基于乘积性模糊函数的多线性调频信号时频分布

本文提出一种新的多分量线性调频信号的双线性时频分布.在核函数设计中,提出了两种基于乘积性模糊函数的方法.两种方法在信号的模糊域能够有效地滤出噪声和交叉项,并保留绝大部分的自项能量,得到准确的核函数.仿真结果证实了该方法能够有效地抑制噪声和交叉项,提高时频分辨率,同时可以适应低信噪比环境.     

线性调频信号时/频差估计算法

提出了一种新的快速估计线性调频信号时/频差的算法.该算法将抽取的自模糊函数与Radon变换结合估计线性调频信号的调频率, 通过分数阶傅里叶变换估计出模糊函数脊线与频率轴交点位置, 应用解调频沿脊线搜索模糊函数峰值.对于接收信号中存在多分量的情况, 根据其模糊函数脊线位置的不同, 该算法能够分辨各分量信号, 并分别精确估计出各分量的时/频差.由于只需一维搜索模糊函数峰值, 并可用快速傅里叶变换实现, 该算法大大减少了运算量.仿真实验表明, 随着信噪比的提高, 该算法估计的时/频差均方误差逐渐逼近克拉美-罗下界.     

用于多分量线性调频信号的自适应核分布分析

该文针对多分量线性调频信号,提出了一种新的自适应核时频分布-自适应高斯核分布,并给出了有效的核函数估计准则;以自适应高斯核分布为例,分析了采用自适应核时频分布对信号自身项及交叉项的影响,从而说明自适应核相对于固定核的优势所在;总结了基于模糊域自适应设计多分量线性调频信号核函数的一般方法。计算机仿真结果表明了自适应高斯核分布在抑制交叉项并保持较高时频分辨力方面的有效性。     

一种新的混合线性调频雷达信号识别方法

混合线性调频（LFM）雷达信号在实际信号环境中广泛存在,对其进行识别尤为重要。由于混合LFM信号时频分布有严重的交叉项,因此提出了一种基于独立成分分析的时频交叉项抑制法。通过盲源分离提取各独立成分,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再由各成分信号自项求和重构Wigner-Ville分布,采用Wigner-Hough识别各LFM成分。分析了Wigner-Hough变换输入信噪比和输出信噪比的关系,仿真验证了算法的有效性,得出随着样本点数的增加,在低信噪比条件下,能获得好的识别性能的结论。      

线性调频信号时/频差快速联合估计方法

提出了一种线性调频(Chirp)信号时/频差估计算法。首先估计Chirp信号互模糊函数中脊线的位置,再通过频率补偿使脊线通过原点,进而通过搜索信号在分数阶傅里叶变换域上的相关峰来代替沿脊线搜索模糊函数峰值的过程,最终获得时/频差的估计。该算法由于采用一维搜索,并且可用快速傅里叶变换实现,因此所需运算量显著降低。对于多分量Chirp信号,根据脊线位置的不同,算法能够分别估计出各分量信号的时/频差。仿真实验表明,该算法能够精确估计Chirp信号的时/频差,并且随着信噪比的提高,时/频差估计值的均方根误差逐渐接近克拉美罗下界。      

一种新的抑制交叉项的时-频分布的分析

最近提出了一种新的时频分布，在保持高时频分辨率的同时可抑制交叉项，本文从信号模糊域滤波的角度分析了该分布中核函数的设计方法与思路，并针对多分量线性调频信号用该分布进行了计算机仿真。仿真结果证明了该分布在抑制交叉项并保持较高时频分辨率方面的有效性。     

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。     

宽带线性调频信号时频处理研究

主要研究宽带LFM脉冲信号的时域处理方法，在研究其处理方法时考虑到目标是一个分布式的目标，而不是点目标的形式，实际上取得波形和处理方法都是用计算机完成的。     

一种线性调频信号的检测方法

最近研究的Radon-模糊变换方法能够检测未知中心频率、宽带和持续时间的线性调频（LFM）信号。本文提供的仿真显示：这种方法不仅能在噪声中检测LFM信号，而且还能够估计此信号的扫描率和持续时间。我们给这种方法增加了一个规范化步骤，使其能够抑制宽带干扰。此文亦讨论了这种方法的未来发展趋势。     

线性调频信号的多普勒频移范围研究

汉明函数加权的线性调频信号,用正斜率做发射信号和用负斜率做接收信号,其多普勒频移范围为频宽乘以±7.4%,比负发正收的脉冲压缩系统的频移范围大了许多.文中还给出了泰勒函数加权时的频移范围,数据表明,泰勒函数是一种很好的调频信号加权函数.     

多分量信号的最优时频表示

利用模糊函数（AF），基于信号的先验知识，我们定义了依赖于信号的最优核表示，给出了多分量信号的最优时频表示，并讨论在掺有噪声情况下，最优核也能抑制噪声，上述思想都通过计算机做了模拟结果。     

信号的广义时频表示

研究出一种真正的非平稳信号分析方法，用时频图表示非平稳信号的的动态频谱，经历了四十多年丰富多彩的发展，终于在最近几年中取得了重要进展，并与小波理论相结合，形成了能概括大部分重要分布的统一理论框架，称为广义时频表示，本文概述和评论广义时频表示的最新研究成果，并以语音信号的时频表示为例，论述了它的广阔应用前景。     

基于RAT变换的多LFM信号检测及参数估计

研究了相关解线调技术,对其存在的不足进行了分析。比较了Wigner-Ville方法与模糊函数在分析LFM信号时的差别,通过对比提出了基于RAT变换和快速解线调技术的新算法,最后通过计算机仿真验证了该算法的有效性。此方法解决了相关解线调的不足,减小了RWT变换的运算量,同时解决了单纯RAT法只能估计调频斜率的问题。     

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.     

一种新的抑制交叉项的时—频分布的分析

从信号模糊域滤波的角度分析了最近提出的一种新的高时-频分辨率抑制交叉项的时-频分布中核函数的设计方法与思路，并针对多分量线性调频信号用该分布进行了计算机仿真。仿真结果证明了该分布在抑制交叉项并保持较高时-频分辨率方面的有效性。     

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。     

基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计

针对具有时变方向向量的宽带线性调频信号,该文建立了基于短时Wigner-Ville分布(WVD)的空间时频分布矩阵,通过对各个空间时频矩阵的特征分解获得对应的信号子空间和噪声子空间,给出了基于时频子空间投影实现多个时频点综合估计信号DOA的算法。利用空间时频分布的前后向平滑解决了具有相同时频特性信号的均匀线阵DOA估计问题。算法不需要聚汇和插值等复杂的矩阵变换,精度较高,计算简便.仿真实验显示该算法性能显著优越于基于矩阵插值的宽带调频信号DOA估计算法.