多分量LFM干扰及动态环境下DBOC信号的捕获

针对双二进制偏移载波(double binary offset carrier,DBOC)信号在多分量线性调频(linear frequency modulation,LFM)干扰和动态环境下捕获算法缺乏的问题,提出布莱克曼窗预处理结合分数阶傅里叶变换(fractionalFouriertransform,FRFT)的干扰抑制算法以及离散多项式相位变换(discretepolynomial-phase transform,DPT)、部分匹配滤波器(partial matching filter,PMF)结合快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)加频谱校正的捕获算法。该算法首先对接收信号做布莱克曼窗预处理,抑制干扰谱线输出旁瓣,提高干扰汇聚的精确性;然后利用分级算法快速搜索信号的最优阶数,在保证精度量级的条件下减少了运算量;最后,在对应的最优阶数下做FRFT,结合干扰判断和轮询算法,逐个完成多分量LFM干扰的抑制。对干扰抑制后的信号首先利用定阶算法确定其动态阶数;然后通过DPT对动态信号做降阶处理,去除动态项;最后利用PMF-FFT加频谱校正完成DBOC信号的捕获。仿真结果表明,所提算法能够准确并完全地对三个LFM干扰分量进行逐个抑制,且抑制后的干扰分量不会对其他干扰分量的抑制造成影响。在检测概率达到1时,经过布莱克曼窗预处理后算法的信噪比比经过汉明窗预处理和经过凯塞窗预处理后算法的信噪比分别提升了4 dB和6.4 dB,比未经过预处理算法的信噪比提升了7.2 dB。此外,使用频谱校正可以突出捕获峰值,提高捕获精度。与未经频谱校正算法相比,经过频谱校正后算法的信噪比提升了1.6 dB,且能减少一定的捕获时间。

基于线性调频连续波的合作式通信辐射源测距

针对加速运动目标参数估计中,离散多项式变换方法无法进行非整数估计的问题,本文提出基于瑞夫算法的离散多项式变换法和基于Chirp-Z变换的离散多项式变换法2种新型离散多项式变换算法,对加速运动目标速度和加速度进行估计,并对2种算法的估计误差和计算量进行了分析比较。结果表明:2种算法在信噪比-20 dB时均方误差开始接近克拉美罗界。基于瑞夫算法的离散多项式变换法与3次迭代基于Chirp-Z变换的离散多项式变换法均可在较低信噪比下可实现任意频率的有效估计且性能接近,二者均可实现低信噪比下速度、加速度的有效估计,但基于瑞夫算法的离散多项式变换法计算量远小于3次迭代基于Chirp-Z变换的离散多项式变换法。

基于二次混频DPT的LFMCW雷达多目标检测和参数估计

针对LFMCW雷达中高速加速运动目标的检测问题,该文提出一种二次混频DPT处理方法。利用三角线性调频信号的调频对称性,采用上、下调频差拍信号二次混频的方法消除目标高速运动导致的跨距离单元走动现象。按距离单元进行的DPT处理可获得目标加速度和初始速度的估计。进一步重点研究了多目标存在时的参数估计问题。分析了多目标交叉项的特点,得出了一次交叉项形成有效干扰以及二次交叉项出现的条件。借助于Clean算法的思想,通过依次检测并剔除能量最强目标,有效解决了多目标参数估计问题。给出了多目标处理的主要步骤。仿真结果验证了该文方法及结论的有效性。

基于DPT-CZT处理的LFMCW雷达参数估计

提出了一种基于DPT-CZT处理的速度-加速度联合估计方法。根据差拍信号相位在快、慢时间轴上的二维联合特性,沿其慢时间维进行DPT处理,可以消除快、慢时间线性耦合项,同时实现了慢时间维相位的降阶处理,从而可以获得目标速度-加速度的联合估计。为确保速度估计的无模糊性,采用CZT变换对目标可能存在的频段进行密集采样以提高频率测量的精度。给出了速度-加速度联合估计的具体实现步骤以及CZT处理中参数的确定。基于速度、加速度估计值对差拍信号进行补偿,从而可以对速度估计进行进一步修正并获取目标距离的估计。仿真结果验证了方法的有效性。

