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 propa...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).展开更多
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...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。展开更多
首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和...首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和瞬时频率对LFM-BPSK复合调制信号、BPSK信号和LFM信号进行了识别,并讨论和分析了纽曼-皮尔逊(N-P)准则下识别门限的选取。接着对LFM-BPSK复合调制信号进行参数估计;最后用Matlab对LFM-BPSK复合调制信号的识别进行了仿真验证,并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明,本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。展开更多
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...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.展开更多
提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractiona...提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。展开更多
针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform,GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论...针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform,GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论层面推导出LFM信号在进行GST后对应的参数特性,论证Hough变换的可行性,推导出GSTH变换后LFM信号与噪声的概率密度分布函数,给出了基于奈曼-皮尔逊准则进行峰值检测时,检测门限的计算方法与确定流程。利用GST时频聚焦性提供良好的直线线性,有易于Hough变换的直线检测,提升变换后主峰峰值并降低副峰高度。通过与WHT(Wigner-Hough transform)、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,定量评估算法的适用性,并与经典算法对比,定性的描述出算法良好的时频聚焦性,凸显GSTH算法在强噪声背景下具有更好的检测精度与适用范围。展开更多
针对当前线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法中存在的估计精度与计算量的矛盾问题,提出了一种基于功率谱形态学运算的信号参数估计算法。该算法根据LFM信号参数与功率谱形状特征的关系,实现了LFM信号参数估计...针对当前线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法中存在的估计精度与计算量的矛盾问题,提出了一种基于功率谱形态学运算的信号参数估计算法。该算法根据LFM信号参数与功率谱形状特征的关系,实现了LFM信号参数估计。仿真试验表明,在信噪比为-5dB时,LFM信号的调频斜率和起始频率估计精度分别比基于Radon模糊变换(Radon-ambiguity transform,RAT)和分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)结合的离散谱校正算法提高了约2%和4.5%,带宽和脉冲宽度估计的均方根误差分别小于2.4MHz和0.025μs;当采样点不大于4 096时,计算量比插值FRFT算法降低了约70%,证明了该算法具有高估计精度和低运算量的优点。展开更多
基金supported by the Regional Joint Fund for Basic and Applied Basic Research of Guangdong Province(2019B1515120009)the Defense Basic Scientific Research Program(61424132005).
文摘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).
文摘为了完成线性调频(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。
文摘首先介绍了相位编码与线性调频(Linear frequency modulation and binary phase shift keying,LFM-BPSK)复合调制信号的模型,并分析了其相位特征及概率密度函数,然后通过分段滤波提高信号的输出信噪比。采用二叉树方法,基于相位展开和瞬时频率对LFM-BPSK复合调制信号、BPSK信号和LFM信号进行了识别,并讨论和分析了纽曼-皮尔逊(N-P)准则下识别门限的选取。接着对LFM-BPSK复合调制信号进行参数估计;最后用Matlab对LFM-BPSK复合调制信号的识别进行了仿真验证,并对识别后的信号进行了参数估计的仿真。结果表明,本文方法在较低信噪比下仍能实现较好的识别性能和参数估计精度。
文摘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.
文摘提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。
文摘针对线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号在低信噪比条件下的信号检测问题,提出将广义S变换(generalized S transform,GST)与Hough变换相结合(generalized S transform based on Hough transform,GSTH)信号检测方法。从理论层面推导出LFM信号在进行GST后对应的参数特性,论证Hough变换的可行性,推导出GSTH变换后LFM信号与噪声的概率密度分布函数,给出了基于奈曼-皮尔逊准则进行峰值检测时,检测门限的计算方法与确定流程。利用GST时频聚焦性提供良好的直线线性,有易于Hough变换的直线检测,提升变换后主峰峰值并降低副峰高度。通过与WHT(Wigner-Hough transform)、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,定量评估算法的适用性,并与经典算法对比,定性的描述出算法良好的时频聚焦性,凸显GSTH算法在强噪声背景下具有更好的检测精度与适用范围。
