基于S-霍夫变换的LFM信号时频检测

针对多分量线性调频（LFM）信号,提出一种新的变换-S-霍夫变换,该方法首先对多分量线性调频信号进行S变换,实验仿真结果显示相对Wigner-Ville分布有交叉项干扰,s变换克服了多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,然后在时频平面内对s变换后的多分量线性调频信号,利用霍夫变换检测出各个线性调频信号分量,仿真实验结果证明该方法可以有效克服多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,能够对多分量线性调频信号进行正确检测。     

基于经验模态分解的WVD交叉项抑制法

针对Wigner-Ville分布(WVD)存在交叉项的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法,将EMD得到的各固有模态函数去伪后进行WVD计算,将WVD分析结果线性叠加后重构出原始信号的WVD时频分布。仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证WVD的时频聚集性,分析信号的调幅调频现象。     

基于NGWarblet-WVD的高质量时频分析方法

针对高聚集度Wigner-Ville distribution (WVD)时频分析方法存在严重的交叉项干扰问题, 利用广义Warblet变换(Generalized Warblet transform, GWT)不产生虚假频率分量的特点, 提出了WVD与GWT相结合的归一化广义Warblet-WVD (Normalized generalized Warblet-WVD, NGWT-WVD)算法. 该算法将GWT与WVD进行矩阵运算, 实现滤波效应, 抑制WVD产生的新交叉项以及混入自项的交叉项, 提高WVD的时频分析质量. 实验结果表明, NGWT-WVD方法有效地去除了多分量信号的交叉项干扰, 提高信号分析结果的时频聚集度, 还原多分量信号的真实时频分布. 采用NGWT-WVD方法处理金属疑似破裂样本信号, 获取破裂发生区间的时间和频率标志段, 为监测传感器设置有效门限值提供判据, 取得了良好效果.     

一种改进多分量LFM信号时频分布估计方法

传统时频分布方法在估计多分量线性调频信号时,交叉项影响导致时频估计精度低。因此,提出建立信号调频斜率因子库,对时频分布核函数进行改进,使核函数能有效抑制由多分量信号引起的交叉项干扰。通过分析核函数与信号模糊函数交叉项及自身项的关系,将时频估计问题转化为求解最优调频斜率因子库来对核函数进行改进,使信号的广义模糊函数能量最大。以多分量线性调频信号为例进行仿真,结果证明与传统时频分布方法相比,改进的时频估计方法可以在有效抑制交叉项干扰的同时保留大部分自身项,提高了多分量信号时频估计的精度和抗噪声能力。     

基于稀疏分解的SFM信号的时频分析方法

针对正弦调频(SFM)信号Wigner-Ville分布(WVD)存在严重的时频交叉项干扰问题,提出了一种基于稀疏分解的时频分析方法。该方法首先由信号的时频参数构建Gabor原子字典,然后利用匹配追踪(MP)算法实现信号分解,并结合改进遗传算法寻找最佳匹配原子,最后将每次分解得到的Gabor原子通过Wigner-Ville变换叠加得到无交叉项的信号WVD。仿真结果表明,该方法能提高对信号稀疏分解的计算效率,且Gabor原子的选取较为灵活,用少量原子可表示信号WVD。与传统的时频分析方法相比,该方法能有效抑制时频交叉项干扰,且保持高时频分辨率。     

基于局部多项式傅里叶变换的多分量线性调频信号瞬时频率估计*

针对多分量线性调频信号的瞬时频率估计问题,把局部多项式傅里叶变换应用到求多分量线性调频信号瞬时频率估计中,提出了一种不受分量间交叉项干扰的新方法,该方法对多分量线性调频信号进行局部多项式傅里叶变换,把每一个线性调频信号分离出来,根据每一个线性调频信号的局部多项式傅里叶变换谱,通过搜索找到谱的峰值所在的位置,从而找到峰值所对应的频率,准确地估计出了多分量线性调频信号的瞬时频率。仿真实验中与多分量信号的Wigner-Hough变换进行了对比,验证了该方法的有效性。     

