一种低信噪比下雷达脉内特征提取方法

高密度复杂环境下的雷达脉内特征提取是现代雷达的信号分选、识别的一个重要研究内容。利用时频分析中的WVD分布分析信号时零频处仍保持原信号所有特征这一特性 ,提出了一种低信噪比下的小波提取信号脉内调制特征的方法。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于相位重构的相位编码信号脉内特征分析

基于希尔伯特变换,提出了一种相位编码信号相位无模糊重构的脉内特征分析方法。该方法一方面利用魏格纳-威利变换对信号进行降噪处理,改善了在低信噪比下相位编码信号脉内特征识别和提取能力;另一方面对重构相位进行多阶差分处理来提高识别精度。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

基于Sobel算子实现WVD交叉项的衰减

针对在分析多分量信号时,WVD的交叉项使得时频分布图变得难于解释,提出了一种基于Sobel算子的WVD交叉项衰减方法。该方法首先利用模糊函数将信号聚集在原点附近,再利用Sobel算子作为滤波算子,对AF进行滤波,最后通过二维傅里叶变换,得到交叉项衰减后的WVD。实验结果证明该方法可以很好的抑制WVD交叉项。     

基于WVD的调频引信瞬时频率估计算法

针对传统的调频引信无法进行连续测距的问题,利用时频分析的方法,研究了引信差频信号瞬时频率估计算法.基于Wigner-Ville分布,分析了WVD最大值法、SPWVD最大值法及Viterhi-SPWVD算法用于提取信号瞬时频率的特点,通过Monte Carlor仿真试验,比较了几种算法的性能,给出了仿真结果.