直扩通信中时变幅度LFM干扰的抑制

本文针对直扩通信中的时变幅度线性调频干扰,提出了一种基于分数阶Fourier变换的干扰抑制算法.该算法利用两个角度的分数阶Fourier功率谱和拟Newton迭代法进行参数估计,并在参数估计的基础上,采用分数阶Fourier域干扰分离法进行干扰抑制.与基于二维搜索参数估计的干扰抑制算法相比,该算法在保证干扰抑制性能的前提下,大大缩减了计算量.仿真结果表明,该算法可以在较大干信比范围内有效抑制时变幅度线性调频干扰.     

正交频分复用系统中抗线性调频干扰算法研究

针对基于离散傅立叶变换的正交频分复用系统(OFDM),提出了一种新的线性调频(LFM)干扰抑制算法。该算法分为两部分:干扰估计和干扰重构抑制。干扰估计时,首先采用离散傅立叶变换进行粗略估计,然后采用离散匹配傅立叶变换进行精确估计,整个过程均可共用傅立叶变换单元,有效地节省了系统资源。实验结果表明:该算法的干扰抑制性能良好;与现有的抗线性调频干扰算法相比,其运算复杂度大为降低,具有很好的工程实用性。     

基于分段解线条的SMSP干扰抑制方法

基于Smeared Spectrum（SMSP）的分段特性提出了一种SMSP干扰抑制算法,即分段解调法。该算法首先利用离散匹配傅里叶变换,精确估计SMSP干扰的调频斜率,并利用该调频斜率构造解调函数。同时,利用干扰信号与雷达信号的调频斜率的比例关系,对雷达接收信号进行分段,再利用解调函数对分段后的雷达接收信号进行解调。由于解调信号的调频斜率和干扰调频斜率相同,因此干扰信号解调后变成单频信号,基于此特点在频域设计陷波器滤除SM-SP干扰。仿真结果表明该方法可有效抑制SMSP干扰。     

DSSS系统中快变化线性调频干扰抑制算法

直接序列扩频(DSSS)系统中用分数傅里叶变换可以抑制线性调频干扰等非平稳干扰,然而快变化线性调频干扰有可能在分数傅里叶域上呈现出多个尖峰,不利于干扰的检测.分析了线性调频干扰对DSSS系统的影响,提出了利用模糊变换和分数傅里叶变换结合抑制线性调频干扰的算法,通过模糊变换选择延迟时间估计调频斜率,然后在相应的分数傅里叶域滤除干扰,克服了分数傅里叶变换在估计调频斜率时可能出现的多尖峰问题.仿真表明,此算法可以有效估计并滤除DSSS中的线性调频干扰.     

联合时频分布和压缩感知对抗频谱弥散干扰

频谱弥散(SMSP)干扰是一种专门对抗线性调频脉冲雷达的有源欺骗干扰。针对SMSP干扰的抑制问题,该文根据该干扰的时频分布特性,提出一种联合时频分布和压缩感知的干扰抑制算法。该方法通过在时频域丢弃SMSP干扰信号,保留属于目标信号的时频点,并根据保留的时频点与雷达回波频谱间的线性关系,建立压缩感知最小问题求解模型并利用正交匹配追踪方法重构目标信号,实现对SMSP干扰的抑制。Monte Carlo仿真结果验证了该方法的有效性。     

直扩系统中基于匹配追踪的调频干扰识别方法研究

本文针对线性和非线性调频干扰,通过构建多时频结构特征原子词典,运用匹配追踪算法来实现具有不同时频结构特征调频干扰的分类和识别,依此提出了一个针对调频干扰的识别和分类方法。计算机仿真结果表明,该方法不仅能实现对不同时频结构特征调频干扰的分类和识别,而且不需要预先训练,从而降低算法复杂性,提高了时效性。      

OFDM外辐射源雷达线性调频干扰抑制

随着外辐射源雷达技术的快速发展和逐步应用,干扰问题日渐受到关注。本文以对OFDM外辐射源雷达工作性能带来极大影响的线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM）干扰为研究对象,根据线性调频干扰信号模型,从理论上分析了多周期线性调频干扰对OFDM外辐射源雷达的干扰形态和特性,并推导了干扰带宽与相关时延宽度的关系,进而提出了一种自适应多周期线性调频干扰抑制方法。所提干扰抑制方法首先在频域进行干扰检测并估计线性调频干扰带宽,然后根据干扰带宽在距离多普勒谱上选取慢时间维序列构造干扰子空间,最后通过干扰子空间正交投影实现对多周期线性调频干扰的抑制。在不同干扰强度、干扰带宽以及线性调频周期条件下,以基底改善因子作为评估指标,仿真验证了所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于拉伸处理的宽带频域接收波束形成方法

为了抑制宽带干扰信号,提出了一种基于频域的宽带接收波束形成方法。该方法针对线性调频信号,在对接收信号做拉伸处理和窄带滤波之后,进行傅立叶变换划分为许多窄带,然后对不同频带的信号按窄带方法（例如采样矩阵求逆法）接收波束形成。与传统的频域方法相比,大大降低了数据率和计算量,易于工程实现;与拉伸处理波束形成方法相比,该方法能有效抑制宽带干扰,阵列输出信号干扰噪声比高。最后计算机仿真证实了新方法的有效性。     

