分数阶Fourier域强弱LFM信号检测与参数估计

分数阶Fourier变换（FRFT）由于其特有的性质,非常适合处理线性调频（LFM）信号,尤其是,作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号之间的交叉项干扰。但是采用逐次消去法检测多分量LFM信号时,每检测一个LFM信号,都要对信号分别求旋转角 的FRFT,再进行二维搜索,计算量较大。为了提高FRFT对多分量LFM信号的检测效率,本文给出一种在分数阶Fourier域检测强、弱LFM信号的新方法。首先,分析了逐次消去法和聚类分析法检测多分量LFM信号的原理,以及它们的优缺点。提出一种聚类分析和逐次消去相结合的信号检测方法,利用平面截取信号在平面(u,α)上的尖峰,并引入基于广度优先搜索邻居（BFSN）的聚类算法,对截取的信号尖峰进行聚类分析,获得每个LFM信号对应的信号尖峰,实现多个较强信号的检测与参数估计,再利用逐次消去法实现弱信号的检测。该方法可以同时检测多个能量相近的LFM信号,提高了检测效率,以及次强信号的参数估计精度,并有效地抑制了强信号对弱信号的遮蔽影响。通过对信号进行平面切割处理,减少了BFSN聚类算法中输入集样本数量,大大降低了算法的计算量。最后,仿真验证了该方法的有效性。      

基于Radon模糊图变换的数字采样信号快速调频参数估计

Radon模糊图转换法(RAT)调频参数估计是模糊图平面过原点直线的一维搜索.RAT直接求和计算方法计算量大,很难实时计算.本文基于模型法研究数字信号RAT参数估计的快速算法,给出了多分量线性调频(LFM)信号模型、RAT模型法参数估计及多分量信号的逐次消去信号检测方法,提出了RAT模型法快速调频参数估计算法,并提出剩余展宽系数来分析调频参数估计性能,同时进行了计算量分析.数字仿真表明本算法在高/低信噪比均能很好地接近Cramer-Rao限.该方法速度快且不需要数据矩阵储存,在多分量调频参数估计中有很好的应用前景.     

线性调频信号快速检测与参数估计算法研究

讨论一种基于RAT的LFM信号快速检测算法。根据信号模糊函数的能量分布特性,首先采用二分法快速逼近信号能量中心分布区域,然后进行小范围高精度搜索,以精确估计其调频斜率。仿真结果表明,该算法在保持有效检测性能的条件下可大大降低运算量,显著提高对LFM信号的实时检测处理速度。     

基于小波-Radon变换的线性调频信号检测与参数估计

线性调频信号（LFM）是一类应用广泛的非平稳信号.本文选取高斯线调频小波作为基函数,研究了基于小波-Radon变换的线性调频信号检测与参数估计的基本方法,然后提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于QPF的线性调频信号分离与估计

二次相位函数方法是将瞬时调频率估计算法应用于LFM信号参数估计,文中对多分量的LFM信号用QPF法进行了分析,用IQPF法解决其所存在的交叉项问题,并采用Clean法实现了不同强度LFM信号的分离与参数估计,同时抑制了强分量信号对弱分量信号的遮蔽干扰。仿真实验表明,该方法效果良好。     

基于压缩感知的分数阶Fourier 域LFM 信号检测

提出一种新的基于压缩感知CS（Compressed Sensing）理论的LFM 信号检测算法。利用LFM 信号在分数阶 Fourier 变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）域稀疏的特点,构造FrFT 矩阵作为LFM 信号的稀疏变换基,通过少量待检测 LFM 信号的随机投影,求解信号在FrFT 域的系数向量,然后对该系数向量进行检测判决,进而达到对感兴趣信号检测的目 的。理论分析和仿真实验表明,随机投影点数低至奈奎斯特采样点数的1/10、信噪比低至-8 dB 时,该算法对感兴趣的LFM 信号检测的成功率可达到95%以上,并且对强窄带干扰不敏感;与波形一致算法相比,该算法在相同信噪比条件下,可以获得 更高的信号检测概率。     

基于HHT的多分量LFM信号检测与参数估计

文中将Hilbert—Huang变换应用到多分量线性调频信号（LFM）信号的分析中：首先利用经验模态分解法（EMD）将原信号分解成有限个本征模态函数（IMF）；然后埘各个IMF进行Hilbert变换，获取瞬时频率、瞬时振幅，得到信号的Hilbert谱，该谱反映r瞬时振幅在频率一时间平面上的分布，从而可以比较准确地检测和估计各LFM分量的初始频率和调频斜率等参数。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于支持向量聚类的多分量线性调频信号检测

