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。     

二维信号Wigner分布的数值计算

Wigner分布函数作为一个同时表达空间 频率变量的函数 ,在光学领域中有着广泛的应用。提出了二维信号Wigner分布函数的数值计算方法 ,并模拟了一些二维实信号 (圆孔 ,圆环和方孔 )的Wigner分布函数     

基于三维Wigner分布的混沌信号判定方法

提出了基于Wigner分布(WD)的判定混沌信号的改进方法.利用混沌信号的窄带特性和三维时频谱图的峰值波动情况判定混沌信号.该方法经洛伦兹系统验证是可行的.计算了混沌信号与高斯噪声的Wigner分布,结果表明可以从三维时频谱直接将两者区分开.计算基于半导体光放大器(SOA)的环形激光器输出光实验数据的三维时频谱,结果与洛伦兹系统的非常相似,从而可判定该实验装置产生信号确为混沌信号.Wigner分布三维时频谱准确地反映了信号的谱特性,能够将系统的不稳状态与混沌状态以及噪声区分开.无论是由动力学方程产生的混沌还是实验上产生的混沌信号都可直观、有效地进行判定.     

基于时频分布的MPSK信号识别解调

通信信号的自动识别解调技术受到日益广泛的重视。针对衰落信道中广泛存在的多普勒频移现象,本文提出了一种MPSK信号数字化识别解调的方法。该方法基于信号的时频分布,在时频二维平面上对MPSK信号进行分析,用双线性变换提取基带相位信息,并且实时估计和跟踪载波频率,从而实现MPSK信号识别解调。文中还给出了对一个QPSK信号进行数字化识别解调的仿真结果,并讨论了信噪比、窗函数对解调性能的影响。最后以QPSK信号为例,给出了解调器性能的仿真曲线。     

基于时频分布的MPSK信号识别解调

通信信号的自动识别解调技术受到日益广泛的重视。针对衰落信道中广泛存在的多普勒频移现象，本文提出了一种MPSK信号数字化识别解调的方法。该方法基于信号的时频分布，在时频二维平面上对MPSK信号进行分析，用双线性变换提取基带相位信息，并且实时估计和跟踪载波频率，从而实现MPSK信号识别解调。文中还给出了对一个QPSK信号进行数字化识别解调的仿真结果，并讨论了信噪比、窗函数对解调性能的影响。最后以QPSK信号为例，给出了解调器性能的仿真曲线。     

基于时频分布技术的雷达信号分析

分别介绍了短时傅里叶变换、小波变换、时频分布理论和信号的参数化表示等现代信号处理技术的实现原理,分析了不同理论方法的应用特点和不足,同时提供了典型雷达信号分析实例。通过对比实验,分析了信号时频分布与参数化表示方法对多分量信号处理的各自优点和局限性。     

基于时频分布迭代的跳频信号参数估计

提出了一种基于时频分布迭代的跳频信号参数估计新算法,利用时频平面最大值,通过计算跳频信号与最优原子时频分布的残差逐次迭代获取匹配于跳频信号分量的时频参数,进而实现跳频信号参数估计.理论分析和仿真结果表明,与基于匹配追踪和粒子群优化的跳频信号参数估计相比,基于时频分布迭代的参数估计算法在保证算法精度的情况下,有效地降低了算法的计算复杂度,为跳频信号盲接收的实时实现提供了一种新方法.     

时频分布与雷达信号的多目标分辨

编队飞行的目标,由于它们之间的间距很小。利用目标回波多普勒频率的差别有可能分辨目标。本文介绍了时频分布的基本概念。用线性调频(LFM)信号模型来表示多普勒回波信号的变化．采用时频分布的方法来分辨编队目标。并举用常见的Wigner-Vill分布(WVD)、Choi—Williams分布、Wigner-Hough变换对窄带多目标雷达信号数据进行了分析比较。     

基于时频分布的多分量LFM信号检测

采用二次型时频分析方法对多分量线性调频信号进行分析,获取信号的时频域能量分布。首先讨论了线性调频信号的两种二次型时频分布：魏格纳-威尔分布及其改进形式——重排魏格纳-威尔分布;在此基础上,进一步对比验证了霍夫变换和若当变换对线性调频信号时频域能量的积累效果,以实现噪声背景中的多分量线性调频信号检测。仿真结果显示基于二次型时频分布的处理是实现多分量线性调频信号检测的一个有效方法。     

Renyi信息和依赖于信号的时频分布参数

本文比较了时频分布中抑制交叉项（Ｃｒｏｓｓ一ｔｅｒｍｓ, ＣＴ）的方法和效果,提出了衡量时频分布的测度的必要性。Ｒｅｎｙｉ信息可作为信号复杂度的测度,本文进一步指出它还可作为时频分布的测度,并且可作为选择依赖于信号的时频分布参数的依据．     

基于三参数Chirp原子分解的语音信号的时频表示

由语音信号的产生机理决定其呈现明显的非平稳特性,传统的信号分析方法不能刻画其局部时变结构.本文提出了基于三参数Chirp原子分解的语音信号的时频表示,该方法把语音信号分解为由比例、旋转、径向位移表示的三参数Chirp时频原子的线性组合,并用这些Chirp原子的WVD的叠加来逼近语音信号的时频表示.仿真实验结果表明,该方法与WVD相比无交叉项干扰,与谱图相比具有较高的时频聚集性,并且还可以提供语音信号的局部时频结构的参数.     

