三阶多项式相位信号参数估计

三阶多项式相位信号常用于描述复杂运动目标的雷达回波,但其未知参数多,参数估计实现起来比较困难。针对此问题,本文提出了一种分两步的三阶多项式相位信号参数估计方法:首先利用Radon变换提取三阶多项式相位信号在三次相位变换后对应的直线,从而得到相位参数的初始值估计;然后将初始值代入最大似然估计函数并利用单纯形法对其进行优化得到精确估计结果。给出了单分量和多分量情况下的参数估计流程。仿真结果表明,本文算法估计性能达到CRB界,且起始工作信噪比门限低。

利用HAF-LVD特性的复杂运动目标ISAR成像算法

在复杂运动目标的逆合成孔径雷达成像中,由于转动矢量的时变会产生方位向的高阶相位项,导致方位成像的严重散焦,传统的距离-多普勒算法和线性调频模型已不再适用.因此,在建立逆合成孔径雷达成像回波信号为立方相位信号形式的基础上,提出了利用高阶模糊函数-吕氏分布特性的逆合成孔径雷达成像算法.首先,根据高阶模糊函数和吕氏分布思想定义了双延时参数化瞬时自相关函数,并利用变尺度操作去除耦合及快速傅里叶变换实现信号能量积累.然后,利用得到的高阶模糊函数-吕氏分布完成运动参数的非搜索估计和目标逆合成孔径雷达成像.由于引入可调整的缩放因子,该算法能够在保证成像质量和运算效率的基础上,有效避免谱模糊,灵活应对更加多变和恶劣的成像环境.仿真结果验证了该算法的有效性.

基于改进型快速双线性参数估计的复杂运动目标ISAR成像

针对复杂运动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中多普勒扩散导致的成像质量下降,该文在建立方位回波信号为立方相位信号(CPS)的基础上,提出一种基于改进型快速双线性参数估计的复杂运动目标ISAR成像方法。该方法通过利用双线性立方相位函数,非均匀快速傅里叶变换(NUFFT),基于Chirp-z的尺度变换以及快速傅里叶变换(FFT)等操作,能够快速实现CPS参数估计和复杂运动目标的ISAR成像。由于实现过程均采用NUFFT和FFT快速实现,该方法计算量小,并且双线性操作可以保证其具有较好的抗噪声性能和交叉项抑制性能。理论分析和仿真结果验证了该ISAR成像算法的有效性。

一种三阶多项式相位信号去噪的字典学习算法

在加性高斯白噪声的影响下,对于三阶多项式相位信号(CPS),经典的字典学习算法,如K-means Singular Value Decomposition(K-SVD),递归最小二乘字典学习算法(RLS-DLA)和K-means Singular Value Decomposition Denoising(K-SVDD)得到的学习字典,通过稀疏分解,不能有效去除信号的噪声。为此,该文提出了针对CPS去噪的字典学习算法。该算法首先利用RLS-DLA对的字典进行学习;其次采用非线性最小二乘(NLLS)法修改了该算法对字典更新的部分;最后对训练后的字典通过对信号的稀疏表示得到重构信号。对比其它的字典学习算法,该算法的信噪比(SNR)值明显高于其它算法,而均方误差(MSE)显著低于其它算法,具有明显的降噪效果。实验结果表明,采用该算法得到的字典通过稀疏分解,信号的平均信噪比比K-SVD,RLS-DLS和K-SVDD高出9.55 dB,13.94 dB和9.76 dB。

改进的多分量LFM信号参数估计算法及其快速实现

提出了一种基于改进三次相位函数的多分量线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法。该算法只需要通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来估计LFM信号参数。在多分量的情况下,讨论了信号自项和交叉项与时间的关系,发现自项和交叉项对时间有不同的依赖性。为了克服交叉项的影响,提出了加权平均的方法来改进算法。然后推导了三次相位函数的FFT快速算法,并进一步采用了舍入最近采样点的方法改进算法,使其可以应用于实际的离散采样系统。仿真试验表明,此方法在低信噪比下估计多分量LFM信号参数效果显著,其快速算法在大大降低运算量的同时,与原算法相比较,仍然保持了良好的估计性能。