为了精确获取多分量线性调频(Linear FM, LFM)信号中分量的数量,该文引入支持向量聚类(Support Vector Clustering, SVC)算法对LFM信号的Radon-时频分析结果进行聚类分析,完成多个分量的检测;并通过减少SVC算法中输入集样本数量和改进聚类标识方法为直接聚类标识法,提高了SVC算法的计算效率。仿真结果表明:在较低信噪比条件下,Radon-时频分析和SVC结合的方法可有效地检测多分量LFM信号中分量数和进行参数估计。     

线性调频信号基于高阶累积量的分数阶域的峰度检测

在电子侦察系统中，如何在多分量和复杂调制的情况下对线性调频(LFM)信号进行快速而有效的检测是一个重要课题。利用LFM在分数阶域的特征，提出了基于高阶累积量的分数阶域峰度检测的算法，并定性地分析了其检测性能。结果证明，峰度检测对单分量、多分量LFM信号都具有良好的检测能力，同时可以进行低噪比检测。     

基于多重累积相关的LFM脉冲信号实时检测算法

针对线性调频(LFM)脉冲信号的实时检测问题,提出了一种基于多重累积相关的检测算法.该算法根据信号与噪声具有不同的统计特性,利用LFM信号的累积相关高于噪声的累积相关的原理实现LFM脉冲信号的检测.通过二次累积改善累积相关输出的信噪比,实现对多分量微弱LFM脉冲信号的有效检测.该算法复杂度低,可以通过递推运算减小运算量...     

基于Radon-Gabor变换的多分量LFM信号检测与参数估计

该文针对多分量线性调频(LFM)信号,首先提出一种新的变换RadonGabor变换;然后阐述了用RadonGabor变换对LFM信号进行检测和参数估计的基本原理,并结合逐次消去(Clean)技术提出了基于RadonGabor变换的多分量LFM信号检测和参数估计实用算法。计算机仿真结果表明了该算法的有效性。     

分数阶Fourier变换对LFM信号的特征参数估计能力仿真评估

将分数阶傅里叶变换（FrFT）对线性调频（LFM）信号处理方法应用到雷达侦察信号分选与参数估计中,研究FrFT对LFM信号在低信噪比下的检测与参数估计能力。设定了雷达侦察信号背景,制定了仿真验证流程,考察了FrFT对LFM信号的调频率和中心频率的估计能力,对比了不同信噪比下的参数估计运算时间。仿真结果验证了该算法可以完成低信噪比条件下雷达侦察LFM信号特征参数的估计。     

分数阶Fourier变换域的反辐射导弹检测技术

通过推导单频信号和线性调频（LFM）信号旋转角正负对称的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数,得到一个有用的结论：单频信号正负对称旋转角的FRFT模值相等,模函数关于中心点对称,而对于LFM信号,其模幅度差别很大。根据此结论提出了一种基于观测信号正负对称旋转角的FRFT模之差的反辐射导弹（ARM）检测方法。此方法可以有效地消除载机信号的干扰。仿真结果表明,此方法在低信噪比下能有效地检测出ARM。     

基于离散匹配傅立叶变换的多分量LFM信号检测和参数估计

多分量LFM信号的检测和参数估计是一个被广泛讨论的问题。本文首先介绍了离散匹配傅立叶变换的基本原理,然后结合逐次消去的思想提出了基于离散匹配傅立叶变换的多分量LFM信号检测和参数估计的原理及实现算法,并进行了计算机仿真。仿真结果验证了该算法的有效性。     

分数阶傅里叶变换在雷达多目标检测和参数估计中的应用

介绍了分数阶傅里叶变换的基本原理和基本性质。结合时域和频域上扫频滤波器的原理推导出了分数域上的扫频滤波器的实现形式。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号有很好的聚焦性的性质,提出了基于分数阶傅里叶变换的雷达多目标检测和参数估计算法。解决了在强度相差较大的强分量信号中检测和估计弱分量LFM信号参数的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测

分数阶Fourier变换作为最新提出的一种分析工具,其变换域同时具有信号的时域信息和频域信息,其实质是Fourier变换的一种广义形式,较适合处理非平稳信号。文中提出一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号参数估计与分离方法。通过在分数阶Fourier域搜索峰值点来对多分量LFM信号进行检测和参数估计,同时结合逐次消去思想来分离多个未知参数的LFM信号,抑制了强信号分量对弱信号分量的遮蔽干扰。     

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。     

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。      

多分量线性调频信号检测方法

现代雷达体制下,线形调频(LFM)信号是一种常用的脉冲压缩雷达信号。为了精确获取多分量线性调频信号中分量的数量,引入聚类方法对LFM信号的Radon-时频分析结果进行聚类分析,同时完成多个分量的检测；为了减少聚类分析的输入数据集和提高计算效率,对Radon-时频分析结果进行了近似零均值处理,并分析了不同信噪比情况下的处理结果。仿真和试验结果表明：在较低信噪比条件下,这种方法可有效地检测多分量LFM信号中分量数和进行参数估计。     

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。