脉冲噪声下基于Sigmoid的LFM信号参数估计

由于脉冲噪声具有的短时大幅值特性,使得基于高斯假设的信号参数估计方法无法在脉冲噪声环境下有效估计参数。针对此问题,利用α稳定分布模拟随机脉冲噪声,提出了一种基于Sigmoid-CFRFT的LFM信号参数估计方法。首先,建立了一种自适应Sigmoid函数,证明了信号经过此非线性变换后,信号的2阶矩由无界变为有界,且信号的相位信息保持不变。其次,将变换后的信号进行离散时间CFRFT,建立了数学优化模型,并使用水循环算法搜索最优值点。最后,利用了非标准SαS分布噪声的修正方法,分析了标准和非标准分布下参数估计的性能。仿真结果说明,所提方法不仅可以有效抑制脉冲噪声对LFM信号分数谱特征的影响,而且能够实现低信噪比信号参数的高精度估计。相比于现有的基于非线性变换的参数估计方法,本文方法具有更好的精度,稳定性和噪声鲁棒性。

基于Z变换和改进FRI的LFM信号参数估计方法研究

为了完成线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的稀疏采样,并利用稀疏数据对原始信号参数进行估计,本文提出了一种基于Z变换和改进有限新息率(finite rate of innovation,FRI)的LFM信号参数估计方法。以Z变换理论为基础,设计了一种数学模型,一旦信号能够表达成该数学模型的结构形式,就能通过Z变换和零化滤波器的方法估计信号参数。然后,利用了自相关延迟的FRI结构对LFM信号采样,该结构不仅完成了LFM信号的稀疏采样,而且稀疏采样结果能够与数学模型结构相符。在理论上通过数学论证的方式证明了所提方法能够用于获取LFM信号参数信息,并通过仿真和实测数据验证了所提方法的有效性,理论和实验结果表明该方法只需要4个采样点就能实现对LFM信号的参数估计,并且实验中的参数估计误差均在3%以内,极大的提高有限新息率采样的参数估计效率。

基于Born-Jordan分布的LFM-BPSK信号的参数估计

对线性调频-二进制相位编码(LFM-BPSK)复合调制信号的参数估计,现有方法在低信噪比(SNR)环境下估计精度较低。针对该问题,文中推导出了LFM-BPSK信号的Born-Jordan(BJD)时频分布,分析了LFM-BPSK信号的时频特性,并提出了基于BJD时频分布的参数估计算法。首先,该算法在BJD时频变换的基础上使用霍夫变换对LFM-BPSK信号初始频率和调频斜率进行估计,并将二维的BJD时频变换转化为一维时域信号,通过降维后的时域信号求解码元宽度;然后,为了探寻参数估计的理论下界,文中还推导了LFM-BPSK信号参数估计的修正克拉美罗下界(MCRLB);最后,利用蒙特卡洛实验对三个参数进行了测试。仿真实验表明,文中算法在低SNR下的参数估计精度明显优于现有的算法,其性能接近MCRLB。

基于空时级联单脉冲的多目标高效参数估计算法

比幅单脉冲最大似然算法(ACM-ML)在进行目标参数估计时需要进行距离与速度的2维松弛迭代搜索,导致了计算效率低、运算量大的问题。针对上述问题,该文提出一种基于空时级联单脉冲的高效多目标参数估计算法(M-STCMP算法)。该算法将单脉冲概念引入脉冲域,利用时域单脉冲计算目标速度,避免了ACM-ML算法中对速度的迭代搜索,将2维松弛迭代搜索降为1维搜索,有效降低了计算复杂度。考虑时域单脉冲无法同时匹配分布在不同时域主波束的速度各异的多个检测目标,进一步利用目标信号的多普勒信息,在各多普勒单元分别进行时域单脉冲测速,并搜索目标距离值。最后为抑制目标间的信号泄露,将所有目标的估计参数进行级联迭代获得高精度参数估计值。理论分析和仿真结果验证了M-STCMP算法的有效性。

基于自适应参数估计的微动时频表征重构方法

针对数据缺失条件下的目标微动回波时频表征重构问题,提出了一种基于自适应参数估计的微动时频表征重构方法。首先,将缺失的微动时频表征重构问题建模为基于L_P范数最小化的稀疏重构问题,其次,引入哈达玛积参数将L_P范数最小化稀疏重构问题转化为多个L_2范数联合最小化问题,并采用迭代吉洪诺夫正则化求解,同时在每次迭代过程中根据重构结果自适应估计正则化参数,最后,采用除偏处理减小了重构时频表征的振幅衰减。与传统微动回波时频表征重构方法相比,所提方法避免了需要人工设置正则化参数不足的问题,并且重构的时频表征更加完整。仿真实验和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性和稳健性。