改进的三次相位函数法LFM雷达信号参数估计

为了研究对线性调频(LFM)雷达信号的参数估计,提出了利用改进的三次相位函数法对LFM雷达信号进行参数估计.三次相位函数法可提取信号的相位函数的各项系数,并且只需通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来进行估计参数,具有较高的精度和良好的低信噪比能力,但是计算量较大.针对三次相位函数法计算量大的问题,提出调频斜率搜索范围设定准则及双尺度调频斜率搜索法,可减少大量计算量,同时保持了低信噪比下的算法精度.仿真测试结果表明,新算法有效地减小了计算量,并且保证了低信噪比下的算法精度,算法性能得到了提高.

谐波信号四阶累积量中所含信号信息研究

研究了谐波信号四阶累积量 ,发现它比二阶、三阶累积量所含信息更丰富。它可以分析出谐波信号各分量间频率及相位存在的三种关系 :频率 (相位 )双对耦合、频率 (相位 )三次耦合、频率 (相位 )相互独立。这三种关系在多次谐波信号中可能同时存在 ,也可能存在一种或两种。此外 ,当有频率耦合时 ,还可提供信号的相位信息。为了简化计算 ,本文着重研究了四阶累积量对角切片及其频谱 ,并用仿真实例验证了不同频率 (相位 )

基于多片ADSP的PPS雷达信号参数估计算法实现

采用四片ADSP-TS101S构成的雷达信号参数估计平台,实现了基于三次相位函数的多项式相位信号参数估计算法。该算法只需要通过二阶非线性变换即可实现PPS的参数估计。硬件实验表明,该算法可在低信噪比条件下准确地估计PPS参数,并且通过多片流水式的并行处理,最大限度地节省了估计时间。

线性调频雷达信号参数估计算法的多片ADSP实现

针对线性调频(LFM)雷达信号的参数估计问题,采用4片ADSP-TS101S构成的雷达信号参数估计平台,实现了一种基于改进三次相位函数的LFM信号参数估计算法.该算法只需要通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来估计LFM信号参数.在多分量的情况下,讨论了信号自项和交叉项与时间的关系,提出使用加权平均的方法来改进算法,有效抑制了交叉项干扰.实验表明,在较低信噪比下,该算法可以有效地估计多分量LFM信号参数.

基于改进ICPF的多分量LFM信号参数估计

针对线性调频信号参数估计中搜索匹配过程带来的计算量问题,提出一种基于改进ICPF的多分量线性调频信号参数估计方法。给出了一种基于非均匀快速傅立叶变换的ICPF改进算法,利用改进的ICPF算法估计线性调频信号的调频率,利用解线频调方法估计中心频率和幅度。方法避免了参数估计过程中的搜索匹配过程,计算复杂度低,在低信噪比条件下具有较好的估计性能。仿真结果验证了方法的有效性。

基于频率轴反转的机动目标距离徙动补偿方法

机动目标在长时间积累时间内发生严重的距离徙动与多普勒徙动,影响雷达对目标的检测性能.针对该问题,该文提出一种基于频率轴反转变换与广义自相关变换的机动目标检测与高阶运动参数估计快速算法.首先在距离频域利用频率轴反转变换校正距离徙动,信号变为立方相位信号;然后利用广义自相关变换与广义变尺度傅里叶变换实现信号降阶与参数非搜索估计;最后利用估计参数对原始信号解调频,并完成目标能量的积累.与现有的Keystone,广义Radon-Fourier变换,Radon-吕分布和Radon-分数阶傅里叶变换相比,本文方法可以快速校正距离徙动,实现非搜索的目标参数估计,达到低计算复杂度与检测性能的折中.仿真实验表明,该方法可有效完成机动目标的检测与参数估计.

