多分量LFM干扰及动态环境下DBOC信号的捕获

针对双二进制偏移载波(double binary offset carrier,DBOC)信号在多分量线性调频(linear frequency modulation,LFM)干扰和动态环境下捕获算法缺乏的问题,提出布莱克曼窗预处理结合分数阶傅里叶变换(fractionalFouriertransform,FRFT)的干扰抑制算法以及离散多项式相位变换(discretepolynomial-phase transform,DPT)、部分匹配滤波器(partial matching filter,PMF)结合快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)加频谱校正的捕获算法。该算法首先对接收信号做布莱克曼窗预处理,抑制干扰谱线输出旁瓣,提高干扰汇聚的精确性;然后利用分级算法快速搜索信号的最优阶数,在保证精度量级的条件下减少了运算量;最后,在对应的最优阶数下做FRFT,结合干扰判断和轮询算法,逐个完成多分量LFM干扰的抑制。对干扰抑制后的信号首先利用定阶算法确定其动态阶数;然后通过DPT对动态信号做降阶处理,去除动态项;最后利用PMF-FFT加频谱校正完成DBOC信号的捕获。仿真结果表明,所提算法能够准确并完全地对三个LFM干扰分量进行逐个抑制,且抑制后的干扰分量不会对其他干扰分量的抑制造成影响。在检测概率达到1时,经过布莱克曼窗预处理后算法的信噪比比经过汉明窗预处理和经过凯塞窗预处理后算法的信噪比分别提升了4 dB和6.4 dB,比未经过预处理算法的信噪比提升了7.2 dB。此外,使用频谱校正可以突出捕获峰值,提高捕获精度。与未经频谱校正算法相比,经过频谱校正后算法的信噪比提升了1.6 dB,且能减少一定的捕获时间。

基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。

Parameter estimation method for a linear frequency modulation signal with a Duffing oscillator based on frequency periodicity

In view of the complexity of existing linear frequency modulation(LFM)signal parameter estimation methods and the poor antinoise performance and estimation accuracy under a low signal-to-noise ratio(SNR),a parameter estimation method for LFM signals with a Duffing oscillator based on frequency periodicity is proposed in this paper.This method utilizes the characteristic that the output signal of the Duffing oscillator excited by the LFM signal changes periodically with frequency,and the modulation period of the LFM signal is estimated by autocorrelation processing of the output signal of the Duffing oscillator.On this basis,the corresponding relationship between the reference frequency of the frequencyaligned Duffing oscillator and the frequency range of the LFM signal is analyzed by the periodic power spectrum method,and the frequency information of the LFM signal is determined.Simulation results show that this method can achieve high-accuracy parameter estimation for LFM signals at an SNR of-25 dB.

转发式干扰条件下LFM雷达的检测概率估计

对多雷达干扰效果评估的难点在于分析干扰机对非目标雷达的影响。针对干扰机转发一部线性调频(linear frequency modulation,LFM)雷达的信号无意干扰另一部LFM雷达时的检测概率估计问题,首先计算了被干扰雷达对干扰信号在空域、频域和时域上的接收增益;其次将干扰信号在判决单元中的统计特性建模为非中心卡方分布,并给出了检测概率和虚警概率的计算方法。仿真结果表明,在一部干扰机的无意干扰下,估计的检测概率可作为被干扰雷达检测概率的上限;为达到同样的干扰效果,转发非目标雷达的信号实施干扰,比转发目标雷达的信号进行干扰所需的干扰功率更少。

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。

MSK-LFM一体化信号波形相关性分析与参数选择

以二进制数字信号最佳接收准则为依据,分析了MSK-LFM雷达通信一体化信号不同码元对应波形的相关性。利用fresnel函数得到了波形相关系数的表达式;通过数值仿真得到了相关系数随LFM信号的初始频率、调频率、脉冲内码元调制速率等参数的变化关系;构建MSK-LFM信号正交调制、解调仿真模型进行验证。研究表明,通过增大初始频率、调频率或减少调制速率可降低信号误码率;当初始频率远大于脉冲内码元调制速率时可认为不同码元波形正交。