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。

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测与参数估计

介绍了分数阶 Fourier变换的基本原理和基本性质 ,提出了基于分数阶 Fourier变换的多分量 LFM信号检测和参数估计方法。为了解决多个 LFM分量之间的相互影响问题 ,特别是强分量掩盖弱分量的问题 ,本文还提出了一种结合逐次消去思想和分数阶 Fourier变换的多分量 LFM信号检测和参数估计算法 ,它可以解决强度相差较大的多分量 LFM信号中检测和估计弱 LFM分量参数的问题。

LFM-BPSK复合调制信号识别与参数估计

首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和瞬时频率对LFM-BPSK复合调制信号、BPSK信号和LFM信号进行了识别,并讨论和分析了纽曼-皮尔逊(N-P)准则下识别门限的选取。接着对LFM-BPSK复合调制信号进行参数估计;最后用Matlab对LFM-BPSK复合调制信号的识别进行了仿真验证,并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明,本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。

强干扰下LFM信号的检测与参数估计

强干扰下ＬＦＭ信号的检测与参数估计在雷达信号处理领域具有重要的应用。本文首先分析了强干扰下ＬＦＭ信号的特点，对ＬＦＭ信号的检测与参数估计方法进行了总结和比较；随后研究了ＷＨＴ法的检测性能，绘制了ＷＨＴ检测器的接收机性能曲线（ＲＯＣ）。最后，提出一种基于ＷＨＴ的抑制强干扰和进行ＬＦＭ信号检测与参数估计的方法，并给出了实验结果。

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。

分数阶Fourier域强弱LFM信号检测与参数估计

分数阶Fourier变换(FRFT)由于其特有的性质,非常适合处理线性调频(LFM)信号,尤其是,作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号之间的交叉项干扰。但是采用逐次消去法检测多分量LFM信号时,每检测一个LFM信号,都要对信号分别求旋转角α∈[0,π]的FRFT,再进行二维搜索,计算量很大。为了提高FRFT对多分量LFM信号的检测效率,本文提出一种在分数阶Fourier域检测强、弱LFM信号的新方法。首先,分析了逐次消去法和聚类分析法检测多分量LFM信号的原理,以及它们的优缺点。然后,提出一种聚类分析和逐次消去相结合的信号检测方法,利用平面截取信号在平面(u,α)上的尖峰,并引入基于广度优先搜索邻居(BFSN)的聚类算法,对截取的信号尖峰进行聚类分析,获得每个LFM信号对应的信号尖峰,实现多个较强信号的检测与参数估计,再利用逐次消去法实现弱信号的检测。该方法可以同时检测多个能量相近的LFM信号,提高了检测效率,以及次强信号的参数估计精度,并有效地抑制了强信号对弱信号的遮蔽影响。通过对信号进行平面切割处理,减少了BFSN聚类算法中输入集样本数量,降低了算法的计算量。最后,仿真结果验证了该方法的有效性。

基于空域自适应单脉冲的抗干扰雷达多目标参数估计算法

基于空时级联单脉冲的多目标参数高效估计算法(M-STCMP)是一种高效的雷达多目标参数估计算法,但在干扰环境下其参数估计性能将严重下降。文中提出了基于空域自适应单脉冲的抗干扰多目标参数估计(AM-STCMP)算法。首先,将空域自适应单脉冲技术引入M-STCMP算法,自适应形成和差波束抑制干扰信号,提高各目标的信干噪比,并迭代修正自适应和差波束的鉴角曲线;其次,采用空时级联单脉冲技术估计各目标的距离-速度两维参数;最后,采用Relax算法高精度迭代估计各目标的角度-速度-距离三维参数。理论分析和仿真结果验证了AM-STCMP算法的有效性,其参数估计性能接近无干扰情形。

飞行器轨迹的半参数估计方法

提出一种基于半参数建模的飞行器轨迹估计新方法,通过抑制不可参数建模的测量系统误差提高轨迹的估计精度。利用不等距节点B样条函数建立飞行器轨迹的参数模型,将轨迹参数模型代入测量模型中,并将测量模型中不可参数建模的系统误差表示为非参数,进而建立包含轨迹参数待估量和系统误差非参数待估量的半参数回归模型。采用轨迹参数估计和系统误差分离交替迭代的方式求解该半参数回归模型,利用非线性最小二乘法估计轨迹参数,通过小波分析从残差数据中分离系统误差。理论分析和仿真结果表明,半参数估计方法的轨迹估计精度优于忽略测量系统误差的参数估计方法。

