低信噪比强窄带干扰条件下的LFM信号检测技术的比较与分析

研究了低信噪比强窄带干扰条件下的LFM信号检测技术,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)的线性调频(LFM)信号增强技术、基于时频峰值滤波的强窄带干扰抑制技术和基于一维搜索的宽带LFM信号检测技术.试验结果表明,采用以上这些方法在低信噪比强窄带干扰情况下,对于LFM信号具有较高的正确检测概率及参数测量精度.     

基于时频表示的LFM信号参数估计方法

宽带非平稳干扰LFM信号对DSSS系统通信性能威胁较大,为抑制其干扰,必须估算LFM信号参数。在此介绍了几种时频表示方法及其特点,然后采用Radon变换或Hough变换相结合的方法进行LFM信号参数估计,讨论了LFM参数估算过程对时频表示方法的要求。分析表明,选择适当的函数是时频分布估计LFM信号参数的重点,分数傅里叶变换有相对好的LFM信号参数估计性能。     

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。     

基于线性正则变换与短时傅里叶变换联合的时频分析方法

线性正则变换作为傅里叶变换、分数阶傅里叶变换更为广义的形式,已经在光学和信号处理等领域得到了应用.短时傅里叶变换是一种线性时频分布,避免了其他双线性时频分布中出现的交叉项干扰,是分析时频信号的有力工具.本文从线性正则变换的定义和性质出发,研究了线性正则变换与短时傅里叶变换的时频关系,提出了基于线性正则变换与短时傅里叶变换联合的时频分析方法,避免了交叉项问题能够实现chirp信号干扰抑制和多分量时频信号分离.最后用仿真实例表明,该方法是分析时频信号的有效手段.     

短时傅里叶变换在线性调频信号时频滤波中的应用

将短时傅里叶变换（STFT）的时频分析方法应用到线性调频（LFM）信号的滤波中, 突破了传统匹配滤波方法基于平稳假设的限制,将信号分析空间从一维频率域扩展到二维的 时间-频率域。利用自滤波的时频滤波方法进行LFM信号的滤波,然后分别采用时域和时频域 的均方误差（MSE）标准,分析了时频滤波的性能。仿真结果表明,基于STFT的时频滤波方 法能有效实现对LFM信号的滤波。     

基于ST-FRFT的非合作水声脉冲信号检测方法

为解决非合作条件下水声脉冲信号检测与参数估计的难题,本文提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测方法。线性调频（LFM）和单频（CW）脉冲信号是最常见的两种水下声脉冲信号,在非合作条件下,信号参数信息的缺失使得不能直接采用匹配滤波检测方法,傅里叶变换（FT）对CW信号具有良好的检测增益,但对LFM信号检测增益下降,尤其是具有较大调制率的LFM信号。分数阶傅里叶变换（FRFT）对LFM信号具有良好的能量聚集性特点,有利于LFM信号的检测,并且包含了Fourier变换,同样适用于CW信号的检测。为了同时获得接收信号的时域和频域特征,设计了基于短时分数阶傅里叶变换（ST-FRFT）的检测器,可以实现信号参数未知的情况下对LFM和CW信号的截获检测。理论分析了ST-FRFT与STFT方法针对LFM信号和CW信号的检测性能,基于FT的方法对LFM信号的处理增益受到调制率的影响,相对于CW信号增益下降,并且随窗长呈非线性变化,非合作条件下难以获得最佳窗长,而FRFT对LFM信号可以获得近似匹配滤波的处理增益,提高了LFM信号的检测性能。仿真结果和湖试数据处理结果验证了理论分析的正确性与该方法的有效性。      

基于分数阶域的多分量线性调频信号能量聚集性检测

线性调频信号(LFM)在雷达信号中已得到广泛使用。本文利用LFM信号在时频平面上某一角度的能量聚集特征和分数阶Fourier变换的性质,提出了基于分数阶域的能量聚集性检测算法,并定性地分析其检测性能以及提高FRFT的分辨率方法。     

基于信息熵的自适应窗长STFT算法在AFVISAR中的应用

在用短时傅里叶变换（STFT）对全光纤速度干涉仪（AFVISAR）的输出信号进行瞬时频率估计时,由于窗长固定,频谱的时频分辨率不能根据信号特点而改变。为了解决这个问题,提出一种基于最小信息熵准则的自适应窗长STFT算法。仿真结果表明,该算法可以根据信号特征有效地解决时间分辨率和频率分辨率之间的折衷,提高瞬时频率估计的准确性。     

一种探地雷达回波信号的非平稳特性分析方法

针对传统的傅里叶变换已无法满足非平稳信号的分析,本文提出了探地雷达回波信号的短时傅里叶变换分析方法,这种方法可有效消除探地雷达回波信号的干扰和杂波。首先介绍了探地雷达系统设计原理及其工作过程,在此基础上,分析了典型的探地雷达回波信号特征、介绍了短时傅里叶变换原理,短时傅里叶变换持有的时频局域化特性非常适用于非平稳信号处...     

