基于Radon变换的线性调频信号参数提取

在电子侦察(ELINT)中对于线性调频信号的参数提取目前主要有Radon-Wigner变换,而这种算法要求运算量比较大,运算时间也比较长.文中从图像处理的角度,利用Radon变换的直线提取功能对信号的Wigner-Vill分布的时频图像进行参数提取,并且对原来的算法进行一定的改进.仿真结果证明这个算法具有实时性和精度高等特点.     

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。     

线性调频信号参数快速估计

线性调频(LFM)信号参数检测是对SAR对抗的一个重要问题，本文在对用Radon—Wigner变换、快速解线调和最大似然(ML)估计和分析LFM信号的基础上，给出一种消除ML估计带来旁瓣的方法，进一步提出了一种局部快速搜索的最大似然估计法，并用于LFM信号的起始频率和调频斜率等参数的估计。最后给出了三种快速算法的计算机模拟结果。     

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。     

一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一.此类图像的复原很大程度上取决于对点扩散函数的准确估计.对于匀速直线运动的模糊图像,运动方向和模糊尺度是确定点扩散函数的两个关键参数.介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方向的思路、步骤;针对实际拍摄的模糊图像频谱中严重影响原算法的十字亮线现象,分析了其成因,并提出了一种改进算法.算法根据十字亮线的特性,采用频谱分块的思想以消除检测干扰.实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

基于Radon变换的SAR成像多普勒模糊估计

文中主要分析合成孔径雷达(SAR)成像的多普勒模糊及其估计.首先推导了SAR斜视角和距离-多普勒(RD)域线性距离徙动斜率间的关系,通过在RD域而不是在距离-脉冲时域(RA域)来估计回波轨迹.讨论了基于Radon变换的RD域估计多普勒模糊数的方法.仿真实验和星载RADARSAT实测数据验证了估计算法的正确性与合理性.     

基于Hough变换的运动模糊图像参数估计与恢复

在日常生活中,人们用相机拍摄景物时,经常会出现相机与景物之间存在相对运动的现象,这就使所拍摄图像产生了运动模糊。对于运动模糊的图像处理,一般是先找到图像的退化模型,然后对图像采取相反过程进行复原。而这其中的关键在于退化模型中运动方向和运动长度两个参数的估计。文中针对这一问题,采用基于Hough的运动模糊图像参数估计方法对运动方向进行估计,进而通过Radon变换得到运动长度,最后通过维纳滤波进行图像复原。结果表明该方法在一定程度上可以进行运动模糊图像的有效恢复。     

一种基于Chirp Z变换的高效LFM信号参数估计方法

针对传统线性调频信号参数估计算法要么计算量大,要么估计精度差的问题,文章提出了一种基于ChirpZ变换的高效估计方法。首先利用时延相关得到瞬时自相关序列,并作FFT粗略得出峰值频率,然后用ChirpZ变换局部细化频谱得到调频斜率估计值,再用此估计值解调原序列获取起始频率估计值。该方法在运算量增加不大的情况下,大大提高了参数估计精度。理论分析和仿真结果都表明该方法行之有效。     

低信噪比下基于DAF的LFM信号参数估计新方法

提出了一种基于序列重组提升输入信噪比,然后利用离散模糊函数(DAF)估计LFM信号参数的新方法.该方法在不增加采样数据的点数,从而保证实时处理的前提下,可以提高参数估计的精度,同时降低正确估计对输入信噪比的要求.该文对所提方法的基本原理及估计性能进行了理论分析,并通过仿真实验验证了方法的有效性.     

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。     

基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法

相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准;然后基于高斯随机噪声,构建了HFM信号的似然函数,并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数,最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优,从而实现HFM信号的参数估计;通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时,HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界,且运算量约是原来的1/3,在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。     

基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法

相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估...     