基于UKF的毫米波雷达手势识别算法研究

本文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的毫米波雷达干扰抑制的手势识别方法。首先根据原始雷达信号设置的采样点与线性调频信号数量，估计了目标的距离与多普勒参数。之后针对实际场景中类目标干扰较多的情况，设计了一套完整的基于UKF的场景类目标抑制方法，接着利用卷积神经网络（CNN）对不同手势距离?多普勒特征谱图进行提取和识别。实验结果表明，该抑制方法有效地解决了类目标干扰给手势识别带来的困扰，手势识别的平均准确率为98.74%，经过抑制干扰算法后准确率相较于干扰抑制之前提升了7.29%。     

基于时频加窗短时傅里叶变换的LFM干扰抑制

通过对线性调频(LFM)信号分数阶傅里叶变换的分析,该文提出了一种基于时频加窗短时傅里叶变换(TFW-STFT)的LFM干扰抑制算法。由于提出的时频窗对LFM干扰具有较好的频域能量聚集性能,因此TFW-STFT对信号的影响要小于无聚集性能的短时傅里叶变换。仿真结果证明该算法在信噪比损失和系统误比特率上明显优于基于短时傅里叶变换的算法。     

一种线性调频信号参数分析的综合方法

研究了合成孔径雷达中的线性调频（LFM）信号的参数估计问题。分析和比较了常用的LFM分析算法的优缺点，提出了一种基于分数阶傅里叶变换和相位解缠的综合方法，提高了估计的有效性和鲁捧性。在计算机仿真中，采用该方法的估计参数对畸变LFM信号进行相位补偿和脉冲压缩，获得了令人满意的分析结果，验证了该方法的有效性和鲁棒性。最后，分析了LFM信号各阶分数阶傅里叶变换的特性，优化了分数阶傅里叶变换扫描算法，大大缩短了运算时间。     

基于分数阶傅里叶变换的无线电引信信号的侦察

该文首先论证了分数阶傅里叶变换侦察线性调频信号的理论基础,指出由于分数阶傅里叶变换是线性变换,克服了双线性变换带来的交叉项干扰,因此在复杂的电子对抗环境中具有更好的检测效果。接着提出了一种可变窗谱峰搜索算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

GPS接收机抑制LFM干扰空时子空间投影方法

根据GPS接收机接收信号、噪声和线性调频(LFM)干扰在时频平面上的不同分布特点,用STFT-Hough变换进行干扰的检测和参数估计;将子空间投影方法与空时信号处理相结合,构造出空时二维干扰子空间,利用子空间投影方法进行干扰抑制.文中给出干扰参数估计和空时子空间投影抗干扰的具体步骤,推导出系统输出信干噪比的解析表达式,分析了干扰参数估计误差的影响.同其它抗LFM干扰方法相比,本文方法对干扰参数估计更准确、计算量更小;空时子空间投影方法引入更多自由度,抗干扰性能进一步提高;结构简单,具有较高的可行性和实用性.仿真试验验证了该方法能有效抑制LFM干扰.     

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的伪码引信自适应LFM干扰对消方法

该文分析了LFM干扰对伪码引信相关输出的影响,当干扰强度超出伪码引信自身的抗干扰容限时,相关输出严重恶化,因此必须采取相应的抗干扰措施。考虑到LFM干扰与伪码引信有用信号间存在着强的时频耦合,提出了基于FRFT的自适应干扰对消方法。该方法首先对观察信号进行FRFT,估计干扰的特征参数,利用估计出的干扰参数构造自适应干扰对消器,将干扰去除。仿真表明,该方法能够有效滤除LFM干扰,相关输出得到显著改善,该方法对单分量和多分量干扰均有效,不受交叉项影响。     

基于S变换的线性调频信号时频滤波

线性调频(LFM)信号是一种典型的非平稳信号。对非平稳信号的分析和处理不能仅依靠传统的基于傅里叶变换的分析方法,必须采用时域和频域联合的时频分析方法。将S变换(ST)的时频分析方法应用到LFM信号的滤波中,用tST-tIST和fST-fIST 2种算法组合分别实现了对LFM信号的滤波,然后采用均方误差(MSE)的衡量标准,仿真对比了以上2种算法组合的滤波性能。仿真结果表明:fST-fIST算法的滤波误差较大,不适合对LFM信号的滤波;tST-tIST算法的滤波性能较好,适合对LFM信号的滤波。     

Parameter estimation for micro-Doppler signals based on cubic phase function

An estimator for evaluating the parameters from the radar returned multicomponent micro-Doppler (m-D) signals is presented in this paper. While time frequency distribution (TFD) is commonly used to analyze the time-varying m-D frequency features in TF domain, the proposed algorithm is based on cubic phase function (CPF) that can transform the signal to time frequency rate domain. In order to estimate the parameters of multicomponent m-D signal, the extended Hough transform (HT) of CPF is employed to estimate linear frequency modulation (LFM) or sinusoidal frequency modulation (SFM) components. For the m-D signal composed of both LFM and SFM components, the estimates involve two steps of HT-CPF. Firstly, LFM components are estimated by HT-CPF and removed from the time frequency rate plane, and then, HT of the modified time frequency rate distribution is applied to estimate SFM ones. Compared with HT-TFD, this algorithm needs less dimension of HT space and is thus computationally efficient. In addition, simulations show that the algorithm has almost the same performance signal-to-noise threshold as HT of Wigner–Ville distribution method.