线性调频连续波信号的检测和参数估计

针对长时间积累较难在线性调频连续波信号的检测和参数估计中应用的问题,该文提出一种联合变窗长相干平均法与循环平稳法的线性调频连续波信号检测与参数估计算法。首先基于分段相干的思想采用变窗长相干平均法提高信噪比的增益,然后利用循环平稳法完成信号的检测和参数估计。该算法以较低计算复杂度实现信号的长时间积累,并且解决了起始时间给信号检测和参数估计带来的问题,在低信噪比条件下具有较好的估计性能。仿真结果验证了方法的有效性。     

分数阶Fourier变换对LFM信号的特征参数估计能力仿真评估

将分数阶傅里叶变换（FrFT）对线性调频（LFM）信号处理方法应用到雷达侦察信号分选与参数估计中,研究FrFT对LFM信号在低信噪比下的检测与参数估计能力。设定了雷达侦察信号背景,制定了仿真验证流程,考察了FrFT对LFM信号的调频率和中心频率的估计能力,对比了不同信噪比下的参数估计运算时间。仿真结果验证了该算法可以完成低信噪比条件下雷达侦察LFM信号特征参数的估计。     

随机共振应用于窄带PSK信号检测的研究

非线性随机共振系统能够有效利用噪声能量增强微弱周期信号,因此可用于强噪声背景下的微弱通信信号检测。本文提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振方法处理相移键控(PSK)信号,分别从算法应用于参数估计、应用于提高带内信噪比、应用于降低检测信噪比门限三个角度分析本文算法对PSK信号检测带来性能上的提升,阐述了采样率在窄带PSK信号随机共振中的作用。对比谱线法,基于人工鱼群算法的自适应随机共振能够明显提升PSK信号参数估计性能,并且将参数估计信噪比门限降低3-6dB。此外,本文验证得到随机共振直接处理窄带周期信号没有实际提升效果。      

雷达脉冲信号检测及参数估计新方法

基于信号包络的信号检测是从信号与噪声能量差异的角度来区分两者,因此在信噪比较低的情况下包络检测效果不好。针对这个问题,提出利用信号的特征值——奇异谱斜率来区分信号和噪声,并从脉冲宽度角度来检测信号。在低信噪比环境中该方法可以有效地检测脉冲信号的有无,而在较高信噪比时该方法可以估计脉冲信号的到达时间和脉冲宽度。仿真试验证明了新方法在信号检测和参数估计方面的优越性。     

基于FRFT的动目标检测模型与参数估计精度分析

采用分数阶傅里叶变换解决微弱运动目标的检测问题。首先,根据雷达发射的不同形式信号以及目标的运动状态,分别建立动目标回波模型,它们均可表示为频率和调频率参数未知的线性调频(LFM)信号,并给出相应的参数估计方法。然后,着重分析了信号观测时长、扫描步长、采样频率和信噪比等影响参数估计精度的因素,从实际应用出发,给出了实现LFM信号高精度参数估计的方法。最后,仿真分析了各个因素对参数估计精度的影响。结果表明,增加信号观测时长的同时适当缩小扫描步长,能够有效提高参数估计精度,同时能在低信噪比(SNR=-8 dB)下具有较高的检测概率(Pd=0.9),证明了理论分析的正确性。     

基于时间-调频斜率分布的多线性调频信号检测与参数估计

该文提出并分析了多线性调频信号的时间-调频斜率分布,并提出了一种基于该分布的多线性调频信号检测和参数估计方法。性能分析和仿真表明该方法是一种渐进最优的估计方法,具有高的参数估计精度和检测性能,且能用于低信噪比的场合。     

基于QPF的LFM信号参数估计算法性能分析

基于二次相位函数的LFM信号参数估计算法计算量小、估计精度高,在雷达机动目标检测、目标运动参数估计和电子对抗等应用系统中有较好的应用前景,本文对该方法的性能和参数选取问题进行了研究,推导了输出信噪比与输入信噪比及信号长度关系的表达式,补充了文献中均方误差理论分析的高信噪比条件,给出了一种工程应用中保证可靠检测和高估计精度所需数据长度的确定方法,最后分析了QPF算法对多分量LFM信号环境的适用性.     

一种基于小波脊时频分析的差分跳频信号检测方法

针对差分跳频信号频带宽、跳速快、检测难的问题,在分析比较短时傅里叶变换(STFT)的基础之上,提出一种通过提取小波脊进行时频分析和参数估计的信号检测方法。该方法的检测效果明显优于短时傅里叶变换,当信噪比大于-7 dB时,在不要求高采样率的情况下,对于差分跳频信号的参数估计是有效的。     

低信噪比直扩信号的周期特征检测与参数估计

本文介绍了直接序列扩频信号的周期特征检测与参数估计的方法。该方法运用周期谱理论,利用直扩信号所固有的内在周期性进行检测。利用修正的时间平滑周期谱算法(FAM),可以在周期频率轴上准确地估计出直扩信号的载频、码速率、伪码周期等参数。在此基础上提出了周期倒谱检测的方法。通过计算机模拟结果表明,该方法对低信噪比直扩信号具有很高的检测概率和参数估计精度。     

LFMCW信号的周期FRFT域自适应检测与参数估计

针对现有雷达信号检测方法中检测门限较难确定的问题,本文基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)提出了一种LFMCW信号自适应检测与参数估计方法。首先介绍了周期FRFT,分析了周期FRFT的匹配特性和处理增益;然后推导计算了高斯白噪声背景下的LFMCW信号周期FRFT域的概率统计特性,结合Neyman-Pearson准则自适应地确定检测门限,实现了低信噪比下LFMCW信号的快速检测和参数估计。理论分析和实验仿真表明了该方法的有效性。      

On detecting a signal while estimating the spectrum of Gauss-Markov noise (Corresp.)