Parameter estimation of LFM signals based on time reversal

In this paper,parameter estimation of linear frequency modulation(LFM)signals containing additive white Gaussian noise is studied.Because the center frequency estimation of an LFM signal is affected by the error propagation effect,resulting in a higher signal to noise ratio(SNR)threshold,a parameter estimation method for LFM signals based on time reversal is proposed.The proposed method avoids SNR loss in the process of estimating the frequency,thus reducing the SNR threshold.The simulation results show that the threshold is reduced by 5 dB compared with the discrete polynomial transform(DPT)method,and the root-mean-square error(RMSE)of the proposed estimator is close to the Cramer-Rao lower bound(CRLB).

面向高速移动环境的二级信号检测算法

正交时间序列复用(OTSM)可以以更低的复杂度实现类似正交时频空间(OTFS)调制的传输性能,为未来需要低复杂度收发器的高速移动性通信系统提供一种有前景的解决方法。针对现有的基于时域的高斯-赛德尔(GS)迭代均衡效率不高的问题,提出二级信号检测算法。首先在时域进行低复杂度线性最小均方误差(LMMSE)检测,其次采用连续超松弛(SOR)迭代算法进一步消除残余符号干扰。为进一步提高收敛效率和检测性能,对SOR算法进行线性优化得到改进SOR(ISOR)算法。仿真实验结果表明,与SOR算法相比,ISOR算法在增加较低复杂度前提下可以提升检测性能并加快算法收敛。与GS迭代算法相比,ISOR算法采用16QAM调制且误码率为10-4时有1.61 dB的增益。

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。

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。

强杂波背景下调频步进DBS技术研究

针对强地物杂波背景下弹载雷达目标检测与识别的技术难题,提出将高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)技术和多普勒波束锐化技术联合对地面进行二维高分辨成像,提高雷达在杂波下目标检测与识别的性能。该方法以线性调频步进频(linear frequency modulation stepped frequency,LFM-SF)信号为基本波形,首先对平台速度产生的多普勒效应等问题进行了详细讨论并校正;然后通过距离像抽取获得各帧对应的HRRP序列,并采用方位快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)实现方位高分辨;最后对实际飞行状态下平台造成的误差进行运动补偿,完成对波束内区域的二维分辨。实测数据的处理验证了所提算法的有效性与实用性。

LFM脉冲压缩雷达的随机移频多假目标干扰技术研究

针对LFM脉冲压缩雷达回波信号距离和多普勒频率存在耦合这一特点,在阶梯波移频干扰的基础上,提出了随机移频的干扰方法。在雷达回波信号中心频率正负二分之一带宽内附加随机的多普勒移频分量,可产生分布在真实目标周围的随机假目标。随机移频干扰技术产生的假目标随机性强,使得雷达无法通过假目标频率补偿得出真实目标的位置,并且随机移频产生的假目标相对于雷达是部分适配的,因此假目标在一定程度上会展宽,当附加随机移频点接近于雷达中心频率时,产生的假目标甚至可以覆盖真实目标,从而达到较好的干扰效果。

高精度LFM信号参数估计的谱校正方法

为精确估计噪声背景下线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的调频率和中心频率等参数,提出了一种基于Radon模糊变换(Radon-ambiguity transform,RAT)和分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的离散谱校正估计方法。该方法将LFM信号的调频率和中心频率估计问题转化为模糊域和分数阶Fourier域上的两次一维谱峰搜索过程,并且通过对矩形窗截断的LFM信号的RAT和FRFT谱线结构分析,将能量重心谱校正法引入两次谱峰搜索过程,在不增加运算量的基础上实现了谱峰位置的超分辨率估计,较大幅度地提高了信号的参数估计精度。仿真结果显示,对于单分量LFM信号情况,该方法对信号的RAT和FRFT谱峰位置的校正误差分别降到了扫描步长的1.55%和4.94%,证明了该方法的有效性。

