線性調(diào)頻和非線性調(diào)頻信號的檢測與參數(shù)估計(jì).pdf

1、在時(shí)變信號中，線性調(diào)頻(LFM)信號特別引人注目。作為大時(shí)間－頻帶積的擴(kuò)頻信號，LFM信號廣泛應(yīng)用于各種信息系統(tǒng)，如通信、雷達(dá)、聲納和地震勘探等領(lǐng)域。非線性調(diào)頻信號(NLFM)在雷達(dá)和通訊中也廣泛存在。一些脈沖壓縮雷達(dá)發(fā)射具有多項(xiàng)式相位的信號,通過分析它們的參數(shù),可以確定雷達(dá)的種類和型號。雷達(dá)接收機(jī)接收到的信號中相位的高次項(xiàng)反映目標(biāo)相對于雷達(dá)的運(yùn)動特性(速度和加速度等)。在通訊中調(diào)幅調(diào)頻(AM/FM)信號和其他相位調(diào)制信號均可以通過對信

2、號的相位做多項(xiàng)式展開,利用有限階的多項(xiàng)式相位信號(Polynomialphasesignal,PPS)來近似逼近。本論文首先對所研究的基本理論作簡單的闡述。主要介紹了Wigner-Hough變換（WHT）和分?jǐn)?shù)階Fourier變換。然后全文就多分量線性調(diào)頻信號和非線性調(diào)頻信號的檢測與特征參數(shù)估計(jì)作入如下研究：1）研究了低信噪比下緩變的長線性調(diào)頻信號（LFM）的檢測。利用緩變長LFM信號的WHT峰值點(diǎn)在多幀WHT平面上運(yùn)動的規(guī)律性與紅外圖

3、像序列中運(yùn)動目標(biāo)本質(zhì)相似的特征，提出了利用圖像處理對紅外弱小目標(biāo)的檢測方法與WHT變換相結(jié)合，來檢測低信噪比下緩變的長線性調(diào)頻信號。2）提出一種基于WHT的強(qiáng)度相當(dāng)多分量LFM信號的參數(shù)估計(jì)與信號分離改進(jìn)算法。它可以一次提取多個(gè)尖峰值，并結(jié)合解線調(diào)和窄帶濾波器分離和估計(jì)各分量的參數(shù)。分別提出了用自適應(yīng)濾波、尖峰局部積累方法和自相關(guān)方法來消除虛假點(diǎn)的影響。同時(shí)詳細(xì)討論了在變幅度情況下的幅度估計(jì)算法。3）以分?jǐn)?shù)階Fourier變換（FRFT

4、）為工具，研究低信噪比多源線性調(diào)頻信號的檢測與特征參數(shù)估計(jì)。分別提出了基于分?jǐn)?shù)階Fourier域的能量聚集性檢測算法、基于分?jǐn)?shù)階Fourier域的高階統(tǒng)計(jì)量及峰度檢測算法。同時(shí)進(jìn)行檢測率和虛警率分析。然后深入了研究基于分?jǐn)?shù)階Fourier域的多分量LFM特征參數(shù)估計(jì)方法。4）利用分?jǐn)?shù)階Fourier變換(FRFT)來優(yōu)化短時(shí)Fourier變換的窗函數(shù)，詳細(xì)地講述優(yōu)化原理、廣義的時(shí)寬-帶寬積。并利用FRFT優(yōu)化窗的短時(shí)Fourier變換來

5、估計(jì)單分量非線性調(diào)頻信號的瞬時(shí)頻率(IF)。最后對瞬時(shí)頻率的估計(jì)誤差進(jìn)行了詳細(xì)的理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真。5）用分?jǐn)?shù)階Fourier變換和最小時(shí)頻支撐理論來優(yōu)化高斯線調(diào)頻小波的尺度-時(shí)間傾斜-頻率傾斜三個(gè)參數(shù)。將對高斯線調(diào)頻小波變換的尺度-時(shí)間傾斜-頻率傾斜三個(gè)參數(shù)的優(yōu)化轉(zhuǎn)化為對具有高斯調(diào)制的窗函數(shù)的優(yōu)化。同時(shí)，根據(jù)高斯優(yōu)化窗的性質(zhì)，引入多窗的概念，實(shí)現(xiàn)對多分量非線性調(diào)頻信號（NLFM）的瞬時(shí)頻率估計(jì)。使線調(diào)頻小波對多分量NLFM信號具有解線