针对多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号,提出了一种基于多路欠采样的参数估计方法。采样过程由多个采样速率相同、采样时刻不同的模数转换器实现,总采样率可以低于信号的奈奎斯特采样率。基于欠采样序列乘积型模糊函...针对多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号,提出了一种基于多路欠采样的参数估计方法。采样过程由多个采样速率相同、采样时刻不同的模数转换器实现,总采样率可以低于信号的奈奎斯特采样率。基于欠采样序列乘积型模糊函数的单频特性,可以通过峰值检测实现调频斜率的估计。根据估计出的调频斜率对各路欠采样序列进行解线调处理,可得到多频正弦信号。结合矩保持问题的求解方法以及对超定方程组的求解,可以根据解线调后的各路序列估计出原始LFM信号各分量的初始频率。本文方法能够根据亚奈奎斯特采样样本实现LFM信号的参数估计,并且运算简单、易于实现。仿真实验验证了其有效性和准确性。展开更多
针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调...针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调频斜率,然后运用频谱细化方法,即chirp-Z变换,估计出精确的调频斜率。在此基础上,对原信号直接解线调,分析解线调后的信号频谱,估计出信号的起始频率,同样采用频谱细化方法提高估计精度。仿真结果表明算法的有效性。展开更多
通过对Wigner-Ville分布(WVD)和Radon变换的详细分析,提出了一种基于Radon-Wigner变换的参数估计仿真算法,这种算法通过对信号WVD所得二维函数矩阵的行列按一定比例扩展,再对扩展后的矩阵进行Radon变换,从而实现了线性调频信号(linear f...通过对Wigner-Ville分布(WVD)和Radon变换的详细分析,提出了一种基于Radon-Wigner变换的参数估计仿真算法,这种算法通过对信号WVD所得二维函数矩阵的行列按一定比例扩展,再对扩展后的矩阵进行Radon变换,从而实现了线性调频信号(linear frequency modulation,LFM)信号的Radon-Wigner变换。该算法具有快速性、精确性好的特点,对多分量的LFM信号进行详细的仿真分析,仿真结果表明,该算法与解线调方式得到的仿真算法对比,速度有较大幅度的提高。展开更多
文摘针对多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号,提出了一种基于多路欠采样的参数估计方法。采样过程由多个采样速率相同、采样时刻不同的模数转换器实现,总采样率可以低于信号的奈奎斯特采样率。基于欠采样序列乘积型模糊函数的单频特性,可以通过峰值检测实现调频斜率的估计。根据估计出的调频斜率对各路欠采样序列进行解线调处理,可得到多频正弦信号。结合矩保持问题的求解方法以及对超定方程组的求解,可以根据解线调后的各路序列估计出原始LFM信号各分量的初始频率。本文方法能够根据亚奈奎斯特采样样本实现LFM信号的参数估计,并且运算简单、易于实现。仿真实验验证了其有效性和准确性。
文摘针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调频斜率,然后运用频谱细化方法,即chirp-Z变换,估计出精确的调频斜率。在此基础上,对原信号直接解线调,分析解线调后的信号频谱,估计出信号的起始频率,同样采用频谱细化方法提高估计精度。仿真结果表明算法的有效性。
文摘通过对Wigner-Ville分布(WVD)和Radon变换的详细分析,提出了一种基于Radon-Wigner变换的参数估计仿真算法,这种算法通过对信号WVD所得二维函数矩阵的行列按一定比例扩展,再对扩展后的矩阵进行Radon变换,从而实现了线性调频信号(linear frequency modulation,LFM)信号的Radon-Wigner变换。该算法具有快速性、精确性好的特点,对多分量的LFM信号进行详细的仿真分析,仿真结果表明,该算法与解线调方式得到的仿真算法对比,速度有较大幅度的提高。