基于离散正弦调频变换的多分量正弦调频信号参数估计方法

作为一种非平稳时频信号,正弦调频(sinusoid frequency modulation,SFM)信号在雷达和无线通信领域得到广泛应用。为了解决常规时频分析方法无法有效估计多分量SFM信号参数的问题,提出离散正弦调频变换(discrete sinusoidal frequency modulation transform,DSFMT)。利用SFM信号在DSFMT域的聚敛特征,提出基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法。给出多分量SFM信号和DSFMT变换的数学模型,论证了多分量SFM信号在DSFMT域聚敛特征的差异,仿真分析基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法的技术性能。理论分析和实验结果表明:多分量SFM信号在DSFMT域有明显的聚敛特征差异,基于DSFMT的多分量SFM信号参数估计方法可有效估计多个SFM信号幅度和调制指数。

基于离散正弦调频变换的中段多微动目标分离

弹道导弹在飞行中段形成目标群,窄带雷达无法从距离上将弹道目标分离。为使窄带雷达具备分离弹道目标的能力,对弹道目标的微动特性进行研究。对振动目标的信号回波进行建模,分析其在离散正弦调频变换(DSFMT)中的聚敛特性。利用多分量信号在变换域中的聚敛特性,实现不同信号分量的分离,并估计出目标的振动频率。仿真实验表明,在信噪比-10 dB下,多个振动目标散射点的窄带雷达回波在DSFMT域上具有明显的聚敛特性,分辨出了不同的振动散射点,振动频率估计均方根误差小于-2.5 dB。

正弦调频Fourier-Bessel变换及其在微动目标特征提取中的应用

针对微动目标特征提取问题,该文提出了一种正弦调频Fourier-Bessel变换(Sinusoidal Frequency Modulation Fourier-Bessel Transform, SFMFBT),并基于SFMFBT提出了一种雷达目标微动频率的精确提取方法。首先给出了SFMFBT的定义,分析了变换的相关性质,并通过频率提取误差分析给出了一种修正方法,最后讨论了离散信号处理中的若干问题。相比于傅里叶-贝塞尔变换,SFMFBT将k分辨率参数引入Bessel函数基,克服了其对应频率不可细分的缺陷,并且通过误差分析提高了信号分解精度,从而将Bessel函数基引入特征提取领域,拓展了其应用范围。仿真结果表明该方法同样适用于微动群目标频率提取与回波分离重构,且在SNR>0 dB条件下具有较好的鲁棒性。

正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。

正弦调频干扰下二进制偏移载波的精确捕获

针对正弦调频(sinusoidal frequency modulation,SFM)干扰下二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)信号捕获困难的问题,提出了一种基于离散SFM变换(discrete SFM transform,DSFMT)和部分匹配滤波结合全相位快速傅里叶变换(partial matched filter-all phase fast Fourier transform,PMF-apFFT)的干扰抑制捕获改进算法。该算法首先通过FFT估计SFM干扰的调制频率,在调制频率估计的基础上进行DSFMT,然后从DSFMT域中去除干扰成分再做DSFM反变换(inverse DSFMT,IDSFMT)实现干扰抑制,最后对干扰抑制后的BOC信号采用PMF-apFFT方法完成精确捕获。理论分析与仿真结果表明,所提算法在不影响DSFMT性能的前提下大幅简化了传统DSFMT的计算复杂度,并且在同等情况下,当检测概率为1时,所提算法的性能相比于DSFMT结合PMF-FFT的算法提高了大约3 dB。

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。

基于DSFMT的旋转微动目标分离

针对窄带雷达距离分辨力低、无法从距离维分离弹道群目标的问题,提出利用离散正弦调频变换(DSFMT)分离群目标信号分量的方法。通过研究弹道目标的微动对回波信号的调制特性,建立微动信号的回波模型,利用离散正弦调频变换对正弦调频信号能量聚集的特性,将多分量信号投影到参数变换域上,构造目标函数,处理变换域上的峰值特征点,利用消去的思想逐步分离出各个信号分量。仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。