DPT和虚拟阵列相结合的相干NLFM信号的DOA估计

针对无线电通信领域中经常遇到多径传输和反射因素的现象,必须考虑宽带相干信号源的存在。提出一种离散多项式相位变换(DPT)与虚拟阵列变换法相结合的相干非线性调频(NLFM)信号的波达方向(DOA)估计方法,并对其中的算法做了对比、分析和改进。解决了常规MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带信号、相干信号的问题,不仅能更准确地进行DOA估计,而且不损失阵列的孔径,提高了阵元数的利用率。同时还提出了当两个信号源很近的情况下的角度估计算法。仿真实验证明了该算法的有效性。

双基地多载频FMCW雷达目标加速度和速度估计方法

双基地多载频FMCW雷达采用稀布阵发射多载频FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)信号,阵列接收目标回波。受速度和加速度的调制,机动目标回波多普勒频谱展宽,导致雷达检测性能下降。该文分析了双基地多载频FMCW雷达的信号模型,提出将多项相位变换和相位差法结合来实现目标加速度和速度高精度估计的方法。分析了该方法在不同数据分段情况下的性能。仿真结果表明,该方法能够以较小的运算量对目标加速度和速度进行高精度估计。

基于调频连续波信号的双基地ISAR成像研究

在将调频连续波(FMCW)信号应用于双基地ISAR的成像过程中,针对应用FMCW信号在回波信号中产生距离快时间和方位慢时间耦合项的问题,提出了应用离散多项式相位变换的方法进行组合参量估计,通过估计出的组合参量构造补偿函数对回波信号进行相位补偿,消除了一次耦合项产生的固定频偏和二次耦合项引起的主瓣展宽,对补偿后的回波信号应用距离多普勒算法可获得清晰的目标二维像,通过仿真表明:所述的补偿算法能有效改善应用FMCW信号而产生的目标像散焦现象,获得聚焦良好的点目标像。

双基地多载频MIMO雷达目标运动参数估计

双基地多载频多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达采用稀布阵发射多载频调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)信号,阵列接收目标回波。本文分析了双基地多载频MIMO雷达的信号模型,提出将多项相位变换和解调频技术结合来进行目标运动参数估计的方法,从而大大减少了运算量。针对多载频MIMO雷达提出了一种新的解速度模糊方法,该方法原理简单、易于工程实现,且速度估计精度较高。仿真结果表明,本文方法能够对目标运动参数进行有效估计。

线性调频-伪码调相复合信号的伪码盲估计新算法

针对线性调频-伪码调相复合信号的伪码估计问题,提出一种基于离散多项式相位变换和频谱搬移的伪码盲估计新算法。首先采用平方法消去伪码的相位突变,然后利用离散多项式相位变换估计调频斜率,利用估计的高精度调频斜率重构二阶指数项,对原复合信号进行解线调,再对解线调后的信号取实部从而可得正弦载波与伪码调相的复合信号,采用频谱搬移的方法可恢复出原伪码序列。仿真结果表明,该算法在信噪比大于等于3 dB时可正确估计出伪码,且性能随子脉冲个数的增加而改善,与FM-AM时频分析方法相比具有更好的估计效果。

基于离散多项式变换的宽带线性调频信号波达方向估计

为了解决宽带信号处理的问题,研究了一种宽带线性调频(LFM)信号的波达方向(DOA)估计方法。该方法采用离散多项式变换(DPT)将宽带的LFM信号变换成窄带的,经过变换后,即变换为单个正弦信号和新的噪声。这样可将时变的方向向量转化为时不变的方向向量,再采用常规的窄带信号处理方法——多信号分类(MUSIC)算法,对信号的波达方向进行估计。理论分析和仿真结果表明,该方法能够精确地估计信号的波达方向;不仅计算量小,易于实现,而且估计性能好。

一种天波雷达机动目标运动补偿算法

天波超视距雷达通常通过多普勒处理来检测动目标。机动目标的运动速度随脉冲发生变化,其多普勒频谱将被展宽。频谱展宽一方面降低了目标的信噪比,降低目标检测概率。另一方面使得目标参数估计不准确。为了实现对机动目标的长时间相干积累,提高机动目标的检测概率,文中提出一种新的机动目标运动补偿算法,该算法通过两维搜索以及快速傅里叶变换来获得三阶系数估计。与离散多项式相位变换算法相比,该算法能够在更低的信噪比条件下实现运动补偿。给出了仿真结果,结果证明所提算法的有效性。