Simultaneous signal detection/parameter estimation is accomplished by decomposing the marginal likelihood ratio using Bayes' rule. The technique is illustrated by solving the problem of detecting a known signal corrupted by, while estimating the spectral parameters of, stationary Gauss-Markov noise. Both the discrete- and continuous-time cases are treated.     

噪声干扰背景下压缩感知雷达波形优化设计

为改善压缩感知雷达（Compressive Sensing Radar,CSR）在干扰噪声背景下目标检测及距离-多普勒参数的估计性能,该文提出一种感知矩阵平均相干系数（Averaged Coherence of the Sensing Matrix,ACSM）与信干噪比（Signal to Interference and Noise Ratio,SINR）联合优化的波形设计方法.文中首先建立了CSR距离-多普勒二维参数感知模型,推导了波形联合优化设计的目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型并采用模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法对目标函数进行优化求解.与传统CSR波形相比,优化设计的波形提高了CSR在低信干噪比条件下的成功检测概率,同时有效降低了目标距离-多普勒参数估计误差,由此改善了CSR在干扰噪声背景下的距离-多普勒成像质量.计算机仿真验证了该方法的有效性.     

低信噪比下周期平稳信号的稳健检测算法

本文提出了一种新的对周期平稳信号进行检测以及对二阶周期循环频率进行估计的算法。该算法利用信号的递归性质构造高阶自相关矩阵,并通过利用周期平稳信号与自相关矩阵特征值和特征向量的关系,对其进行检测以及对循环频率进行估计。传统检测周期平稳信号的算法是通过计算其循环自相关函数或循环谱实现,相比传统算法而言,本算法由于利用到了信号更多的先验信息,因而在较低信噪比以及较低快拍数下对周期平稳信号均能有较好的检测性能。文中仿真实验表明,本文所提算法估计出的伪循环谱相比传统方法估计出的循环谱更为平滑,在相同快拍和信噪比条件下,检测概率均高于传统方法,特别在低信噪比下对检测概率的改善更为明显。      

基于时频重排—霍夫变换的雷达回波信号检测

提出了将时频分布进行时频重排再利用Hough变换，对多目标雷达回波信号的检测与参数估计方法，解决了WVD—Hough方法中交叉项引起伪尖峰所造成的误检测以及QTFD—Hough的时频聚集性下降引起的参数估计精度降低和运行时间增大的问题。仿真实验表明，该方法能有效地检测多目标雷达回波信号并准确地估计其参数，而且有较好的抗噪声性能。     

基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法

相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准;然后基于高斯随机噪声,构建了HFM信号的似然函数,并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数,最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优,从而实现HFM信号的参数估计;通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时,HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界,且运算量约是原来的1/3,在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。     

基于FRFT的线性调频信号欠采样快速检测方法

采用分数阶Fourier变换对线性调频信号(Linear Frequency Modulation,LFM)进行检测与参数估计时,由于信号的特征未知,需要运用二维搜索方法确定分数阶Fourier变换的最佳旋转角度.该方法运算量巨大.为减少运算量,本文推导了欠采样前后LFM信号的分数阶Fourier变换最佳能量聚集旋转角度关系,证明了无噪LFM信号的调频率估计可以完全不受Nyquist采样定理的限制;通过推导分析欠采样含噪LFM信号在最佳分数阶Fourier域的信噪比,给出了欠采样倍数M对LFM信号检测的影响及其选取原则;最终提出一种基于欠采样理论的LFM信号快速检测方法.实验结果表明,当M选取合适时,利用原始信号的欠采样样本即可对LFM信号实现有效检测,快速确定其调频率.     

基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法

相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准;然后基于高斯随机噪声,构建了HFM信号的似然函数,并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数,最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优,从而实现HFM信号的参数估计;通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时,HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界,且运算量约是原来的1/3,在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。     

基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计改进算法

针对OFDM信号中实际子载波数的估计问题,以提高检测峰值、降低信噪比门限、增大估计精度为目的,在倒谱法及其小波改进法的基础上,引入随机共振实现了微弱信号的增强,使子载波个数估计性能得到了提升。仿真结果表明,基于随机共振的改进算法稳健性强,可以较大程度地提高系统输出的局部信噪比,最高可达14dB,有效降低估计误差,在较差的高斯白噪声信道下仍然可以准确无误差地估计该参数,信噪比门限可降低约5 dB,为OFDM信号的信息恢复等后续工作打下良好的基础。      

Applications of space-time decision and estimation theory to antenna processing system design

A mathematical solution to the problem of optimum radar target detection and parameter estimation in receiver noise and heavy clutter has been achieved by means of space-time decision theory. The theory leads to a conceptual design for an antenna processing system that is optimum in the sense that it makes least risk parameter estimates and least probability of error decisions. The system can be instrumented by separately demodulating the individual radiator outputs and feeding them simultaneously and in parallel to a digital computer, Hypothesis testing problems such as target detection are formulated by means of a generalized likelihood ratio test. Optimum mean-square estimation is carried out by instrumenting the mean of the parameter in question conditioned on the observed signal. With the aid of a priori statistics available or assumed, the a posteriori likelihood function is derived. From this function, the required generalized likelihood ratio hypothesis tests and parameter estimators are synthesized. Specific illustrations include systems for detection and angular location estimation for one or two targets in a clutter environment. Optimum tests as well as optimum and suboptimum estimators are realized as flow diagrams for computation by the special-purpose digital processor.