一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法

传统的宽带LFM信号DOA估计算法,是直接对信号进行估计,为满足采样定理,需要很高的采样频率,数据量和运算量巨大。针对这一问题,提出一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法,采用基于改进谱形熵的自适应降调频技术,通过若干次降调频,将宽带LFM信号带宽降到接收机可以处理的范围内,再利用窄带LFM信号DOA估计算法估计...     

雷达导引头倒置接收和调频噪声对消

为减小连续波、间断半连续波半主动雷达导引头制导系统中照射器和导引头固体本振的近载频噪声，采用倒置接收系统复现时廷极小的照射器调频噪声（相位噪声），直波锁相接收机本振信号与回波泄漏信号进行混频对消可明显降低中频相位噪声。分析结果表明，倒置接收可改善导引头泄漏下能见度（SFV）。     

强线性调频干扰下雷达目标的识别方法

分析了由强弱两信号组成的混合信号的瞬时频率的特点 ,基于Morlet小波的性质 ,提出了一种强线性调频 (LFM )干扰下的雷达目标识别方法。通过LFM干扰信号的调频指数 ,进行相位补偿 ,抑制LFM信号 ,然后对隔离LFM信号后的信号进行时频分析 ,实现目标识别。模拟结果表明 ,此方法是可行的。     

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。     

线性调频脉冲压缩雷达仿真研究

文章分析了线性调频（LFM）脉冲压缩雷达的工作原理,对LFM信号及其匹配滤波输出信号进行了仿真,验证了理论分析的正确性,进而对LFM脉冲压缩雷达系统进行仿真,得出LFM信号可有效解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。     

伪码-线性调频复合信号的参数估计

针对伪码随机二相编码-线性调频复合信号的参数估计问题,提出了基于解线调与相位差分的盲估计方法。首先对信号进行平方,消除相位调制,然后用解线调估计出调频斜率,用重构的线性调频信号消除复合信号中的线性调频成分,用平滑的功率谱估计出起始频率,最后采用改进的相位差分进行码元宽度的估计与伪码序列的恢复。仿真结果验证了方法的有效性。     

双频GNSS接收机射频前端的系统设计

结合全球导航卫星系统中各种卫星信号的频段分布,提出一种适用于双频接收机的射频前端结构,讨论基于该结构的本振频率的选取方法。以GPS的L1频段和Galileo的E1频段为例,对该系统进行仿真验证。仿真结果显示,双频接收机射频前端的各项指标均达到了设计要求。     

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。     

星载微波接收机本振源中晶振和UHF倍频链的研制

介绍我所研制成功的东方红三号通信卫星微波接收机本振源中晶振和倍频链的研制。该设备在通信转发器中是一个重要部件,它提供一个频率非常稳定的超高频功率信号,送到微波倍频器,经微波倍频器倍频,滤波后成为微波接收机的本振信号。     

国防科学技术大学电子科学与工程学院。长沙 410073一种有效的锯齿波调频信号识别方法

分析了锯齿波调频信号相位差分序列的特征,在此基础上给出了锯齿波调频信号的识别和参数估计方法,并采用多重相位差分改善了算法对低信噪比环境的适应能力。仿真给出了不同信噪比下对锯齿波调频的识别率。     

利用字典优化方法实现sub Nyquist采样数据的频率估计

在稀疏重构理论中,重构信号需要预先设定稀疏表示字典,针对预设字典与真实字典之间的失配对信号稀疏表示造成的不利影响,提出一种基于字典优化和稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning, SBL)的频率估计算法。该算法首先构造基于sub Nyquist采样数据的信号稀疏表达式,然后利用SBL算法估计信号频率,同时根据估计结果优化字典,最后反复迭代上述步骤直至计算出的频率值和对应的幅度值趋于稳定。仿真结果校验了方法的有效性。     

一种针对短码、周期长码直扩信号扩频序列盲估计方法

提出一种新的针对短码和周期长码直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread-Spectrum) 信号的扩频序列盲估计方法。将周期长码DSSS信号建模为多用户短码DSSS信号系统,根据接收信号相关矩阵最大特征值个数,判断一个PN周期内调制信息符号个数,依此盲估计信息速率,同时形成分段相关矩阵矢量。利用改进二阶统计盲辨识（SOBI,Second Order Blind Identification）算法盲估计多用户分段DSSS的PN序列,根据特定约束条件(如m序列、Gold序列)去分段相位模糊,最终形成周期长码PN序列。仿真结果表明该算法的有效性,且适应较低信噪比。     

线性调频信号在雷达中的应用

线性调频(LFM)信号是脉冲压缩体制雷达中广泛应用的大时宽带宽积信号,其突出优点是匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感。根据线性调频脉冲压缩信号的时域和频域特点,运用模糊函数对该信号的性能进行分析。LFM信号具有更高的距离、速度分辨率,以及更好的低截获概率特性。给出此类信号经匹配滤波压缩处理的过程、结果及工程实现。     

基于二阶Keystone变换的FMCW SAR动目标成像与参数估计

本文研究了一种适用于调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）的地面动目标成像与参数估计的方法。首先,建立FMCW SAR系统下的动目标回波模型,通过多普勒频移补偿和时频代换,提出了一种基于二阶Keystone变换校正动目标回波距离弯曲的方法。其次,用Hough变换去估计动目标距离向速度,并据此进行距离走动校正。最后,采用Wigner-Hough变换估计动目标的多普勒调频率,通过补偿二次和三次多普勒相位实现动目标的精确聚焦。仿真结果表明：该方法对参数估计有较高的准确性,同时估计的参数对动目标成像有较好的聚焦效果。     

基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法

旋转运动是航天领域中最为常见的微运动,如卫星天线转动、弹道导弹自旋运动等。旋转目标的微多普勒特征对雷达目标识别具有重大影响。针对旋转目标不同散射点的微多普勒频率相互重叠、难以提取的问题,提出了基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法。由点散射模型得到旋转目标的微多普勒信号解析形式。考虑到旋转目标微多普勒信号具有正弦频率调制特征,构造了基于正弦模型的参数化解调算子,优化微多普勒频率参数,使解调信号在载波频率处的频谱值达到最大。为了估计多个散射点的微多普勒频率参数,提出了参数迭代估计方法,在每次迭代中只估计当前最强散射点的微多普勒参数,将相应信号分量从原始信号中剔除,消除对后续分量估计结果的影响。仿真和实验结果表明:基于参数化解调的旋转目标微多普勒频率提取方法与传统时频峰值检测方法相比,能更精确地提取相互交叉的旋转目标微多普勒频率,为最终实现雷达空间目标识别提供了理论基础,能应用于卫星天线、弹道导弹等目标的监测、识别。     

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.     

用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

提出一种在欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法，该算法通过构造一种特殊的数据矩阵，对数据矩阵奇异值分解，利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间，利用信号子空间与噪声子空间的正交性，精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种非周期调制直扩信号扩频码估计方法

对卫星测控中一类扩频码周期与信息码周期之比为非整数的直扩信号进行了研究,得出这类信号可建模成非周期调制直扩信号,提出并讨论了一种基于差分主元分析（D PCA）的非周期调制直扩信号扩频码估计方法,该方法通过计算与差分序列协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量完成信息码个数、子序列、信息码同步点等参数的估计,解决了传统矩阵分解方法在估计码序列时码序列相位模糊问题,理论分析和仿真结果表明该方法可以在低信噪比下进行有效估计。