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。

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。

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。