基于局部多项式傅里叶变换的语音盲源分离

频域的语音信号盲源分离多采用短时傅里叶变换以及Wigner-Ville分布(WVD)求信号的功率谱,而短时傅里叶变换对于多分量信号的频率分辨率受窗函数影响很大,WVD是一种非线性时频变换,处理多分量信号受交叉项影响很大。局部多项式傅里叶变换(LPFT)不仅提高了频率估计精度而且大大减少了时频分布中交叉项的影响。将语音信号表示为多分量的多项式相位信号,对语音信号作二阶LPFT,求得其局部多项式傅里叶变换谱(LPP),并构造时频矩阵,采用联合近似对角化算法求得能使信号功率谱矩阵近似对角化的一个酉矩阵,通过信号的白化以及酉矩阵来估计源信号,有效地分离出了原始信号。仿真结果表明,在噪声环境下可以将两个不同的语音信号进行分离。     

一种基于短时傅里叶变换的机载SAR自聚焦算法

短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)是研究非平稳信号最为广泛使用的重要方法。该文在讨论了利用STFT对线性调频信号(LFM)进行滤波以及调频率估计后,提出一种基于STFT的机载SAR自聚焦算法。该算法首先利用STFT对影响SAR图像质量的主要相位误差二次相位误差(QPE)进行估计和补偿,然后在残余相位误差估计时利用STFT对时变信号进行滤波以提高信杂比(SCR)。仿真和实测数据的处理结果验证了该文算法的有效性。     

基于Radon-STFT的DSSS系统线性调频干扰对消

提出一种基于Radon-STFT的DSSS系统线性调频干扰对消算法,仿真实验表明,该方法可以在较大的动态范围内有效地抑制线性调频干扰。与基于STFT的抑制算法相比,其参数估计精度大大提高;与基于WHT的抑制算法相比,该方法在多分量条件下效果更为突出,其运算量也显著降低。     

DOA estimation of LFM signals based on STFT and multiple invariance ESPRIT

In order to improve the angle measurement precision of LFM signals with a low computational complexity, a direction of arrival (DOA) estimation algorithm STFT-MI-ESPRIT is proposed in this paper. The algorithm is based on short time Fourier transform (STFT) and multiple invariance estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (MI-ESPRIT). Firstly, the STFT of the array element’s output is calculated and the signals are transformed to the time-frequency domain. Then the spatial time-frequency distribution matrix can be obtained through selecting multiple single-source time-frequency points in the time-frequency plane and the signal subspace can also be obtained using Eigen decomposition. Finally, the multiple rotational invariant equation of the array based on STFT is obtained and the closed-form solution is obtained using the multi-least-squares (MLS) criterion. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the estimation precision greatly compared with the traditional ESPRIT-like algorithms and its computational complexity remains the same in general. This paper also proposes that the STFT-MI-ESPRIT algorithm can use partial rotational invariances of the array instead of all the rotational invariances, which can reduce the computational complexity on the basis of ensuring the estimation precision basically. The simulation results verify the effectiveness of the conclusion.     

LFM信号的分数阶傅里叶域自适应滤波算法研究

对于线性调频信号(LFM)的滤波,采用处理平稳信号的方法对其滤波往往得不到很好的效果。本文利用了线性调频信号在分数傅里叶变换域上具有很好的时频聚焦性的特点,来实现信号在分数阶傅里叶域的自适应滤波,自适应滤波算法采用改进的步长LMS方法,对传统的LMS算法做出了改进,算法中步长处理中引入了一个限制因子,可以较好地解决算法收敛速度和稳态失调量之间的矛盾。仿真结果表明,此算法在处理分数阶域的LFM信号滤波比传统的LMS算法有较好的滤波效果。      

基于LPFT的相控阵雷达信号盲分离

现代电子战中,雷达信号受到严重的干扰,使回波信号的提取愈发困难。跟据相控阵雷达天线阵列的特点,提出了基于局部多项式傅里叶变换(LPFT)的雷达信号盲源分离算法。选取线性调频信号(LFM)雷达信号作为发射信号,将雷达接收信号作为观测信号,应用LPFT进行时频变换,构造时频矩阵,采用联合近似对角化方法对受到干扰的雷达信号进行盲源分离。仿真结果表明,本方法有效得分离出了淹没在噪声和LFM调频干扰中的雷达回波信号。     

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.     

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STFT-迭代变权拟合的LFM信号参数估计方法

针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法估计精度与估计速度难以兼得,以及对信号畸变敏感的难题,提出了一种联合Rife插值改进的短时傅里叶变换(STFT)-迭代变权最小二乘线性拟合(IRLSF)参数估计的方法。使用Rife插值改进的STFT较好地保持了LFM信号瞬时频率曲线的线性特征,迭代变权处理有效地抑制了估计得到的瞬时频率中出现异常值对参数估计精度的影响。该方法无需进行复杂的计算和参数搜索,实时性好。仿真分析表明,相对于常规最小二乘线性拟合(CLSF)方法信噪比下限降低了4dB。湖试结果验证了该方法的有效性和实用性。      

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。