摆脱了傅立叶分析的局限性,通过仿真,验证了此方法的有效性.     

一种基于抛物线预测去卷叠的LFM参数估计方法

针对受噪声污染的线性调频(LFM)信号参数估计中提取瞬时相位会发生卷叠的问题,本文提出一种快速去卷叠的LFM信号参数估计方法,该方法首先使用希尔伯特变换提取瞬时相位,再利用抛物线预测进行去卷叠处理,最后使用最小二乘对瞬时相位进行二次拟合,从而估计出LFM信号的初始频率和调频率参数。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

基于FRFT的线性调频信号映射方法的快速算法

针对基于分数傅立叶变换(Fractional Fourier transform，FRFT)的线性调频信号(LFM)的参数估计方法，提出了基于Radon变换的判决准则，并建立了相应的快速算法。该映射方法将具有同样调频斜率、同样多普勒中心频率、不同初始相位的信号映射到同一个点。该快速算法的计算量等同于FRFT的计算量，计算结果的精确度取决于连续两次的FRFT运算。     

一种新的线性调频信号数字产生方法

线性调频信号是雷达中常采用的一种脉冲压缩信号。提出了一种新的线性调频信号数字产生方法,该方法是利用两个二阶无限脉冲响应滤波器进行计算产生信号;分析和评价了用该方法产生带宽为15 MHz、脉宽为20 µs的线性调频信号,并进行了幅度误差补偿。实验结果及分析表明：该产生方法具有计算复杂度低、无需大容量存储器且实现容易的特点。     

线性调频信号的一种新的频域脉压处理方法

线性调频波形由于多普勒性能突出，一直是一种在雷达中具有广泛应用的脉冲压缩波形，但是线性调频的距离旁瓣不够理想，强目标的旁瓣过高就有可能淹没弱目标的主瓣。该文根据线性调频信号的频谱结构，采用频域数字处理技术，提出了一种新的基于理想压缩脉冲的频域滤波器（SSF）设计方法，导出了可实现低的压缩脉冲距离旁瓣的条件。与其它方法相比，线性凋频信号由该文方法压缩后主副瓣比得到很大的提高，并且主瓣不会展宽，因此不影响距离分辨力。通过数学公式推导和计算机仿真表明，所提出的方法是正确的和可行的，而且步骤简单，运算量小，易于实现。     

时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法

给出时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法，该方法对测量数据同时引入指数加权因子和矩形窗，综合了渐消记忆法和限定记忆法的优点，利用抗病态的正交变换法求解估计值，以减小权固子和窗长度，提高了估计值的跟踪速度。     

一种新的自适应控制方法

本文提出了一种新的自适应控制方法－基于自校正与线性跟踪的自适应控制，从系统的输入／输出完全跟踪的目标出发，根据对象的动态模型，导出自适应控制器的调节模型，对象模型的参数，采用递推最小二乘法在线估计。     

一种新的宽带LFM信号到达角估计

利用分数阶傅里叶变换(FrFT)良好的信号选择性和抗干扰能力,提出了基于FrFT-自聚焦的宽带LFM(线性调频)信号到达角估计(DOA)方法,实现宽带LFM信号DOA高分辨率估计,仿真实验验证了新方法的有效性。     

时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法

给出时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法．该方法对测量数据同时引入指数加权因子和矩形窗，综合了渐消记忆法和限定记忆法的优点．利用抗病态的正交变换法求解估计值，以减小权固子和窗长度，提高了估计值的跟踪速度．     

基于稀疏分解的微弱多分量LFM信号参数估计

Wigner-Ville分布是线性调频(LFM)信号参数估计方法中的常用方法,但其缺点是对多分量LFM信号有严重的交叉项.文中以稀疏分解方法为基础,利用匹配追踪(MP)算法将微弱多分量LFM信号在过完备原子库上进行分解,由分解得到的原子参数可以估计出各个LFM信号的起始频率和调频斜率,从而实现了微弱多分量LFM信号的参数估计.仿真验证了该方法的有效性.     

一种新的非线性回归模型参数估计算法

提出一种新的基于混合基因算法（HGA）的非线性回归模型参数估计算法,新算法通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了传统算法通用性差、易陷入局部极小的问题,实验验证了算法的通用性和有效性。     

Local instantaneous frequency estimation of multi-component signals

We present a method for estimating the instantaneous frequency (IF) of multi-component signals. This method involves the calculation of a time–frequency energy density of the signal, then obtaining a local IF estimate from this joint density. Time–frequency energy density is calculated as a least squares optimal combination of multi-window Gabor based evolutionary spectra. The optimal weights are obtained by minimizing an error criterion that is the difference between a reference time–frequency distribution and the combination of evolutionary spectra. IF of the signal components is estimated from the final evolutionary spectrum at small time–frequency regions as the average of frequencies at each time. As such, local IF information of a multi-component signal can be estimated in the time–frequency plane.     

基于FRFT的多分量LFM信号DOA估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号波达方向估计算法。观测信号经滤波和解线调处理,变换为一系列单频平稳信号。在分数阶Fourier域结合传统的MUSIC算法,从而实现了LFM信号的方向估计。给出了估计误差的统计分析,使得这一方法在理论上趋于完备,仿真试验验证了算法的有效性。     

一种LFM信号参数估计的新方法

提出了基于降维处理的LFM信号参数估计新方法。其基本思路是对信号进行数学变换,将LFM信号的中心频率估计转换为对正弦信号频率的估计,得中心频率估计值;基于解线性调频处理并对信号进行对应中心频率处的单值点DFT得到单值幅度谱,进而得到调频斜率估计值。新方法在较低的计算复杂度下,能获得较高精度的参数估计值。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于HHT瞬时能频值的耳语音端点检测

由于耳语音信噪比较低,采用传统的算法进行耳语音端点检测存在正确率低、抗噪性能差等问题。提出了一种基于希尔伯特-黄变换瞬时能频值的耳语音端点检测的算法。运用希尔伯特-黄变换,分离出耳语音的瞬时幅值与频率,提取基于时间-能量-频率的特征参数瞬时能频值,利用该特征值对耳语音和噪声进行区分,进行端点检测。对700个信噪比为2～10 dB的耳语音测试样本进行仿真实验,该算法检测的起点正确率与终点正确率均高于零能积法、熵法以及拟和特征法。实验表明,该算法适应于多种非平稳噪声环境,能较好地检测耳语音的端点。     

科氏流量计振动信号参数估计的最小二乘法

振动信号参数估计是科氏流量计振动控制和流量解算的基础。针对科氏流量计振动信号特征,基于最小二乘与函数逼近原理,提出一种适用于科氏流量计振动信号的参数估计方法。该方法利用FFT粗估计出信号频率,据此设定频率搜索区间,解最小二乘方程获得信号余弦幅度、正弦幅度和直流偏移,改变频率逐次逼近真值,使得误差平方和最小,最小误差平方和所对应参数即为参数估计值。仿真分析了估计精度和抗噪性能,对罗斯蒙特F200S型科氏流量计实测信号进行了参数分析与估计,结果表明了该方法估计的准确性和实用性。