多分量多項(xiàng)式相位信號(hào)時(shí)頻分析和參數(shù)估計(jì).pdf

1、噪聲背景中多項(xiàng)式相位信號(hào)的時(shí)頻分析和參數(shù)估計(jì)是雷達(dá)、聲納、通信、生物醫(yī)學(xué)、地震信號(hào)分析等領(lǐng)域需要解決的共性問(wèn)題。 基于單分量和高信噪比前提下的多項(xiàng)式相位信號(hào)時(shí)頻分析和參數(shù)估計(jì)已有較為完善的理論，但這種前提不符合實(shí)際應(yīng)用遇到的多分量、低信噪比和非高斯噪聲環(huán)境，并且傳統(tǒng)分析方法不能有效處理這種復(fù)雜環(huán)境中的多項(xiàng)式相位信號(hào)，因此這方面的研究也就成為目前國(guó)際上非平穩(wěn)信號(hào)分析研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。本文針對(duì)這一問(wèn)題開(kāi)展了如下工作： 1.提出

2、了基于乘積性模糊函數(shù)的自適應(yīng)時(shí)頻分布，并給出了兩種針對(duì)線性調(diào)頻信號(hào)的自適應(yīng)核函數(shù)設(shè)計(jì)方法，包括基于Radon-PAF濾波和基于PAF時(shí)變?yōu)V波的方法，使得該時(shí)頻分布能夠在增強(qiáng)時(shí)頻聚集性的同時(shí)抑制交叉項(xiàng)。針對(duì)多分量強(qiáng)弱信號(hào)，引入基于逐次減小誤差的迭代算法，導(dǎo)出了能夠減小強(qiáng)弱信號(hào)相互影響的核函數(shù)設(shè)計(jì)方法，從而有效抑制誤差傳播和殘余信號(hào)。 2.分析了時(shí)間-調(diào)頻斜率分布的噪聲分布特性；提出了基于M估計(jì)和L估計(jì)的時(shí)間-調(diào)頻斜率穩(wěn)健分布，分析

3、了時(shí)間-調(diào)頻斜率穩(wěn)健分布的性能。 3.結(jié)合分?jǐn)?shù)階自相關(guān)和分?jǐn)?shù)階傅立葉變換，將傳統(tǒng)二維極值搜索轉(zhuǎn)變?yōu)橐痪S極值搜索，推出了線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)快速算法。 4.研究并證實(shí)了三次相位函數(shù)用于多分量多項(xiàng)式相位信號(hào)參數(shù)估計(jì)的局限性；提出采用乘積性三次相位增強(qiáng)信號(hào)自項(xiàng)和弱化交叉項(xiàng)，解決了三次相位函數(shù)在多分量信號(hào)參數(shù)估計(jì)的缺陷，能夠在低信噪比條件下實(shí)現(xiàn)多分量線性調(diào)頻信號(hào)的參數(shù)估計(jì)。 5.提出了廣義三次相位函數(shù)，推出了基于廣義三次