窄带信号处理
阵列信号处理中DOA算法分类总结（大全）讲述
阵列信号处理中的DOA （窄带）/接收过程中的信号增强。
参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。
(DOA)θ的函数，P(θ)./经典波束形成器 注，延迟相加法和CBF 法本质相同，仅仅是CBF 法的最优权向量是归一化了的。
CBF / Bartlett 波束形成器 CBF ：Conventional Beam Former ） 最小方差法/Capon 波束形成器/ MVDR 波束形成器MVDR ：minimum variance distortionless response ）Root-MUSIC 算法多重信号分类法解相干的MUSIC 算法 （MUSIC ）基于波束空间的MUSIC 算法 TAM 旋转不变子空间法 LS-ESPRIT TLS-ESPRIT 确定性最大似然法（DML ：deterministic ML ）随机性最大似然法（SML ：stochastic ML ）最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。
同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。
只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ，就可以很容易地得出一个传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的，并没有利用接收信号向量的模型（或信号和噪声的统计特性）。
知道阵列流形 A 以后，可以对阵列进行电子导引，利用电子导引可以把波束调整到任意方向上，从而寻找输出功率的峰值。
①常规波束形成(CBF)法CBF法，也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。
这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。
（参考自：阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜）注意：上式中，导向矩阵A表示第K个天线阵元对N个不同的信号s(i)示第i个信号s(i)在M个不同的天线上的附加权值。
窄带高斯白噪声的功率谱密度
窄带高斯白噪声的功率谱密度全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：窄带高斯白噪声是一种在通信系统和信号处理中经常遇到的噪声类型，它具有一些特定的特征和性质。
在研究通信系统中的噪声影响时，功率谱密度是一个重要的参数，它描述了信号在频率域上的能量分布。
本文将从窄带高斯白噪声的定义、特点以及功率谱密度的计算等方面进行详细介绍。
窄带高斯白噪声是一种在频率范围较窄且符合高斯分布的随机噪声过程。
它的特点是在所有频率上的功率谱密度是均匀的，即在频谱上呈现一条水平直线。
噪声信号的每个频率分量都是独立同分布的高斯变量，且具有零均值。
在实际的通信系统中，窄带高斯白噪声往往是由许多独立的随机过程叠加而成的。
窄带高斯白噪声的功率谱密度是描述其频率特性的重要参数。
功率谱密度是噪声信号在频率域上的功率分布情况，可以通过傅立叶变换来计算。
对于窄带高斯白噪声，其功率谱密度在频率范围内保持均匀，即在所有频率上的功率谱密度是相同的。
在实际应用中，可以通过测量信号的功率谱密度来评估噪声的强度和干扰程度。
在计算窄带高斯白噪声的功率谱密度时，可以利用以下公式：\[ S(f) = N_0 \]\( S(f) \) 表示在频率\( f \) 处的功率谱密度，\( N_0 \) 表示噪声信号在整个频率范围上的功率谱密度。
对于窄带高斯白噪声而言，其功率谱密度在所有频率上都是常数\( N_0 \)。
这表明在频率域上，窄带高斯白噪声的功率分布是均匀的，即在整个频率范围内的功率都是相等的。
窄带高斯白噪声的功率谱密度对于通信系统的设计和性能评估具有重要意义。
在数字通信系统中，噪声会对信号的解调和译码产生干扰，影响系统的性能和可靠性。
通过分析窄带高斯白噪声的功率谱密度，可以评估系统在不同信噪比条件下的性能表现，为系统参数设计提供参考依据。
第二篇示例：窄带高斯白噪声的功率谱密度是信号处理和通信领域中非常重要的概念。
在现代通信系统和传感器网络中，窄带高斯白噪声通常被作为被测信号中的不可避免的噪声成分。
各种信号处理方法总结
希尔伯特变换
• 4 、缺点：
• （1）希尔伯特变换只能近似应用于窄带信号，但实际应 用中，存在许多非窄带信号，希尔伯特变换对这些信号无 能为力。即便是窄带信号，如果不能完全满足希尔伯特变 换条件，也会使结果发生错误。而实际信号中由于噪声的 存在，会使很多原来满足希尔伯特变换条件的信号无法完 全满足； • （2）对于任意给定t时刻，通过希尔伯特变换运算后的结 果只能存在一个频率值，即只能处理任何时刻为单一频率 的信号； • （3）对于一个非平稳的数据序列，希尔伯特变换得到的 结果很大程度上失去了原有的物理意义。
倒频谱
• 1 、原理：倒频谱，就是对功率谱的对数值进行傅立叶逆 变换，将复杂的卷积关系变为简单的线性叠加，从而在其 倒频谱上可以较容易地识别信号的频率组成分量，便于提 取所关心的频率成分较准确地反映故障特性。 • 2 、适用信号：时域信号 • 3 、优点： • （1）该分析方法受传感器的测点位置及传输途径的影响 小，能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线， 对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的 分析甚为有效。 • （2）可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在 密集调频信号中的周期成分，
希尔伯特--黄
• （1）原理：首先利用EMD方法将给定的信号分 解为若干固有模态函数（IMF，本征模态函数）， 这些IMF是满足一定条件的分量；然后，对每一 个IMF进行Hilbert变换，得到相应的Hilbert谱，即 将每个IMF表示在联合的时频域中；最后，汇总 所有IMF的Hilbert谱就会得到原始信号的Hilbert谱。 • （2）适用信号：非平稳非线性信号 • （3）知识点：，第一部分为经验模态分解 （Empirical Mode Decomposition，简称EMD）； 第二部分为Hilbert谱分析（Hilbert Spectrum Analysis，简称HAS）。
变换域窄带干扰抑制
绍几种常用的陷波算法的原理。
常用陷波算法分析
一阶矩法
这种算法的门限检测采用一阶矩的形式，门限 值定义为： Th
其中为门限优化系数，为均值，可以采用统
计的方法进行估算：
1 N
N
i
i 1
一阶矩法最大的特点就是简单，需要的计算量
小，然而单靠均值很难反应出干扰的强弱变化，
N 1
