基于ZAM-GTFR的2FSK/BPSK复合信号参数估计方法

针对跳频频率为2的频率编码与二相编码复合调制信号(2FSK/BPSK)参数难以估计的问题,通过对2FSK/BPSK信号ZAM-GTFR变换的分析,提出了一种参数估计方法。首先对接收信号进行ZAM-GTFR变换,并进行一维搜索获得反映BPSK相位突变的负尖峰,再做快速傅里叶变换,根据基波频率估计相位编码码速率;同时,利用负尖峰出现的频点以及ZAM-GTFR时频图的脊线,对脊线做二值离散以及差分,分别提取2FSK频率及其码速率。仿真分析表明,在讨论的信号模型下,当信号全频段信噪比大于-1dB时,该算法能以正确率优于90%的较高精度估计信号参数。

基于ZAM-GTFR和Hough Transform的LFM信号检测

对于诸如电子对抗、电子情报等领域,噪声环境下的未知参量信号检测是一个关键问题。本文提出了ZAM-GTFR结合霍夫变换对线性调频信号的一种新的检测方法。对于特定的复高斯白噪声环境下的线性调频信号,检测的过程等效于对ZAM-GTFR沿瞬时频率直线作积分,再用积分值与门限做比较。仿真结果证实了此检测方法的有效性。

复杂调制形式脉压雷达信号的识别方法

如今,脉压雷达采用的脉内调制形式日益增多且越来越复杂。而传统的识别方法只能识别有限的几种简单调制样式的雷达信号。为了解决这个问题,提出一种基于ZAM-GTFR法和Radon变换的分类方法。该方法通过对信号进行ZAM-GTFR分析以及Radon变换提取最佳旋转角和满足一定条件的尖峰数,将信号区分开,能识别包括正弦调频信号和多相编码信号等在内的多种具有复杂调制形式的脉压雷达信号。仿真实验表明,该方法在-3 dB时能达到94%的平均正确识别率。