基于独立成分分析的混合LFM信号检测

混合LFM信号广泛存在于实际信号环境巾,对其检测极其重要。对有严重交叉项的混合LFM信号的检测十分困难,因此提出了一种基于独立成分分析的混合LFM信号检测法。通过盲源分离提取各独立成分,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再由各成分信号自项求和重构Wigner-Ville分布,采用Wigner-Hough检测各LFM成分。分析了Wigner-Hough变换输入信噪比和输出信噪比的关系,仿真验证了算法的有效性,得出随着样本点数的增加,在低信噪比条件下,能获得好的检测性能的结论：     

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 Fourier Transform,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。     

基于周期Wigner-Hough变换多相编码连续波雷达信号检测算法

为提高雷达侦察截获接收机对多相编码连续波弱信号截获能力,提出了一种基于周期Wigner-Hough变换（Periodic Wigner-Hough Transform,PWHT）的多相编码连续波信号检测算法。研究了线性调频连续波信号的PWHT及性质;分析了多相编码连续波信号时频主脊线的类似线性调频连续波特征;推导了高斯白噪声在PWHT域的统计分布特征,根据多相编码连续波信号与线性调频连续波的相似性,提出了基于PWHT的多相编码连续波信号检测算法,给出了实现流程,并计算出其检测性能和参数估计性能仿真的仿真结果。仿真结果表明：该算法较已有的其他多相编码信号检测算法有更好的弱信号检测能力,最小可检测信噪比至少可以降低3dB,并随着观测时间延长而进一步降低;其参数估计精度具有渐进最优的性质。     

基于分数阶Fourier变换的微弱LFM信号检测

为了提高侦察系统对微弱LFM信号的检测能力,文章提出了一种基于分数阶Fourier变换的微弱LFM的检测方法。首先,分析LFM信号在离散分数阶Fourier变换计算条件下的输出信噪比,得出当观测信号的采样点数增大时,分数阶Fourier变换可有效改善输出信噪比。利用该结论,提出了通过提高信号的采样频率或者对已采样信号作插值的方法,改善分数阶Fourier变换对微弱LFM信号的检测。最后,仿真验证该方法是有效的。     

基于分数阶傅里叶变换的GNSS接收机抗线性调频干扰技术研究

研究了分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)抗线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)干扰技术,提出了一种基于FRFT域幅度一阶矩的逐精度求取最佳变换阶次的方法,并针对连续LFM干扰提出了一种求取最佳变换阶次的策略。同时针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)中的LFM干扰,对信号的预处理、阈值的自适应选取做了研究与分析,给出了相应的处理方法。仿真结果表明,该方法能够减少抗连续LFM干扰时求取最佳变换阶次的计算量,而且可以有效抑制GNSS接收机中的LFM干扰。     

基于相位差分的雷达信号参数估计方法

由于接收信号长度有限而存在频率离散化采样的限制,FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)对雷达信号频率的估计精度会降低。基于相位差分的频率估计方法可以对这一偏差进行估计,从而减小FFT的估计误差。尝试将该方法应用于LFM(Linear Frequency Modulated,线性调频)信号带宽的估计问题,并对此进行了仿真验证,结果证明该方法对雷达信号频率和带宽估计有一定的应用价值。     

LFM宽带雷达信号的盲压缩感知模型

在欠采样测量基础上,提出了一种基于盲压缩感知(BCS)的线性调频(LFM)宽带雷达信号欠采样与重构新框架。这一机制利用LFM雷达信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域上良好的能量聚集特性,将LFM及其延迟信号看做是未知p阶次FRFT域上的稀疏线性组合。首先通过时延相关解线调欠采样得到最佳稀疏FRFT域,再以此构造出原信号对应的p阶次离散FRFT(DFRFT)稀疏基字典,最后结合离散FRFT系数的块稀疏性利用块重构算法从测量值中估计出稀疏系数,同时论证了LFM信号单通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对LFM宽带雷达信号的盲压缩感知,为非合作条件下LFM信号欠采样采集与无源探测提供了一种新思路。     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

基于波形熵的雷达目标一维距离像检测技术

高分辨雷达一维距离像目标检测实质上是扩展目标检测,具有与低分辨雷达回波目标检测不同的特点.通过分析目标一维距离像和噪声的波形特点,提出了一种基于波形熵的一维距离像检测方法.该方法对目标一维距离像信号形式和噪声的先验知识要求少,运算复杂性小,易于工程实现.仿真实验说明算法能有效地提高检测性能.     

