基于AF切片与FrFT的STLFM信号检测与参数估计算法

针对基于Radon-Ambiguity变换(RAT)和分数阶Fourier变换(FrFT)的对称三角线性调频(STLFM)信号参数估计算法运算量较大的问题,在分析RAT变换估计调频斜率和STLFM信号模糊函数特征基础上提出了一种基于模糊函数(AF)切片和FrFT的STLFM信号参数估计新算法。该算法首先通过对观测信号固定时延点AF切片的计算估计出调频斜率,然后得到相应的FrFT最优变换阶数,最后利用两次FrFT估计出STLFM信号的调频带宽、调频周期和中心频率等参数。整个算法只需3次FFT的计算量即可估计出STLFM信号的所有参数。仿真实验表明了该算法能实现STLFM信号参数的快速有效估计。     

低信噪比下多相码信号检测与参数估计方法

针对低信噪比下多相码信号的检测与参数估计问题,提出了基于扩展 Wigner-Hough 变换(WHT)的多相码信号检测与参数估计方法。该方法依据多相码信号在 Wigner-Ville 分布(WVD)中表现为多条平行脊线的特点,通过改进 WHT的核函数,累积了多相码信号 WVD的多条脊线能量,在完成信号检测的同时,估计出多相码信号的调制参数。理论分析和仿真实验结果均表明,该方法能够在较低信噪比下完成多相码信号的检测和参数估计,且不受编码类型的影响。     

基于匹配傅里叶变换舰船回波参数估计方法研究

针对ISAR对非合作机动舰船目标的成像问题,将回波作多分量线性调频信号近似.依据匹配傅里叶变换理论,分析基于匹配傅里叶变换的多分量线性调频信号参数估计的统计特性.研究表明幅值、初始频率和调频率3个参量估计的均方误差均接近Cramer-Rao下界,通过蒙特卡罗仿真实验验证了理论推导的正确性.采用匹配傅里叶变换进行舰船目标回波多普勒参数估计,利用运动补偿完成瞬时成像,获得不同时刻的目标像及目标的运动姿态,实测数据验证方法的有效性.     

线性调频雷达信号参数估计算法的多片ADSP实现

针对线性调频(LFM)雷达信号的参数估计问题,采用4片ADSP-TS101S构成的雷达信号参数估计平台,实现了一种基于改进三次相位函数的LFM信号参数估计算法.该算法只需要通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来估计LFM信号参数.在多分量的情况下,讨论了信号自项和交叉项与时间的关系,提出使用加权平均的方法来改进算法,有效抑制了交叉项干扰.实验表明,在较低信噪比下,该算法可以有效地估计多分量LFM信号参数.     

一种有效的CFCR域LFM信号分析方法

为了解决现代电子战领域中无延迟的线性调频信号分析方法计算量大,以及低信噪比情况下抗噪性能和估计精度不理想的问题,提出了一种有效的无延迟线性调频信号分析方法。所提算法通过利用局部尺度傅里叶变换和傅里叶变换,将线性调频信号变换到中心频率-调频率的二维域中。在中心频率-调频率域中,线性调频信号的能量得到有效积累,形成易于检测的尖峰。通过检测尖峰坐标,得到信号参数的估计值。为了提高估计精度和降低计算量,采用了双尺度估计策略。仿真结果验证了低信噪比情况下,该算法具有良好抗噪性能和估计精度,并且所提算法计算量小,易于实现。     

基于mTD-FrFT的VMFS-LFM信号参数估计方法

针对甚小频偏线性调频(very minimum frequency shift-linear frequency modulation,VMFS-LFM)信号对应的分数阶傅里叶(fractional fourier transform,FrFT)域估计参数的绝对值接近1而导致估计性能降低的问题,在借鉴基于FrFT的LFM信号参数估计方法的基础上,采用m倍抽取(m time decimation,mTD)作为预处理方法,提出基于mTD-FrFT的VMFS-LFM信号参数估计方法.理论分析和实验结果表明:mTD预处理过程可增大VMFS-LFM信号和近参数多分量LFM信号的调频斜率在FrFT域的分辨率,使基于mTD-FrFT的参数估计方法可对VMFS-LFM信号和相近参数多分量LFM信号进行有效参数估计.     

改进的三次相位函数法LFM雷达信号参数估计

为了研究对线性调频(LFM)雷达信号的参数估计,提出了利用改进的三次相位函数法对LFM雷达信号进行参数估计.三次相位函数法可提取信号的相位函数的各项系数,并且只需通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来进行估计参数,具有较高的精度和良好的低信噪比能力,但是计算量较大.针对三次相位函数法计算量大的问题,提出调频斜率搜索范围设定准则及双尺度调频斜率搜索法,可减少大量计算量,同时保持了低信噪比下的算法精度.仿真测试结果表明,新算法有效地减小了计算量,并且保证了低信噪比下的算法精度,算法性能得到了提高.     