基于周期Choi-Williams Hough变换的线性调频连续波信号参数估计算法

在采用联合CWH(Choi-Williams Hough)变换估计多周期线性调频连续波(LFMCW)信号的参数时,当观察时间大于一个周期时,输出信号的信噪比不再随时间的增加而增大,且时频图中会出现多个峰值干扰信号参数的估计。结合CWH对LFMCW 信号的能量聚集和相干累积思想,该文提出一种基于周期CWH变换的多周期LFMCW信号的参数估计算法,给出了多周期LFMCW信号的PCWH变换公式;分析了PCWH输出信噪比与观测时间和观测样本信噪比的关系;分析了参数估计精度。最后,数值仿真验证了该算法的有效性,证明在对多周期LFMCW信号参数估计时,PCWH更优。     

基于小波变换的数字调制信号识别方法的研究

该文介绍了一种基于小波分类特征的数字调制信号的识别方法,创新之处在于同时应用了连续小波变换和多层小波分解两种方法提取信号的特征,并且对于不同调制信号采用了不同的分类特征。算法实现时不需要进行码元周期估计以及同步时间估计,从而使分类器的设计变得简单,判决准则简化,提高了运算速度和识别率。     

一种适合突发数字通信的快速载波频偏估计算法

给出了一种适用于MPSK解调的非数据辅助(NDA)载波频偏估计算法,该算法采用前向开环载波同步方式,与传统的Costas环相比,这种方式具有同步速度快、载波频偏估计范围大的优点,尤其适用于高速突发数字通信系统。理论和实验结果表明,该算法计算量小,复杂度低,抗噪声性能好,适合于工程实现。     

多线性调频信号瞬时频率估计快速算法

对多线性调频信号的瞬时频率估计问题提出一种快速算法,该算法以特征子空间跟踪算法为基础,结合矩阵线性变换和多项式方程求根得到参数估计。该算法的优点是计算量小,其计算量仅与短时傅里叶变换相当;频率分辨力较高;多信号情况下不存在交叉项问题;当多个分量的功率差异达到14 d B时仍能有效估计瞬时频率。但是,由于采用了矩阵求逆的步骤,该算法在低信噪比环境下性能较差。仿真实验显示在信噪比不低于6 d B时,算法具有明显的优越性。     

基于小波变换的数字通信信号识别

小波变换对瞬态信息具有较强的检测能力。不同的数字通信信号在码元变化时呈现不同的瞬态信息。分别对幅度未归一化和幅度归一化的3种数字信号（ASK、FSK、PSK）进行小波变换,提取变换后包络方差与均值平方之比作为分类的特征参数,最后利用人工神经网络进行分类识别。仿真结果表明,在低信噪比（5dB）时该算法仍具有很高的识别率。     

基于窗口平均频率算法的调制信号识别

给出了一种对非平稳信号的时频特性进行快速分析的算法——移动窗口平均频率算法,通过移动窗口来截取信号,并计算窗口内信号平均频率来获得信号的时频分布,具有算法简单、运算速度快的特点;通过MATLAB仿真验证了该方法的有效性和可靠性;并给出了该算法的一个应用实例——从噪声中识别数字调制信号,能够对ASK、FSK、PSK等信号的调制类型进行识别,改善了信号识别的性能。     

复合调制雷达信号时差估计算法

现代雷达信号环境中, 复合调制信号正在逐步得到广泛应用。该文提出了一种针对频移键控与二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号的时差估计算法。该算法紧密结合该信号子脉冲频率分布具有对称性, 时域长度具有一致性等特点, 通过子脉冲相关函数的理论推导得出FSK-BPSK复合调制脉冲信号的相关函数。最后利用相关函数拟合算法, 可根据观测数据进一步精确估计时间延迟(TDOA)。通过仿真实验, 证明该算法相比于其他时差估计算法, 其算法估计的准确性、抗噪性都有明显提升, 且适用于带宽较小的复合调制信号的时差估计情况。      

利用高阶累积量实现数字调制信号的识别

文中提出一种基于高阶累积量识别多种数字调制信号的算法。首先推导计算各信号的八阶累积量,从二、八阶累积量中提取一个特征参数,实现以更少参数识别更多信号的目的;然后,为提高MFSK的识别率,从微分后MFSK信号的四、六阶累积量中提取一个特征参数完成识别。仿真结果显示,通过利用这两个参数可以实现2 ASK/BPSK、4 ASK、8 ASK、QPSK、8 PSK、2 FSK、4 FSK、8 FSK、16 QAM、64 QAM等多种数字调制信号的识别。