STLFMCW信号的周期FRFT检测与参数估计

结合对称三角线性调频连续波（STLFMCW）信号的时频特性,提出了一种采用周期分数阶傅里叶变换（FRFT）的STLFMCW信号检测与参数估计方法。分析了STLFMCW信号在周期FRFT域的能量积累特性,推导了信号周期FRFT的处理增益表达式。利用噪声在周期FRFT域的概率统计特性实现了检测门限的自适应确定。由于具有周期积累特性,在低信噪比下,该方法对调频周期、起始时间偏移、调频斜率和载频具有较好的估计性能。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

OFDM系统中基于FRFT的多径参数估计方案

无线信道中存在的多径衰落特性使通信系统的性能急剧恶化,必须精确的估计出多径信道的参数以便更好的设计通信系统.本文提出了一种基于单分量线性调频(LFM)信号的多径参数估计方法.该方法通过发射单分量LFM信号作为正交频分复用(OFDM)系统的导频信号来探测多径信道,在接收端用最小描述长度(MDL)标准来检测信道的多径数目,并用分数阶傅立叶变换(FRFT)进行多径参数估计,适合于移动终端.仿真结果表明该算法有良好的估计性能.     

基于改进WVD的跳频信号参数估计方法

为了克服传统的平滑伪魏格纳分布(SPWVD)在跳频信号参数估计中分辨率降低的问题,提出基于改进WVD算法的跳频信号参数估计新方法。通过分析跳频信号WVD的性质和特点,构造出与跳频信号WVD自项支撑区重合的时频窗,用其与信号WVD相乘进行加窗,有效抑制交叉干扰项的同时保持了WVD良好的时频分辨率,得到了清晰的跳频信号时频分布,基于此分布给出跳频信号参数估计的具体步骤。仿真实验结果表明,该方法有效可行且具有很好的整体性能。     

基于FrFt的最小频移键控通信系统线性调频干扰抑制技术

分析线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）干扰对最小频移键控（Minimum Shift Keying,MSK）通信系统性能的影响,当LFM干扰超出MSK自身抗干扰容限时接收信号的误码率严重恶化,因此必须在信号接收端对LFM干扰进行抑制.通过对LFM干扰信号在分数阶傅立叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）的特性分析,提出在分数域进行LFM干扰抑制的方法并通过仿真分析验证了该方法能够有效消除LFM干扰,误码率曲线明显改善.     

分数阶Fourier域多分量LFM信号间的分辨研究

在分数阶Fourier域内,当多分量线性调频(LFM)信号的初始频率和调频率相近时,信号的尖峰会出现无法分辨的现象,导致目标信号漏检.文中分析了LFM信号在分数阶Fourier域的频谱分布特征,以及离散分数阶Fourier变换计算条件下LFM信号的频谱分布特征.推导了两个LFM信号在分数阶Fourier域的临界分辨距离,以及两个LFM信号尖峰之间的距离与量纲归一化因子的变化关系,发现选择合理的量纲归一化因子可以增大两个信号尖峰之间的距离.文中提出一种量纲归一化因子优化选择的方法,该方法可以提高分数阶Fourier变换对多分量LFM信号的分辨能力.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于FRFT的多分量LFM信号DOA估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号波达方向估计算法。观测信号经滤波和解线调处理,变换为一系列单频平稳信号。在分数阶Fourier域结合传统的MUSIC算法,从而实现了LFM信号的方向估计。给出了估计误差的统计分析,使得这一方法在理论上趋于完备,仿真试验验证了算法的有效性。     

Research on resolution between multi-component LFM signals in the fractional Fourier domain

When the initial frequencies and chirp rates of multi-component linear frequency modulation (LFM or chirp) signals are close,the signals may not be distinguished in the fractional Fourier domain (FRFD).Consequently,some signals cannot be detected.In this paper,first,the spectral distribution characteristics of a continuous LFM signal in the FRFD are analyzed,and then the spectral distribution characteristics of a LFM signal in the discrete FRFD are analyzed.Second,the critical resolution distance between the peaks of two LFM signals in the FRFD is deduced,and the relationship between the dimensional normalization parameter and the distance between two LFM signals in the FRFD is also deduced.It is discovered that selecting a proper dimensional normalization parameter can increase the distance.Finally,a method to select the parameter is proposed,which can improve the resolution ability of the fractional Fourier transform (FRFT).Its effectiveness is verified by simulation results.     

LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知模型研究

在传统压缩感知(Compressed sensing, CS)基础上,提出了一种基于盲压缩感知(Blind compressed sensing, BCS)理论的线性调频(Linear frequency modulated, LFM)雷达信号欠采样与重构的多通道模型.这一机制在稀疏基未知的条件下,利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform, FRFT)域上良好的能量聚集特性,将多个LFM信号看作是在多个未知阶次下FRFT域的稀疏表达,通过时延相关解线调和逐次消去相结合的的欠采样方法逐一估计出每个通道的LFM信号满足聚集性条件的特定分数阶傅里叶域,以此构造出该通道LFM信号对应的DFRFT正交稀疏基字典,以各DFRFT 正交基为对角块构建混合信号正交稀疏基字典,最后利用块重构算法从测量值中估计出稀疏信号,同时验证了LF M信号多通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对多路LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知.     

基于FRFT的均匀圆阵DOA估计

针对广泛应用于第三代移动通信系统中的均匀圆阵,将分数阶Fourier变换的时频特性和分数阶Fourier域波束形成技术相结合,给出一种多分量LFM信号的波达方向估计算法。与其他方法相比,该算法在一定程度上提高了精确度。仿真验证了在多径和多普勒频移存在的复杂信道中算法的有效性。     

FRFT-TDCS应对多分量LFM干扰的最优阶次选择算法*

针对FRFT-TDCS系统应对多分量LFM干扰信号时的变换阶次选择问题,提出了一种以寻求最大可用带宽为标准的FRFT-TDCS最优阶次选择算法。首先分析了LFM干扰信号在FRFT域内不同阶次下的频谱分布特征,对其能量聚焦时的展宽、位置以及幅值进行了量化;然后通过预设门限对不同变换阶次时的干扰频谱进行标记并统计,选择使可用子载波个数最多的变换阶次作为系统最优阶次;最后对CSK解调模型进行推导,得出了系统误码率与基函数自相关函数之间的关系,证明了增加系统可用子载波个数可以降低误码率。仿真结果表明：该方法在应对多分量LFM干扰时,可以自适应确定系统最优阶次,降低基函数的峰值和均值,提高发射波形的LPI、LPD性能,有效降低系统误码率。     

基于均匀圆阵的LFM信号DOA估计

针对为解决对雷达和通信中的线性调频信号源(LFM)定位的难题,为提高定位精度,提出了一种基于均匀圆阵的测向定位方法.方法通过分数傅立叶变换(FRFT)对LFM信号的能量聚焦特性,构造出一种新的FRFT域阵列数据模型;采用UCA-RB-MUSIC算法测向,通过模式激励法把阵元空间转换到实波束空间,对谱函数进行二维搜索,得到辐射源的方位角和俯仰角.通过理论推导和仿真验证,证明方法具有测向精度高、运算量小、360°全方位测向的优点.     

多分量调频信号的阵列处理时频交叉项的抑制方法

在应用时频-MUSIC方法对多分量调频信号进行到达角估计的问题中,针对时频分布中交叉项的存在对估计性能的影响,提出了一种基于阵列信号处理抑制时频分布交叉项的新方法。该方法利用多信源在各阵元上的延迟对时频分布交叉项振荡相位的影响,联合运用多通道信号处理和图像处理的方法,采用二维乘法滤波,减小高频振荡交叉项在时频图像中的占据区域,从而达到抑制交叉项的目的。仿真实验显示该方法具有良好的效果。