基于移动最小二乘曲线拟合的LFM信号参数估计

针对二维搜索方法实现基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的线性调频信号(LFM)参数估计中存在的峰值估计偏差问题,提出可利用移动最小二乘(MLS)技术来拟合FrFT模函数峰值检测向量的方法以提高参数估计性能.该算法将复杂的二维搜索问题简化至一维曲线拟合来进行处理.理论分析与仿真结果表明,该方法在保留分数阶域处理优点的同时,可明显减少运算量,并达到较高估计精度,为基于FrFT的LFM信号实时检测提供了可能.     

基于分数阶傅里叶变换的混叠电磁信号分离研究

在现代电子侦察领域中,随着电磁信号接收环境的日益复杂以及电子防御措施的完善,对信号进行分选和识别的工作变得更加复杂。由于在同一时间内,接收机能够接收到多个信号,导致从这几个混和重叠的信号中检测并分离出来每个信号及其相应的特点参数十分困难。针对电磁环境中存在的干扰源信号混叠的问题,基于分数阶傅里叶变换对传统混叠电磁信号参数估计算法进行改进,并设计出相应的分离方法。通过仿真实验证明,新的方法具有更好的信号参数估计性能,且具备更强的噪声抑制能力。     

基于人工蜂群算法的线性调频信号参数估计

针对多分量线性调频(LFM)信号的初始频率和调频斜率估计问题,提出了基于人工蜂群算法的LFM信号最大似然函数估计方法。首先,利用最大似然方法对LFM信号的初始频率和调频斜率进行联合估计;然后,用人工蜂群算法对似然函数进行优化求解;接着,针对人工蜂群算法收敛速度慢、易早熟等问题采用多维并行搜索结合交叉全局引导的方式对算法进行改进,实现了高效的多分量LFM信号参数估计。仿真实验证明,本文算法具有最大似然估计的有效性,兼具快速性和实时性。     

基于时频分析的LFM信号检测与参数估计

基于Radon Wigner变换、分数阶Fourier变换与时频分布的关系,利用其对线性调频(linearityfrquencymodulation,LFM)信号良好的时频聚集性,通过计算Radon Wigner变换或分数阶Fourier变换,对线性调频信号LFM信号进行检测和参数估计。理论分析和计算机仿真证明:2种方法对于LFM信号的分析好于Wigner Ville变换等常用的时频变换。     

基于匹配滤波的正交频分复用信号盲识别

针对传统的相关算法在循环前缀(Cyclic prefix)长度较短时识别率较低的缺点,研究了一种基于匹配滤波的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号盲识别方法。该方法利用不同标准中OFDM信号子载波间隔不同的特点,通过对子载波间隔的估计来实现对信号的识别分类。在建立信号模型的基础上,对提出的算法进行了详细的描述,分析了频率和时间偏移对算法的影响。针对参数搜索过程的高复杂度问题,采用了粒子群优化算法优良的迭代寻优能力来优化参数搜索过程。仿真结果表明:匹配滤波算法克服了传统方法的不足,具有更高的信号识别率和更好的抗多径信道能力。     

基于S变换的混合DS/FH扩频信号参数估计

针对混合二相编码调制的混合扩频信号的参数估计问题,提出了一种基于S变换的跳频参数估计方法．该方法利用非线性变换获得携带跳频信息的参考信号,并利用循环谱估计该信号的频率集作为修正信息; 在S变换中引入高斯窗长控制参数以实现其时频分辨率的可控性．在此基础上,提取修正S变换时频脊线作为对参考信号瞬时频率的估计; 利用修正信息降低脊线高频区域的误差,同时抑制噪声对参数估计精度的影响．仿真实验表明了该算法对跳频参数估计的有效性．算法无需信号的先验知识,并易于通信侦测接收机的实现．     

多线性调频信号参数估计及DSP实现

为实现多线性调频信号参数的快速准确估计,运用模糊函数和Radon变换的性质,提出以信号分数阶自相关实现模糊函数快速计算,并对分数阶自相关进行Radon变换,结合自适应滤波的方法来估计多线性调频信号的调频斜率,在C6701 EVM板上的仿真实验表明,算法在低信噪比下具有优良的参数估计性能,计算效率高。     

一种宽带数字信道化接收机

由于数字接收机对瞬时宽带信号实时处理以及高精度测量的要求,所以设计了一种高效的数字信道化接收机系统．采用多相滤波和短时快速傅里叶变换技术结合多相快速傅里叶变换的实时宽带数字接收机,能够对宽带信号实时滤波、检测和参数测量,不仅具有较高的时频测量精度,而且数据输出率低．基于该方法利用现场可编程门阵列和数字信号处理器件设计了瞬时带宽为640MHz的宽带数字接收机,提高了测量精度．     

一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.     

基于信号相位匹配原理的单频信号检测

根据信号相位匹配原理及其信号参数的最小二乘估计方法，提出了一种单频信号检测方法。推导了利用单传感器接收信号实现检测的公式。对已知频带内未知频率信号的检测性能进行了仿真。分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和虚警概率对检测概率的影响。结果表明，该方法检测性能优于能量检测器，次于匹配滤波器。