基于Wigner-Ville分布的复杂时变信号的时频分析

对多分量线性调频(LFM)信号、单分量非线性调频(NLFM)信号以及多分量NLFM信号的Wigner-Ville分布进行了数值计算,探讨了信号项与交叉项之间的差异性特征,提出了信号时频曲线中点集的概念,研究了交叉项出现的一般规律.对于多分量信号,交叉项出现在信号项时频曲线之间的中点集之内.对于单分量NLFM信号,也有交叉项产生,交叉项出现在信号项时频曲线自身的自中点集之内.     

基于时频分布的线性调频雷达信号的研究

首先介绍了时频分布的基本概念。以雷达信号中常见的线形调频信号为例,对信号进行时频分析,并利用MATLAB语言构造出一种时间和频率的密度函数,以揭示信号中所包含的频率分量。仿真结果表明,运用时频方法能够正确识别常用的调频连续波雷达信号的调制方式,而且有噪声时仍然具有很好的性能。     

基于科恩分布的地球物理信号的时频分析

在简要讨论几种科恩类广义双线性时频分布的基础上,探讨双线性时频分布的算法实现与仿真流程,进而模拟出地磁脉动信号的几种时频分布,同时还对Pc脉动的几种双线性时频分布进行了比较,给出了相应的交叉项抑制和参数选取的方法。结果表明,在核函数参数选取适当的情况下,广义双线性时频表示是分析地球物理信号的有力工具。     

基于时频分布盲辨识算法的电磁干扰信号分析

提出一种可用于分离不同时频分布的非平稳信号的盲信号辨识算法。采用Wigner－Ville分布（WVD）进行盲源分离时,合成信号有交叉项存在,其分离性能不理想。而Cohen 类时频分布可以抑制交叉项,并且保持时频聚集性。因此,在TFBSS 中,Cohen 类时频分布可以取得更好的分离性能。分析了Cohen 类时频分布对交叉项的抑制性能,以及对盲源分离性能的影响,结果表明：采用盲辨识算法进行电磁干扰信号分离,其效果明显优于采用WVD进行分离的效果。     

多Chirp信号的Cohen类时频分布的性能分析

以广泛出现在工程应用和许多物理现象中的多分量Chirp信号为对象,研究了Cohen类时频分布对这种信号时频表示性能,定量地描述了各种时频分布的时频聚集程度,分析了交叉项的特点和抑制机理,提出了现有的Cohen类时频分布对该类信号交叉项抑制存在局限,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

形态学滤波与组合时频分布跳频信号参数估计

针对跳频信号参数估计中平滑类维格纳分布（WVD）运算量大和时频分辨率下降等问题,提出一种基于形态学滤波与组合时频分布的跳频参数盲估计方法。该方法首先利用短时傅里叶变换（STFT）和维格纳分布得到跳频信号的组合时频分布,然后通过形态学滤波得到清晰的时频图,进而估计出跳周期、跳变时刻和跳频频率等参数。理论分析和仿真结果表明,与直接利用平滑伪维格纳（SPWVD）进行跳频参数估计相比,该方法计算量更小,估计精确度更高。     

椭圆球面波信号间交叉项时频分布特性研究

该文引入Wigner-Ville分布中的交叉项,通过建立交叉项时频分布特性与椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Function, PSWF)信号及其Hilbert变换信号性质之间的关系,重点研究了PSWF信号间交叉项时频分布特性与信号自身奇偶性、最佳时频能量聚集性等性质的关系,交叉项在时域、频域、时频域的能量密度分布规律。理论和仿真分析表明,PSWF信号间交叉项具有良好的对称性、时频能量聚集性。且交叉项时频分布的局部特征参量,与相互作用的PSWF信号阶数、功率谱局部能量密度峰值点个数以及位置密切相关,能够反映信号在时频域的相干程度,为下一步探索研究高效PSWF信号时频域检测方法提供参考依据。     

基于遗传算法和时频分布的跳频信号盲分离

根据跳频信号的非平稳特性,采用一种基于时频分布的跳频信号盲分离算法,通过合理选择符合＂单个自项＂要求的时频点,将盲源分离问题转化成对一组时频分布矩阵联合对角化的数学优化问题,由于遗传算法具有良好的全局寻优能力,因此利用遗传算法对能够表征矩阵联合对交化效果的代价函数进行优化求解,寻找能将矩阵组联合对角化的权矩阵。仿真结果...     

基于时频分布的信号相位跳变检测与估计方法

本文提出了利用时频分布的信号相位跳变检测方法,对由相位跳变而引起的时频分布峰值的变化规律进行了讨论。分析表明信号时频表示的幅度能够直观地反映出其相位的变化,因此通过对时频分布峰值特征的检测可以准确定位频率跳变时刻,并能够定量的了解这些参数的变化,从而为信号的相位调制类型识别提供帮助。相应的仿真实验证明了这一分析结论。