基于平均循环周期图方法的Frank编码信号循环谱特征参数估计

针对Frank编码信号非合作条件下参数估计问题,提出了基于平均循环周期图的循环谱特征参数估计算法。该算法利用信号参数与循环谱特征的联系,通过提取信号的循环谱特征,实现对其关键参数的估计。分析了算法的计算量,给出了该算法的具体实现步骤,并通过对信号参数归一化均方根估计误差的仿真计算,分析了噪声环境对参数估计的影响,表明该算法对Frank编码信号循环谱特征参数估计的有效性。

基于FRFT和相位差分算法的信号特征提取

基于分数阶傅里叶变换(Fractional FourierTransform,FRFT)算法的信号识别方法已广泛应用于雷达信号处理领域,相位差分算法对于检测相位编码信号尤为高效。基于FRFT和相位差分法的信号检测算法已被提出,但在较低的信噪比下该算法并不能准确识别LFM、LFM-BPSK信号。针对低信噪比背景下该算法性能较差的问题,给出1种改进的算法,并通过加入多相编码信号的识别,扩大其适用范围。仿真验证结果表明,提出的算法不仅较原有算法能在较低信噪比条件下有效检测LFM、BPSK、Frank3种单一调制方式的信号,还能检测出复杂调制的LFM-BPSK信号。