基于积分二次相位函数的多分量LFM信号分析

基于二次相位函数的调频率估计算法用于多分量LFM信号时,信号间互扰严重并且会产生伪峰。针对这一问题,该文采用积分二次相位函数,提出了一种改进的多分量LFM信号分析方法,仿真实验表明：该方法相比于原方法能够有效抑制伪峰和信号间互扰,同时要求的信噪比门限低,估计均方误差更接近CRLB。     

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。     

基于分段MDCFT的LFM信号参数估计方法

在修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)估计线性调频信号(LFM)参数时,当变换序列的起止点没有与实际有效信号对齐时,其中心频率会出现偏移,导致错误估计。针对该问题,本文提出一种分段的MDCFT算法,该方法通过对未知起止时刻的序列进行等长的分段MDCFT,并结合各段之间的幅度频率关系,实现中心频率的准确估计。通过仿真证明了算法的有效性。     

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.     

基于QPF的线性调频信号分离与估计

二次相位函数方法是将瞬时调频率估计算法应用于LFM信号参数估计,文中对多分量的LFM信号用QPF法进行了分析,用IQPF法解决其所存在的交叉项问题,并采用Clean法实现了不同强度LFM信号的分离与参数估计,同时抑制了强分量信号对弱分量信号的遮蔽干扰。仿真实验表明,该方法效果良好。     

LFM信号参数估计算法研究

初始频率和调频斜率是表征线性调频信号频率特性的基本参数,如何准确快速地估计它们具有的重要意义。针对传统LFM信号参数估计算法中繁琐的搜索和计算问题,提出了一种不需要参数搜索的快速LFM信号参数估计算法。该算法先用希尔伯特变换估计LFM信号瞬时相位,再用高阶差分估计LFM信号瞬时频率特性,最后用直线拟合LFM信号瞬时频率特性从而得到初始频率和调频斜率的估计。仿真实验验证了本文算法的有效性,说明本文算法能够给出满意的参数估计结果。     

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。     

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。     

一种基于Chirp Z变换的高效LFM信号参数估计方法

针对传统线性调频信号参数估计算法要么计算量大,要么估计精度差的问题,文章提出了一种基于ChirpZ变换的高效估计方法。首先利用时延相关得到瞬时自相关序列,并作FFT粗略得出峰值频率,然后用ChirpZ变换局部细化频谱得到调频斜率估计值,再用此估计值解调原序列获取起始频率估计值。该方法在运算量增加不大的情况下,大大提高了参数估计精度。理论分析和仿真结果都表明该方法行之有效。     

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。     

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。     

一种低复杂度线性调频信号参数估计算法

为降低线性调频(LFM)信号参数估计的复杂度,该文提出一种二次估计算法。首先通过短时相干积分与非相干累加对频率斜升和起始频率进行预估计;然后以预估计结果为中心,利用多路并行部分匹配滤波快速傅里叶变换(PMF-FFT)和二次插值对参数进行精确估计;最后综合预估计和精确估计结果得到参数的最终估计值。仿真结果表明,该算法信噪比门限较低,估计精度接近克拉美罗下界,其计算复杂度和资源消耗均远低于频率斜升试探算法和插值联合估计算法。     

一种新的LFM信号参数估计算法

针对线性调频信号的参数估计问题,提出了一种新的算法.该算法利用计算信号的二次相位函数,得到其能量分布集中于信号的调频率曲线上的结论,因此通过谱峰检测可以获得信号的调频率估计,进而通过解调频技术得到初始频率的估计.分析了该算法的统计特性,计算机仿真结果表明算法计算量小,性能优良,在信噪比较高时,估计精度可接近CRLB界.     

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。     

复杂噪声下基于同步压缩Chirplet变换的LFM信号参数估计

同步压缩变换建立在小波变换的基础上,通过在较小频域范围内压缩小波系数,可有效改善信号的能量分布,提高时频聚集性。该文针对线性调频(LFM)信号的参数估计问题,根据适用于LFM信号的Chirplet变换,在同步压缩理论的框架下,提出一种同步压缩Chirplet变换方法(SSCT)。由于充分利用了LFM信号时间与频率的线性关系,SSCT方法在提高Chirplet变换时频平面能量聚集性的同时,可实现信号参数的精确估计,且保留了Chirplet变换窗函数选取灵活,无交叉项干扰等优点。针对复杂噪声环境下的参数估计问题,进一步提出分数低阶SSCT方法(FLOSSCT)。仿真结果表明,在高斯噪声以及脉冲性更强的稳定分布噪声背景下,该方法可有效实现LFM信号的参数提取,具有较好的鲁棒性。     

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。     

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。     

复杂噪声环境下基于LVD的LFM信号参数估计

针对传统的线性调频(LFM)信号参数估计方法平滑交叉项时,会出现参数估计精度降低和计算复杂度增加等问题,该文引入LVD(LVs Distribution)方法,该方法可以在参数空间直接显示中心频率和调频斜率(CFCR)。LVD首先对对称参数瞬时自相关函数(PSIAF)进行尺度变换,消除信号在时间轴上的线性频率偏移,然后对尺度变换后的时间变量作2维傅里叶变换,将1维LFM信号转化为2维单频信号。信号各分量在LVD平面表现为多个独立尖峰,使交叉项的能量聚集影响可忽略不计,且信号各峰值所在位置对应于各信号分量的中心频率和调频斜率。LVD可有效抑制高斯噪声,但在脉冲性较强的稳定分布噪声中,该方法在CFCR域的性能退化甚至失效。对此,该文结合分数低阶统计量理论,提出一种稳定分布噪声环境下的分数低阶LVD新方法。仿真实验表明该方法在高斯噪声和脉冲噪声环境下均可稳定工作,具有较好的鲁棒性。     

LFM信号参数估计误差分析及改进算法

为进一步提高LFM信号参数估计的实时性和精确性,研究分析了分数阶傅里叶变换(FRFT)对LFM信号进行参数估计的误差来源,通过对其参数估计公式的研究,得出采样点数和搜索间隔对估计精度的不同影响,并提出了相应的改进算法。同时,采用DPT算法与FRFT离散并行快速算法相结合,提高了算法的实时性。最后,利用能量重心法对参数估计结果进行谱校正,进一步提高了估计精度。仿真结果表明,该算法对LFM信号参数估计精度高,性能接近CRLB,同时能够实现实时处理。