基于频率区间两分法的线性调频信号调频斜率估计方法

给出了一种利用频域两分法对线性调频连续波的调频斜率进行估计的方法。在对线性调频信号进行简单分析的基础上给出了方法的描述,以及方法的适用条件,并对仿真结果进行了分析。     

基于QPF的LFM信号参数估计算法性能分析

基于二次相位函数的LFM信号参数估计算法计算量小、估计精度高,在雷达机动目标检测、目标运动参数估计和电子对抗等应用系统中有较好的应用前景,本文对该方法的性能和参数选取问题进行了研究,推导了输出信噪比与输入信噪比及信号长度关系的表达式,补充了文献中均方误差理论分析的高信噪比条件,给出了一种工程应用中保证可靠检测和高估计精度所需数据长度的确定方法,最后分析了QPF算法对多分量LFM信号环境的适用性.     

基于信号重构和最小二乘的线性调频信号估计

通过多延时离散多项相位变换重构出具有较高信噪比的信号,随后解出瞬时相位曲线,利用最小二乘法估计出线性调频信号的一阶、二阶相位参数.在低信噪比时,估计量均方误差仍达到CRB.另外,该方法信噪比门限低且可调,运算量小,易于实现.仿真验证了其有效性.     

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。     

组合幂调频信号的时频移估计

为了准确估计接收信号的时频移参数和降低估计复杂度,设计了一种组合幂调频(CPFM)信号,该信号由具有时间间隔的正负幂调频(PFM)信号构成,并提出了基于CPFM信号的时频移估计算法.在算法中首先将CPFM信号降阶,然后独立地估计时延和频移,即采用三次相位函数(CPF)估计时延,通过正负PFM相位相消后再估计频移.相比于分数阶傅里叶变换(FRFT)时频移估计算法,所提算法避免了时延估计对频移估计的影响,而且仅需两次一维搜索,降低了计算量.仿真结果表明,该算法能准确地估计CPFM信号的时延和频移,并且频移估计均方误差(MSE)接近克拉美劳下界(CRLB).     

一种修正的线性调频信号参数估计算法

研究了加性噪声中线性调频信号的参数估计问题。基于相位解卷和多项式拟合,考虑到初始相位可能出现模糊,提出了一种修正的线性调频信号参数的联合估计算法。仿真实验证实了所提出的修正算法的有效性。     

基于周期谱包络的线性调频信号特征参数估计

线性调频信号是二阶循环平稳信号,其周期谱幅度包含了信号的最小载频、最大载频以及调制斜率等信息。本文提出了利用非零循环频率处谱峰的位置与大小估计这三个参数的算法,该算法不需要信号参数的先验信息;对参数的估计是在非零循环频率处进行一维搜索,可减小平稳噪声和干扰的影响,适用于低信噪比情况,且避免了多维搜索;文中给出了算法的实现过程,分析了其估计性能,最后进行了计算机仿真实验。     

线性调频信号的线性度校正

线性调频信号的线性度校正ＬｉｎｅａｒｉｔｙＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｏｒｌｉｎｅａｒＦＭＳｗｅｅｐＳｉｇｎａｌｓ￥ＷａｎｇＸｕｅｇａｎｇ；ＦｅｎｇＪｉａｎｘｉｏｎｇ；ＸｉａｎｇＪｉｎｇｃｈｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ...     

基于压缩感知的线性调频信号参数估计

提出一种基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号参数估计算法.考虑到LFM信号在最佳分数阶Fourier变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)域中是稀疏信号,对变换阶次进行粗搜索与精搜索,利用CS恢复信号在各个阶次FrFT矩阵中的系数向量,通过二维搜索.得到最佳变换阶次,进而得到信号的调频斜率和起始频率.在窄带干扰条件下,将形态学成分分析应用于算法中,提高了算法的抗干扰性能.实验结果表明,在随机采样点数远低于奈奎斯特采样点数的情况下,该算法能够准确估计信号参数,并且对高斯白噪声和强窄带干扰不敏感.     