X (k) xL (n)e j2k S (k) I (k) N (k) n0
频域窄带干扰抑制算法研究
根据高斯白噪声的特性，其频谱仍为高斯随机过 程；另外当N足够大时，扩频信号的频谱近似为 高斯正态分布。因而扩频信号加高斯白噪声的频 谱，可以近似看成是高斯分布的。当施加干扰以 后，未被影响的频谱成分仍然是高斯分布的，但 存在干扰的频点上就不再是高斯分布，在这些频 点上信号的分布要高于期望信号分量，也就是说 频域内信号的方差增大了。干扰的强度越大，这 种影响越大，信号在偏离均值的地方出现的可能 性越大。这就说明，干扰门限的设置应当以信号 均值为基础，但是与信号方差有很大的关系。
频域窄带干扰抑制算法研究
设X (的k) 方差为 ，可2 得 的估 2计值 ： ˆ 2
ˆ 21 nBiblioteka n i 1Xi (k)
mX
2
其中 ， 为 个
mX
1 n
N i 1
Xi (k)
值N的算Xi术(k) 平均。
下面给出基于上述分析的干扰抑制算法原理图：
频域窄带干扰抑制算法研究
频域滤波器设计可作以下考虑： 其一是将频谱幅值高于门限的点置零而其它点的值保
SNRLoss
1 N
N
1
DSSS 系统窄带干扰抑制技术
摘要：本文分析直接序列扩频系统通信中的基于时域和变换域等传统干扰抑制方法存在的不足,提出一种基于离散傅立叶变换(D FT)的时域自适应陷波技术。
当干扰为时变窄带干扰时,基于D FT的时域陷波技术优于传统时域和变换域的窄带干扰抑制技术。
针对基于加窗离散傅里叶变换(DFT) 的直接序列扩频(DSSS) 系统窄带干扰抑制工程实现中的关键技术,分析了重叠相加法减小加窗对接收信号失真的效果, 并首次提出一种基于频域谱线的模平方服从指数分布假设条件下的干扰检测和处理算法——自适应多门限检测干扰抑制算法, 分析和仿真的结果表明, 该算法有较强的自适应性能, 可抑制扩频系统中存在的多种窄带干扰。
关键词：直接序列扩频；窄带干扰抑制；陷波器；自适应多门限检测；子带判决门限Abstract：This text analyzes the traditional interference suppression method shortcomings that based on time-domain and transform domain of the direct sequence spread spectrum system communication, as proposed Time-domain adaptive notch technology based on discrete Fourier transform (D FT). When the interference becomes narrow-band interference, the time-domain notch technology based on the D FT is superior to the narrowband interference suppression techniques of the traditional time-domain and transform domain technology. For key technologies of the direct sequence spread spectrum (DSSS) system narrow-band interference suppression project based on the windowed discrete Fourier transform (DFT) , the text analysis the effect of overlap-add and reduces windowed method to the received signal .For the first time proposed a method of Interference detection and processing algorithms under the assumption of Modulus square based on frequency domain spectrum obey exponential distribution- adaptive multi-threshold detection interference suppression algorithms, analysis and simulation results show that the algorithm has a strong adaptive properties, can inhibit a variety of narrow-band interference exist in the spread-spectrum systems .Keywords: direct sequence spread spectrum; narrowband interference suppression; notch filter; adaptive multi-threshold detection; sub-band Decision Threshold1 引言由于扩频通信具有抗干扰能力强、信息信号隐蔽、便于加密、任意选址、以及易于组网等独特优点，近几年来世界各国对扩频技术的研究已形成高潮，因而扩频通信作为一种新型通信方式得到了迅速发展和广泛应用。
信号处理方法总结
倒频谱
• （5）知识点： • 数学上：信号的倒频谱 = IFT ( log ( | FT (信号) | ) + j2πm )（m为实数） • 算法：信号 -> 傅立叶变换 -> 取绝对值 -> 取对数 -> 相位 展开 -> 逆傅立叶变换 -> 倒频谱
希尔伯特变换
• （1）原理：输入是s（t）的线性非时变系统的输
小波分析
• （5）知识点： • a:小波分析具有能够根据分析对象自动调整 有关参数的“自适应性”和能够根据观测对象自 动“调焦”的特性。 • b:在低频部分具有较高的频率分辨率和较低 的时间分辨率。在高频部分具有较高的时间分辨 率和较低的频率分辨率。
倒频谱
• （1）原理：倒频谱，就是对功率谱的对数值进行傅立叶 逆变换，将复杂的卷积关系变为简单的线性叠加，从而在 其倒频谱上可以较容易地识别信号的频率组成分量，便于 提取所关心的频率成分较准确地反映故障特性。 • （2）适用信号：时域信号 • （3）优点：该分析方法受传感器的测点位置及传输途径 的影响小，能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单 根谱线，以便提取、分析原频谱图上肉眼难以识别的周期 性信号。 • （4）缺点：进行多段平均的功率谱取对数后，功率谱中 与调制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系 数而放大，降低了信噪比。
希尔伯特--黄