Interception Algorithm of S-cubed Signal Model in Stealth Radar Equipment

Radar equipment of stealth platforms such as aircraft have adopted the newest modern technology to design the signal waveforms. One of the important and effective methods is the hybrid waveform called spread spectrum stretch (S-cubed) which combines linear frequency modulation (LFM) and discrete phase code. In order to investigate the function of enemy’s stealth radar equipment, the interception algorithm of S-cubed is needed. In this paper, a novel detection and parameter estimation approach for the reconnaissance S-cubed radar signal is presented. First, the generalized time-frequency representation of Zhao, Atlas, and Marks (ZAM-GTFR) and Hough transforms (HT) are applied to detecting the signal, and then the initial frequency and modulation slope of LFM are estimated from the ZAM-GTFR. On the basis of LFM information, the reconstructing signal is generated. Finally, the code rate of discrete phase code is extracted from the negative peaks of the ZAM-GTFR. Simulation results show that the proposed algorithm has higher estimation accuracy when the signal to noise ratio (SNR) is above 3 dB.     

An approach for parameter estimation of combined CPPM and LFM radar signal

In this paper, the problem of parameter estimation of the combined radar signal adopting chaotic pulse position modulation (CPPM) and linear frequency modulation (LFM), which can be widely used in electronic countermeasures, is addressed. An approach is proposed to estimate the initial frequency and chirp rate of the combined signal by exploiting the second-order cyclostationarity of the intra-pulse signal. In addition, under the condition of the equal pulse width, the pulse repetition interval (PRI) of the combined signal is predicted using the low-order Volterra adaptive filter. Simulations demonstrate that the proposed cyclic autocorrelation Hough transform (CHT) algorithm is theoretically tolerant to additive white Gaussian noise. When the value of signal noise to ratio (SNR) is less than 4 dB, it can still estimate the intra-pulse parameters well. When SNR = 3 dB, a good prediction of the PRI sequence can be achieved by the Volterra adaptive filter algorithm, even only 100 training samples.     

基于周期FRFT的多分量LFMCW雷达信号分离

 多分量线性调频连续波(LFMCW)信号的截获和特征提取是雷达情报侦察的难点,为了实现对多分量LFMCW信号的快速检测和有效分离,提出了一种基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)的多分量LFMCW雷达信号分离新方法。首先介绍了PFRFT,分析了PFRFT和FRFT之间的关系,讨论了LFMCW信号的PFRFT特征。然后给出了一种离散PFRFT的计算方法,结合周期分数阶Fourier域(PFRFD)的窄带滤波和CLEAN算法实现了多分量LFMCW信号的分离。仿真结果表明:①PFRFT的计算效率较周期Wigner-Hough变换(PWHT)具有明显优势;②LFMCW信号分量在特定PFRFD中具有能量峰值,分离后能较好保留时频特征;③当两个LFMCW信号分量的功率相差较大时,适合在PFRFD分离,反之适合在时域分离;④当信噪比(SNR)为0 dB时,两个具有相同功率的LFMCW信号分量分离后,与初始信号分量的相关系数都达到了0.9以上。     

基于变步长LMS算法的线性调频引信噪声抑制

利用自适应滤波技术,研究了线性调频引信通带内噪声的抑制问题。根据线性调频信号与噪声可预测性的差异进行噪声抑制,分析了噪声抑制原理。仿真结果表明,在SNB=-5dB时仍然可以达到很好的噪声抑制效果;在算法收敛的条件下,信噪比越小,噪声抑制对信噪比的相对改善越大。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

基于频域CLEAN和谱图-Radon变换的SAR运动目标检测算法

谱图-Radon变换可有效地检测多个线性调频信号,当多个线性调频信号的能量相差较大时,谱图-Radon变换就很难将所有的信号检测出来。为了解决这个问题,文中提出了基于频域CLEAN的检测技术与谱图-Radon变换相结合。使用检测能量相差较大的多个线性调频信号的方法。这种方法可以有效地检测出所有的信号,具有较大的实用价值,仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

基于改进ICPF的多分量LFM信号参数估计

针对线性调频信号参数估计中搜索匹配过程带来的计算量问题,提出一种基于改进ICPF的多分量线性调频信号参数估计方法。给出了一种基于非均匀快速傅立叶变换的ICPF改进算法,利用改进的ICPF算法估计线性调频信号的调频率,利用解线频调方法估计中心频率和幅度。方法避免了参数估计过程中的搜索匹配过程,计算复杂度低,在低信噪比条件下具有较好的估计性能。仿真结果验证了方法的有效性。