基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测

分数阶Fourier变换作为最新提出的一种分析工具,其变换域同时具有信号的时域信息和频域信息,其实质是Fourier变换的一种广义形式,较适合处理非平稳信号。文中提出一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计与分离方法。通过在分数阶Fourier域搜索峰值点来对多分量LFM信号进行检测和参数估计,同时结合逐次消去思想来分离多个未知参数的LFM信号,抑制了强信号分量对弱信号分量的遮蔽干扰。     

基于离散匹配傅立叶变换的多分量LFM信号检测和参数估计

多分量LFM信号的检测和参数估计是一个被广泛讨论的问题。本文首先介绍了离散匹配傅立叶变换的基本原理,然后结合逐次消去的思想提出了基于离散匹配傅立叶变换的多分量LFM信号检测和参数估计的原理及实现算法,并进行了计算机仿真。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于小波-Radon变换的线性调频信号检测与参数估计

线性调频信号（LFM）是一类应用广泛的非平稳信号.本文选取高斯线调频小波作为基函数,研究了基于小波-Radon变换的线性调频信号检测与参数估计的基本方法,然后提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

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。      

基于循环相关变换的多径LFM信号检测与参数估计

该文针对多径条件下线性调频(LFM)信号,首先给出了信号模型,然后介绍了一种变换循环相关变换,接着结合逐次消去技术提出了基于循环相关变换的多径LFM信号检测和参数估计实用算法,该方法可准确地估计多径情况下LFM信号参数、各径时间延迟和衰减因子参数,有效地抑制了各径相关交叉项的影响。计算机仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于FrFT的LFM信号检测与参数估计算法

针对线性调频(Linear Frequency Modem,LFM)信号的快速检测和高精度参数估计问题,在分析LFM信号特征和分数阶傅里叶变换(FrFT)原理的基础上,基于快速解线性调频技术,提出了一种LFM信号检测和参数估计算法,该算法将LFM信号检测由二维搜索转换为一维搜索,从而有效地减少了运算量。仿真结果表明,算法在低信噪比下具有良好的参数估计性能。     

分数阶Fourier域强弱LFM信号检测与参数估计

分数阶Fourier变换（FRFT）由于其特有的性质,非常适合处理线性调频（LFM）信号,尤其是,作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号之间的交叉项干扰。但是采用逐次消去法检测多分量LFM信号时,每检测一个LFM信号,都要对信号分别求旋转角 的FRFT,再进行二维搜索,计算量较大。为了提高FRFT对多分量LFM信号的检测效率,本文给出一种在分数阶Fourier域检测强、弱LFM信号的新方法。首先,分析了逐次消去法和聚类分析法检测多分量LFM信号的原理,以及它们的优缺点。提出一种聚类分析和逐次消去相结合的信号检测方法,利用平面截取信号在平面(u,α)上的尖峰,并引入基于广度优先搜索邻居（BFSN）的聚类算法,对截取的信号尖峰进行聚类分析,获得每个LFM信号对应的信号尖峰,实现多个较强信号的检测与参数估计,再利用逐次消去法实现弱信号的检测。该方法可以同时检测多个能量相近的LFM信号,提高了检测效率,以及次强信号的参数估计精度,并有效地抑制了强信号对弱信号的遮蔽影响。通过对信号进行平面切割处理,减少了BFSN聚类算法中输入集样本数量,大大降低了算法的计算量。最后,仿真验证了该方法的有效性。      

基于支持向量聚类的多分量线性调频信号检测

为了精确获取多分量线性调频(Linear FM, LFM)信号中分量的数量,该文引入支持向量聚类(Support Vector Clustering, SVC)算法对LFM信号的Radon-时频分析结果进行聚类分析,完成多个分量的检测;并通过减少SVC算法中输入集样本数量和改进聚类标识方法为直接聚类标识法,提高了SVC算法的计算效率。仿真结果表明:在较低信噪比条件下,Radon-时频分析和SVC结合的方法可有效地检测多分量LFM信号中分量数和进行参数估计。     

多分量线性调频信号检测方法

现代雷达体制下,线形调频(LFM)信号是一种常用的脉冲压缩雷达信号。为了精确获取多分量线性调频信号中分量的数量,引入聚类方法对LFM信号的Radon-时频分析结果进行聚类分析,同时完成多个分量的检测；为了减少聚类分析的输入数据集和提高计算效率,对Radon-时频分析结果进行了近似零均值处理,并分析了不同信噪比情况下的处理结果。仿真和试验结果表明：在较低信噪比条件下,这种方法可有效地检测多分量LFM信号中分量数和进行参数估计。     

基于双本振同步Nyguist折叠接收机的多分量LFM信号检测及参数估计

Nyquist折叠接收机(NYFR)为一种新颖的超宽带接收机结构,它可以利用单片ADC实现超宽带范围内信号的采集,而同步Nyquist折叠接收机(SNYFR)为其一种改进结构。该文在此基础上提出一种新的基于双本振方案的SNYFR结构,推导了多分量LFM输入下的数学模型。并基于此结构,提出一种基于正弦调频匹配(SFMM)与分数阶域折叠补偿相结合的多分量LFM信号奈奎斯特区域(NZ)判定与参数估计算法,克服了单本振SNYFR结构处理多分量LFM输入时的困难,提高了NZ判定及参数估计的抗噪声性能。计算机仿真表明,该文算法可以有效地对多分量LFM信号进行检测并实现各分量参数的高精度估计。     

An Integral Transform and Its Applications in Parameter Estimation of LFM Signals

This paper proposes a new transform called simplified linear canonical transform (SLCT) that provides a new method for parameter estimation of linear frequency-modulated (LFM) chirp signals embedded in additive white Gaussian noise. The proposed transform is a linear transform and has a more succinct form as compared with the fractional Fourier transform (FRFT). The discrete SLCT with fast Fourier transform (FFT) algorithm provides a computationally fast choice for LFM signal detection or parameter estimation. Using SLCT and a clean technique, all the components of Multi-LFM signals can be estimated seriatim. Simulations illustrate that the proposed algorithm is more effective than existing ones.     

LFM信号的FRFT模函数对称特性及参数估计

通过数学推导发现了时间无限长线性调频（LFM）信号的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数具有对称性,且单边单调。之后经过分析,得出时限LFM信号的FRFT模函数也具有较好的这种特性。根据此结论提出了基于FRFT的时限LFM信号检测与参数估计的新方法,此方法采用两级搜索,克服了FRFT算法误差对线性调频信号的FRFT模函数对称性和单调性的影响,在减少了运算量的同时提高了参数估计精度。仿真分析证实了此方法的有效性。     

小波谱及其在线性调频信号检测中的应用

在前人工作的基础上,选用了高斯线调频小波作为基函数,研究了信号的小波谱,给出了小波谱在时间域及频率域的平滑谱并与傅里叶谱进行了比较.线性调频信号的检测与参数估计是一个广泛受到关注的问题,分析了线调频信号的小波变换,并提出了基于小波谱的线性调频信号检测的算法.     

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。     

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.