联合STFT-迭代变权拟合的LFM信号参数估计方法

针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法估计精度与估计速度难以兼得,以及对信号畸变敏感的难题,提出了一种联合Rife插值改进的短时傅里叶变换(STFT)-迭代变权最小二乘线性拟合(IRLSF)参数估计的方法。使用Rife插值改进的STFT较好地保持了LFM信号瞬时频率曲线的线性特征,迭代变权处理有效地抑制了估计得到的瞬时频率中出现异常值对参数估计精度的影响。该方法无需进行复杂的计算和参数搜索,实时性好。仿真分析表明,相对于常规最小二乘线性拟合(CLSF)方法信噪比下限降低了4dB。湖试结果验证了该方法的有效性和实用性。

基于插值短时分数阶傅里叶变换-变权拟合的线性调频信号参数估计

针对低信噪比下线性调频(LFM)信号参数估计精度不高的问题,提出一种基于Rife插值短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)-变权拟合(VWSF)方法。该方法利用STFRFT提高LFM信号的聚集性,实现对LFM信号瞬时频率的高精度估计,并通过VWSF进一步提高信号初始频率和调频率的估计精度。推导得到了初始频率和调频率估计的克拉美-罗限(CRLB),分析了信号时长、滑窗次数等因素对CRLB的影响。仿真实验及海试结果表明,相比于传统基于短时傅里叶变换的估计方法,Rife插值STFRFT-VWSF方法具有更高的LFM信号参数估计精度。