多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

基于ZAM-GTFR和Hough Transform的LFM信号检测

对于诸如电子对抗、电子情报等领域，噪声环境下的未知参量信号检测是一个关键问题。本文提出了ZAM-GTFR结合霍夫变换对线性调频信号的一种新的检测方法。对于特定的复高斯白噪声环境下的线性调频信号，检测的过程等效于对ZAM-GTFR沿瞬时频率直线作积分，再用积分值与门限做比较。仿真结果证实了此检测方法的有效性。     

两个线性调频干扰源的识别方法

构建了两个线性调频干扰源通过雷达接收机的干扰信号模型 ,根据小波变换的性质 ,提出了一种两个线性调频干扰源的分选方法。对两个线性调频混合信号进行小波变换 ,然后由信号的三维时 -频图及其在时频坐标下的等高线分选两个干扰源。模拟结果表明 ,此方法是可行的     

一种应用小波变换提高SAR距离向分辨率的设想

在分析信号和噪声的Lipschitz奇异性的基础上,提出了采用小波变换检测信号奇异性来估计SAR中线性调频脉冲回波的到达时间的新方法。由于小波变换能很好地检测奇异性,因此,为有效提高SAR距离向分辨率提供了一个新的途径。最后,给出了计算机模拟的结果,表明该方法是十分有效的。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

基于改进子空间投影的无源雷达弱目标检测方法

基于子空间投影的无源雷达弱目标检测方法是将回波通道接收信号投影到与多径干扰子空间和强目标子空间均正交的子空间内,需要构造的投影矩阵维数过大,导致计算量很大。为了解决这一问题,利用多次小维数投影代替大维数投影,提出了一种改进的无源雷达弱目标检测方法。首先将接收信号投影到多径干扰的正交补子空间内,然后连续地将信号投影到强目标的正交补子空间内,最终达到干扰抑制和弱目标检测的目的。本方法可以有效抑制多径、强目标干扰,在保持检测性能的同时大幅度降低计算量,提高了方法的实时性。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于 FRFT的多分量对称三角 LFMCW 信号检测

对称三角线性调频连续波（STLFMCW）信号是一种典型的低截获概率雷达信号。提出一种基于分数阶 Fourier变换（FRFT ）的聚类分析与“逐次消去”相结合的多分量STLFMCW信号检测方法。首先把多分量STLFMCW信号变换到FRFT 域,利用聚类分析法实现对最强信号的检测,然后利用“逐次消去”法实现对其它信号的检测,直至检测到所有信号。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

一种用于机动目标的线性调频脉冲估计和逆合成孔径雷达成像的自适应滤波方法

在逆合成孔径雷达（ISAR）成像中，由于机动目标的非合作运动，散射器的多普勒频移随时间变化，而雷达回波信号通常为线性调频脉冲。线性调频脉冲会计对ISAR成像的性能起着重要作用。Li和Stoica最近提出了一种自适应FIR滤波方法，用来估计正弦信号的振幅和相位，并将这种方法应用于采用正弦信号模型的合成孔径雷达（SAR）成像。本文推广Li和Stoica的算法，用来估计线性调频脉冲信号并将其用于机动目标的ISAR成像。该推广算法已由仿真数据验证。     

一种改进的过零检测分析方法

过零检测法是一种经典的调制域分析方法,它原理简单,计算方便,对单载频、线性调频和FSK信号有着较好的效果.但过零检测法无法分析相位编码(BPSK)信号.因此提出了一种改进的过零检测算法:零点斜率测频法.通过仿真验证,证明了该方法是一种有效的雷达脉内特征分析方法,它不仅可以分析单载频、线性调频和FSK信号,还可以分析BPSK信号.     