基于HAF估计的超宽带LFM信号距离像频域校正

为更准确且简洁地表达超宽带的线性调频(LFM)信号的非线性相位,文中采用一种高阶模糊函数,而不是经典的泰勒展开来表达非线性相位多项式,并用高阶模糊函数(HAF)法估计非线性相位多项式系数。针对因目标延时不同导致的非线性程度不同的问题,采用了一种频域校正法补偿回波的非线性相位,一次性完成不同距离目标的一维距离像聚焦,无需对不同距离目标分别进行校正处理,算法效率大大提高。     

强噪声环境下的多分量LFM信号识别

提出通过固定延迟的模糊函数来识别多分量LFM信号的线性调频率。然后利用识别出的线性调频率对信号进行解线调,再对解线调后的信号进行FFT来识别每个LFM信号分量的初始频率。最后对该方法进行了计算机仿真验证,仿真结果表明该方法能对强噪声环境下的多分量LFM信号进行有效识别。该方法计算量小、可靠性高,完全可以在工程上实现对多分量LFM信号的实时侦察识别。     

超级WVD对多分量LFM信号参数的估计

线性调频信号广泛存在于雷达系统之中。目前,对其检测及参数估计最常用的方法是WVD-Hough 方法。不过,它存在以下三个突出问题:1)在多分量情形下,受交叉项干扰严重;2)在低信噪比环境中,受噪声项干扰严重;3)巨大的计算量和数据存储量。文中在超级WVD的基础上,结合Hough变换,提出了超级WVD-Hough 方法,在负信噪比的环境中,多分量的情形下,对LFM信号进行了检测及参数的估计,取得了更为理想的效果。     

一种多分量LFM信号脉内调制特征的提取方法

本文提出以多分量LFM信号的时频分布作为图像，利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多分量LFM信号脉内特征的提取转换为在参数空间寻找局部最大值及其坐标的问题，通过查找表的方式和对最大峰值邻域进行截取，依次实现对各分量的脉内特征提取。仿真实验表明，该方法能够有效地提取多分量LFM信号各自分量的脉内特征，具有较高的抗噪声性能．且对交叉项有一定的抑制作用。     

利用小波对信号进行去噪及参数估计

在以往的小波软阈值去噪的基础上对阈值进行了一定的改进，利用小波系数对信号进行了参数的估计，与其它方法相比较，该估计参数的方法能在较低的信噪比，下比较准确的计算出信号的到达时间等重要参数，满足准确性和实时性的要求。     

LFM信号参数估计的最大似然改进算法

为实现含噪声LFM信号参数的快速检测和精确估计,提出了一种基于延时相关解线调的最大似然估计改进算法,即首先在时域内进行延时相关解线调,然后对解线调后含噪声信号进行经典功率谱估计,得到调频斜率的粗略估计,将此估计值作为初始值,再进行最大似然估计,得到调频斜率的精确估计值,用此精确估计值对原LFM信号进行解线调,再以同样的思路可以得到LFM信号初始频率的最大似然精确估计值。仿真实验证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。     

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。     

LFM的一种自适应滤波方法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题。提出了一种LFM自适应滤波算法,该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在u域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号。该算法为白噪声下LFM信号增强、滤波提供了一种算法框架。性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果。最后仿真表明该算法效果明显,计算方便。     

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。     

LFM信号的卷积调制干扰仿真

线性调频脉冲信号在雷达中应用广泛,其优点是具有脉内相干性。传统的噪声干扰进入雷达后无法获得处理增益,因而在功率有限的情况下往往干扰效果不佳。相对于噪声干扰,卷积调制干扰的优点是可获得雷达较大的处理增益。对基于LFM信号的卷积调制干扰进行了理论分析,并对该信号进入雷达后的干扰效果进行了仿真。