LFM信号参数估计的插值FRFT算法

提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的线性调频(linear fre-quency modulation,LFM)信号参数估计的插值算法。首先针对FRFT的旋转角度α搜索步长问题,提出了在较大搜索步长下进行插值以得到α精估计的方法;然后针对离散分数阶傅里叶变换(digital fractional Fourier transform,DFRFT)因参数u离散化而造成的栏栅效应问题,采用相邻谱线进行插值以得到u的精估计;最后用α和u插值精估计结果对单分量LFM信号的参数进行估计。这一方法在不影响估计精度的前提下,降低了计算量和复杂度。仿真结果表明,在较低的信噪比下,LFM信号参数估计的精度仍十分逼近克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB)。

基于NP准则的LFM信号盲处理结果可靠性检验

本文研究了线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性检验问题,提出了一种基于纽曼皮尔逊(NP,Neyman-Pearson)准则的检验算法.先根据调制识别结果对应的信号模型构造参考信号,通过分析不同假设下参考信号与观测信号相关累加值概率分布参数的差异,利用NP准则构建检验统计量并确定相应的门限,对LFM信号盲处理结果的可靠性进行检验.计算机仿真结果表明,本算法在较低信噪比条件下,可实现对LFM信号盲处理结果的可靠性检验.

基于正交匹配追踪的欠采样LFM信号参数估计

受限于目前数字采样水平,对宽带线性调频(LFM)信号进行欠采样参数估计具有重要的研究价值。该文基于线性调频信号具有近似矩形的幅频特性,对其频谱的差分过程进行处理,采用正交匹配追踪算法有效提取欠采样信号频谱的边缘信息,实现在欠采样环境下的宽带线性调频信号起始频率和终止频率的估计,具有较高的估计精度,仿真实验证明了其有效性。

基于LFMCW雷达的低空突防飞机高精度测高算法

瞬时高度信息的实时提取是飞行器低空突防的关键,因此在短时间信号积累条件下实现测高显得尤为重要。然而,短时间的信号积累会带来测高精度低与抗干扰能力差两方面的问题,为此提出一种段内数据重构-段间相干平均的短时间积累算法,该算法可有效改善雷达的抗干扰能力与实时测高性能。给出了算法的实现步骤,与传统的线性调频连续波雷达低空测高算法相比,该算法测高精度高,并可获得额外信噪比增益。仿真结果验证了理论分析的结果和算法的有效性。

基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测

该文针对传统的基于二次时频分析和原子追踪匹配方法处理多分量LFM信号时存在的时频干扰和等振幅交叉分解等问题,提出了一种基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测方法,该方法采用多尺度的线调频基函数对多分量LFM信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,逐次获得信号包含的能量最大的LFM信号分量,从基元函数连接形成的频率曲线即可获得LFM信号分量瞬时频率的估计,再对分量瞬时频率求起始时间点的频率值和曲线斜率便可得到该LFM分量的中心频率及调频斜率,仿真试验表明该文方法能精确地提取等振幅多分量LFM信号的瞬时频率,并具有很强的抗噪声干扰能力。

复杂噪声环境下基于LVD的LFM信号参数估计

针对传统的线性调频(LFM)信号参数估计方法平滑交叉项时,会出现参数估计精度降低和计算复杂度增加等问题,该文引入LVD(LV’s Distribution)方法,该方法可以在参数空间直接显示中心频率和调频斜率(CFCR)。LVD首先对对称参数瞬时自相关函数(PSIAF)进行尺度变换,消除信号在时间轴上的线性频率偏移,然后对尺度变换后的时间变量作2维傅里叶变换,将1维LFM信号转化为2维单频信号。信号各分量在LVD平面表现为多个独立尖峰,使交叉项的能量聚集影响可忽略不计,且信号各峰值所在位置对应于各信号分量的中心频率和调频斜率。LVD可有效抑制高斯噪声,但在脉冲性较强的a稳定分布噪声中,该方法在CFCR域的性能退化甚至失效。对此,该文结合分数低阶统计量理论,提出一种a稳定分布噪声环境下的分数低阶LVD新方法。仿真实验表明该方法在高斯噪声和脉冲噪声环境下均可稳定工作,具有较好的鲁棒性。