LFM信号参数估计的牛顿迭代方法初始值研究

本文研究了LFM信号参数估计的牛顿迭代方法的初始值问题,用计算量较小的DPT算法得到LFM信号中心频率和调频系数的估计值,以此作为牛顿迭代的初始值.性能分析表明,在DPT算法信噪比门限以上时,用本算法得到的中心频率和调频系数的估计值在牛顿迭代所需收敛域范围之内,保证牛顿迭代的收敛性.仿真结果表明,在信噪比门限以上时,用本文提出的方法所得参数估计的均方根误差达到克拉美-罗限.本算法计算量小,有利于LFM信号参数估计的准实时处理.

基于高斯短时分数阶傅里叶变换的多分量LFM信号检测与参数估计

该文针对线性调频信号,提出一种基于分数阶波包变换分析方法——高斯短时分数阶傅里叶变换。通过旋转角度的搜索及高斯窗口宽度的调整,能够在低信噪比条件下对多分量LFM信号进行检测,避免交叉项的出现,并能得到参数的估计值。通过推导分析给出变换结果的解析表达式,计算机仿真结果也表明了该变换的有效性。

基于参数估计和Kalman滤波的单通道盲源分离算法

针对存在频谱混叠通信信号的单通道盲源分离(single channel blind source separation,SCBSS)问题,提出一种基于参数估计和Kalman滤波的SCBSS算法。首先,针对根多重信号分类(root multiple signal classification,Root-MUSIC)算法在相近载频估计方面的局限性,提出一种自适应的Root-MUSIC算法,对接收到的盲混合信号的源信号数目和载频进行估计;其次,将Kalman滤波的思想引入到SCBSS算法中,根据估计得到的源信号参数构造信号模型,将其作为Kalman滤波系统的观测向量,执行“时间更新”和“测量更新”两个过程,得到源信号的最佳估计,实现单通道盲源分离。仿真结果表明,所提算法能够有效地从存在频谱混叠的单路接收信号中准确地分离出多路源信号,比传统的算法分离精度高,运算速度快。

基于分数阶傅里叶变换的LFM信号参数估计预判法

本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的LFM信号参数预判法,即对线性调频信号先利用FFT进行预判并粗略估计出调频系数值;根据得到的线性调频系数计算出对应的旋转角度,然后根据这个旋转角度做FRFT以找出精确的最大峰值点并精确估计出信号的各参数。理论分析与仿真结果表明该方法在保留原FRFT优点的同时,极大地减少了计算量,为单分量LFM信号的实时处理提供了可能;同时也避免了原基于FRFT(fractional Fourier transform)的二维搜索所带来的频谱伪峰干扰。

基于窄带高分辨特征的锥体目标参数估计

利用参数特征对空间进动锥体进行识别可有效区分真假目标。为获取准确的参数特征,现阶段研究一般围绕宽带雷达所输出的目标高分辨距离像序列开展,但也存在着对雷达带宽要求高、不利用实际工程应用的局限。针对这一问题,提出了一种基于窄带雷达提取目标高分辨特征并完成参数估计的方法。首先建立了目标运动模型,对窄带观测下目标回波调制特性进行分析;在此基础上定义目标伪距离像序列,并利用目标回波中所包含散射中心微多普勒频率与相位信息变化完成了伪距离像序列的提取,根据不同视角观测到的伪距离像序列差异对锥体高度、底面半径及质心位置等目标参数进行估计,并设计了二级剔除结构选出了正确的估计结果;最后开展了基于电磁计算数据的仿真实验。实验结果表明该算法在高信噪比条件下估计精度优于97%,相比传统方法提高超过5%,且在5 dB的信噪比条件下平均参数估计精度仍然优于80%,应用门限较传统算法提高9 dB,说明了所提算法的有效性和稳健性。

基于时频分析的LFM信号检测与参数估计

基于Radon-Wigner变换、分数阶Fourier变换与时频分布的关系,利用其对线性调频(linearity frqueney modulation,LFM)信号良好的时频聚集性,通过计算Radon Wigner变换或分数阶Fourier变换,对线性调频信号LFM信号进行检测和参数估计.理论分析和计算机仿真证明:2种方法对于LFM信号的分析好于Wigner Ville变换等常用的时频变换.

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.