基于CDFRFT的离散LFM信号参数估计方法

文章根据LFM信号在置中分数傅里叶变换域产生尖峰的原理,提出了一种基于置中分数傅里叶变换的离散LFM信号参数估计算法,并对单LFM信号和双LFM信号进行了参数估计,实验结果表明算法具有较好的精确性。     

脉冲噪声下微弱信号相似度检测方法及应用

实际中采集的信号常常含有脉冲性噪声且信噪比偏低,这时用相关函数来表示信号之间的相似度时,会出现精度不高、鲁棒性不强的问题。提出了一种脉冲噪声下微弱信号的相似度检测方法,即非线性变换法。该方法采用Alpha稳定分布描述脉冲噪声信号,首先将采集的带噪信号进行Sigmoid映射,削弱脉冲噪声对信号相似度检测的干扰;接着对映射后的信号求取相关函数,得到信号之间相似度的信息。该方法简洁、计算量小,没有调整参数,能较好地减弱脉冲噪声对信号相似度估计的不利影响。该方法可以应用于定位系统中信号到达时差的估计。比较脉冲噪声低信噪比条件下计算机仿真结果显示,非线性变换相关法的估计精度高于共变法。实验结果表明:非线性变换相关法不仅可以用于高斯噪声环境下微弱信号相似度的检测,也可以用于强脉冲噪声环境下信号相似度的检测,具有较宽的适用范围和较好的鲁棒性。     

基于时-频分析的LFM信号检测研究

线性调频(LFM)波形是现代雷达系统广泛采用的一种非平稳扩谱信号波形,具有良好的低截获概率特性,为此,现代电子侦察系统常采用时频分析技术检测和分析这类时变信号.介绍了短时傅里叶变换和WVD等线性和非线性时频分析方法,运用这些方法对LFM信号的检测进行了分析,揭示了LFM信号在二维时频平面上的分布特征,并运用Hough变换检测WVD时频平面上呈直线分布的LFM信号.计算机仿真结果证实了此方法的有效性.     

DRFM移频干扰对LFM脉冲压缩雷达的影响及对策研究

DRFM移频干扰是针对LFM脉冲压缩雷达等一些新体制雷达所提出的新型干扰技术,其干扰信号与雷达发射信号具备较强的相干性、干扰样式的多样性及灵活性,导致雷达难以利用现有的抗干扰技术进行反干扰。此文从分析干扰信号与目标回波信号参数的不同之处入手,提取出真实目标回波信息,较好地实现了抗移频干扰。     

基于雷达相位测距的微动特征获取

针对微动目标的雷达回波特征信号一般较小难以提取的特点,提出了一种基于雷达相位测距的微动特征获取方法。相参雷达工作在宽窄交替模式下,宽带信号形式为线性调频（Linear Frequency Modulation,简称LFM）。首先,通过窄带相位测距（游标测距）测量目标质心的平动轨迹;其次,通过宽带相位测距测量目标上各个散射中心的运动轨迹;最后,从散射中心运动轨迹中除去质心平动轨迹,获得散射中心相对于质心的微动轨迹。相位测距精度极高,已知微动模型,可以估计微动参数,获取微动特征。仿真结果表明,该方法可以有效获取目标的微动特征。     

强信号背景下弱信号角度时延的联合Capon估计方法

针对强信号背景下弱信号角度时延联合估计过程中的弱信号数目难以精确估计问题,在分析Capon谱估计法估计信号DOA原理的基础上,将Capon谱估计法进行扩展,提出了一种在强信号背景下弱信号角度时延联合估计方法。为弥补Capon法分辨力较差的劣势,将扩展的Capon法与有高分辨性能的m-Capon算法结合,提出了一种改进的m-Capon方法,能区分来波方向接近的不同目标信号。研究和仿真结果表明:该方法无需对弱信号的信源数进行估计,也无需分解特征值,且在快拍数较少时仍具适用性。     

基于DDS的雷达多目标相参回波信号生成方法

介绍了一种基于DDS的雷达多目标相参回波信号生成方法。通过在特定时刻对DDS生成的信号进行补相,可以使单DDS同时生成多个目标的与被测雷达全相参的常规脉冲和线性调频回波信号。最后给出了仿真结果。     

一种非对称PCMA信号盲分离算法

针对卫星通信中非对称成对载波多址(PCMA)信号的盲分离问题,提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的盲分离算法。该算法在混合多个信号前提下,首先按强信号进行同步,接着采用同步挤压小波变换提取时频曲线,最后去除混合信号中的噪声与强信号主频外的弱信号干扰,降低了强信号解调误码率。该算法具有在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,实现了非对称PCMA信号盲分离的特点。仿真结果表明,经本文算法处理后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时有较大提升。