OTHR低信噪比下的机动目标检测算法

在天波超视距雷达(OTHR)中,采用短时间相干积累时,可以提高数据率和检测效能,减小电离层污染。但采用短时间相干积累时,目标信噪比往往较低,检测难度较大,而机动目标的多普勒扩展进一步增加了目标的检测难度。传统的机动目标检测算法利用基于高阶模糊函数(HAF)的多普勒补偿算法来提高机动目标的可检测性,但由于HAF多次用到非线性变换,而每次非线性变换都会损失部分信噪比,因此对输入信噪比要求较高,难以适应于更低信噪比环境下的机动目标检测。将机动目标回波建模为三阶多项式相位信号,采用一种低非线性度的运动参数估计方法并结合多普勒补偿算法对目标回波进行处理,仅需要一次相位降阶操作,减少了信噪比损失,降低了对输入信噪比的要求。经过仿真验证,该算法的输入信噪比门限为-3dB,而HAF算法的输入信噪比门限为3dB。

Radon_CPF+NLS算法估计性能研究

三阶多项式相位信号常用于无线通信、雷达、声纳系统、生物学、地震学等领域,但其参数估计较为困难。针对此问题,采用基于Radon_CPF算法和单纯型法的Radon_CPF+NLS算法实现了对三阶多项式相位信号的相位参数估计,分析了算法的估计性能,并针对实际信号处理中可能遇到的问题进行了仿真实验,重点研究了数据长度、信号能量、信号参数临近等情况对算法参数估计的影响,讨论了该方法适用的范围,为该方法应用于实际信号处理提供了理论依据。

2(1/2)谱在直升机声信号特征提取中的应用

介绍了四阶累积量对角切片的一种定义,分析了其傅里叶变换(212谱)在提取三次相位耦合特征方面的良好性能及其估计方法;将其应用于具有三次相位耦合的直升机声信号特征提取。仿真结果表明,利用该方法能够分析信号的三次相位耦合信息,且具有计算方法简单、运算速度快及良好的抑制高斯噪声的优点。实际的数据处理结果验证了该方法的有效性。

基于三次相位变换的多项式相位信号参数估计

分析了多分量三阶多项式相位信号交叉项对三次相位变换参数估计方法带来的影响,提出了一种改进三次相位变换的多项式相位信号参数快速估计方法,利用Radon变换对三次相位变换结果进行优化,消除交叉项影响,并对利用该方法进行三阶多项式相位信号进行参数估计的关键问题做了研究。仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下对多分量三阶多项式相位信号估计结果较为精确。

基于NUFFT的三次相位信号参数估计

在雷达多脉冲相参积累过程中,高速机动目标的速度模型可建模为三次相位信号,其中,调频率和二次调频率是引起多普勒频移的因素。如何快速估计调频率和二次调频率对雷达多脉冲相参积累至关重要。针对传统算法在三次相位信号参数估计中存在低计算复杂度与高抗噪声性能矛盾的问题,本文提出一种基于非均匀傅立叶变换的三次相位信号参数估计方法。首先,基于非均匀傅立叶变换对HAF-ICPF方法进行改进;然后,利用改进的HAF-ICPF方法估计三次相位信号的参数。改进的HAF-ICPF方法由于避免了复杂的搜索过程,在保持原有高抗噪声性能的基础上,大大降低了计算复杂度。仿真结果验证了方法的有效性。

组合幂调频信号的时频移估计

为了准确估计接收信号的时频移参数和降低估计复杂度,设计了一种组合幂调频(CPFM)信号,该信号由具有时间间隔的正负幂调频(PFM)信号构成,并提出了基于CPFM信号的时频移估计算法。在算法中首先将CPFM信号降阶,然后独立地估计时延和频移,即采用三次相位函数(CPF)估计时延,通过正负PFM相位相消后再估计频移。相比于分数阶傅里叶变换(FRFT)时频移估计算法,所提算法避免了时延估计对频移估计的影响,而且仅需两次一维搜索,降低了计算量。仿真结果表明,该算法能准确地估计CPFM信号的时延和频移,并且频移估计均方误差(MSE)接近克拉美劳下界(CRLB)。

改进的多项式相位信号参数快速估计方法

提出了一种改进的三次相位变换的多项式相位信号参数快速估计方法,利用Radon变换对三次相位变换结果进行优化,消除交叉项影响,并对利用该方法进行三阶多项式相位信号进行参数估计的关键问题做了研究。利用双尺度搜索的方法对调频斜率、角度分别进行搜索,大大减小了该算法的计算量。仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下对多分量三阶多项式相位信号估计结果较为精确,且计算量较小。