高动态环境下高阶双二进制偏移载波信号的精确捕获

针对高动态环境下双二进制偏移载波(DBOC)调制信号无法精确捕获的问题,该文提出一种基于部分匹配滤波结合快速傅里叶变换(PMF-FFT)的捕获方法。又针对捕获过程中相关损失和扇贝损失引起的检测性能降低问题,提出一种改进的捕获方法。该方法首先利用离散多项式相位变换(DPT)去除接收信号的高阶动态项,然后针对DBOC信号重新设计PMF-FFT算法;最后利用频谱校正法对FFT后的功率谱最大值进行校正。仿真结果表明,在同一条件下,该方法将检测概率提高了2 dB左右,并且有效缩短了捕获时间。

SFM干扰和高动态环境下DBOC信号的捕获

针对DBOC信号在正弦调频干扰(sinusoidal frequency modulation,SFM)和高动态共存环境下的捕获方法匮乏的问题,提出了一种基于正弦调频变换(discrete sinusoidal frequency modulation transform,DSFMT)结合离散多项式相位变换(discrete polynomial-phase transform,DPT),线性调频Z变换(CZT)的捕获方法。首先对接收到的信号做DSFMT,接着确定干扰位置并置零再做IDSFMT完成SFM干扰的抑制,然后利用定阶算法确定干扰抑制后信号的动态阶数再通过DPT去除其高阶动态项,最后利用CZT算法完成信号的捕获。仿真结果表明,在相同条件下,本文算法的检测概率比DSFMT-apFFT算法提高大约17 dB,比PMF-apFFT算法提高大约30 dB,比PMF-FFT算法提高大约34 dB。

高动态BOC信号捕获算法

针对传统的捕获算法无法实现高动态环境下二进制偏移载波(BOC)信号同步问题,设计了一种分数阶傅里叶变换(FRFT)与离散多项式相位变换(DPT)相结合的捕获算法。该算法首先根据定阶运算得到接收信号的动态阶数来判定是否需要进行降阶处理,然后通过对FRFT捕获算法输出的谱峰值搜索得到动态参数和码相位的估计值来完成捕获。理论分析和仿真结果表明,所提算法在原有FRFT捕获算法的基础上消除了二阶多普勒变化率的影响,能够成功捕获到高动态BOC信号。与其他算法相比,所提算法进一步增强了整个捕获结构的动态适应能力和抗噪性能,并且在检测概率和捕获时间方面具有优越的性能。

基于相参处理的宽脉冲信号参数估计快速算法

提出了一种宽脉冲信号参数估计快速算法,利用抽取的方法来降低宽脉冲信号参数估计的计算量。首先,对宽脉冲正弦波信号进行抽取构造相参脉冲串,利用相参脉冲频率估计算法进行频率估计。其次,对于宽脉冲线性调频信号,对其做延时相关之后即可转化为宽脉冲正弦波信号,然后在上述抽取和相参处理方法的基础上即可得到宽脉冲线性调频信号参数估计值。性能分析和仿真结果表明,该算法在保证一定的参数估计精度前提下,大大降低了算法的计算量,有利于宽脉冲信号参数估计的实时处理。

基于FRFT的双二进制偏移载波信号捕获算法

为了解决传统算法无法实现高动态下双二进制偏移载波(Dual binary offset carrier modulation,DBOC)信号同步的问题,提出了一种离散多项式相位变换(Discrete Polynomial phase Transformation,DPT)与部分匹配滤波器(Partial Matched Filter,PMF)结合分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的算法。该算法首先通过DPT-FFT方法得到的动态阶数判断接收信号是否需要降阶处理,如果信号带有二阶多普勒变化率,先对信号进行降一阶处理,然后用PMF-FRFT的方法进行捕获。如果信号没有二阶多普勒变化率,只带有一阶多普勒变化率,直接使用PMF-FRFT的方法进行捕获。由MATLAB仿真结果可知,该算法相比DPT-PMF-FFT算法捕获概率有近9.5 dB的提升,并且该算法有效缩短了捕获时间。所以该算法可以较好完成高动态下信号的捕获。

基于多项式变换的参数估计方法

本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较。首先给出SNCK信号参数估计的一般过程。为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积。本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法。