• （1）原理：首先利用EMD方法将给定的信号分 解为若干固有模态函数（IMF，本征模态函数）， 这些IMF是满足一定条件的分量；然后，对每一 个IMF进行Hilbert变换，得到相应的Hilbert谱，即 将每个IMF表示在联合的时频域中；最后，汇总 所有IMF的Hilbert谱就会得到原始信号的Hilbert谱。 • （2）适用信号：非平稳非线性信号 • （3）知识点：，第一部分为经验模态分解 （Empirical Mode Decomposห้องสมุดไป่ตู้tion，简称EMD）； 第二部分为Hilbert谱分析（Hilbert Spectrum Analysis，简称HAS）。
(完整版)阵列信号处理中DOA算法分类总结(大全),推荐文档
阵列信号处理中的DOA （窄带）/接收过程中的信号增强。
参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。
(DOA)空间谱：输出功率P 关于波达角θ的函数，P(θ).——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF 法本质相同，仅仅是CBF 法的最优权向量是归一化了的。
CBF / Bartlett 波束形成器CBF ：Conventional Beam Former ）最小方差法/Capon 波束形成器/ MVDR 波束形成器MVDR ：minimum variance distortionless response ）Root-MUSIC 算法多重信号分类法解相干的MUSIC 算法（MUSIC ）基于波束空间的MUSIC 算法TAM旋转不变子空间法LS-ESPRIT TLS-ESPRIT 确定性最大似然法（DML ：deterministic ML ）随机性最大似然法（SML ：stochastic ML ）最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。
同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。
阵列流形矩阵（导向矢量矩阵）只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ，就可以很容易地得出一个特定阵列天线的阵列流形矩阵A。
传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的，并没有利用接收信号向量的模型（或信号和噪声的统计特性）。
知道阵列流形 A 以后，可以对阵列进行电子导引，利用电子导引可以把波束调整到任意方向上，从而寻找输出功率的峰值。
①常规波束形成(CBF)法CBF法，也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。
这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。
（参考自：阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜）注意：理解信号模型注意：上式中，导向矩阵A的行向量表示第K个天线阵元对N个不同的信号s(i)的附加权值，列向量表示第i个信号s(i)在M个不同的天线上的附加权值。
雷达信号处理基本流程图
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM 波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
雷达信号处理基本操作规范
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j*pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dBgrid on二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
去斜处理流程：混频过程为回波信号在时域与参考信号的共轭相乘混频后得到一个瞬时频率和目标距离成正比的单频信号，对其进行频谱分析即可得到目标的距离像；去斜处理一般情况下可降低信号带宽；%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%去斜处理仿真程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clear all;close all;B=10e6;%带宽10MHztp=10e-6;%脉宽10usk=B/tp;%LFM系数fs=50e6;R0=3e3;R1=2000;R2=3500;R=5000;c=3e8;f0=60e6;N=round(2*R/c*fs);fft_N=2^nextpow2(N);t=linspace(0,2*R/c,N);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参考信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sref=exp(2i*pi*f0*t).*exp(1i*pi*k*t.^2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%回波信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sb0=exp(1j*pi*k*(t-2*R0/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R0/c));Sb1=exp(1j*pi*k*(t-2*R1/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R1/c));Sb2=exp(1j*pi*k*(t-2*R2/c).^2).*exp(2j*pi*f0*(t-2*R2/c));Sb=Sb0+Sb1+Sb2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%混频信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%SSb=Sref.*conj(Sb);%去斜后时域信号spectrum=fft(SSb,fft_N);%去斜后频域信号f=fs*(0:fft_N-1)/fft_N-fs/2;%从-fs/2到fs/2f=f*c*tp/2/B;%瞬时频率对应的距离sf=exp(-j*pi/k*f.^2);%滤波器传输函数SSb=spectrum.*sf;%从频域去距离扭曲，实现了压缩和去RVPfigure;SSb=fftshift(SSb);SSb1=ifft(SSb);%消除了距离扭曲和RVP的时域信号subplot(211);plot(f,db(abs(SSb)/max(SSb)))xlabel('距离/m');grid onsubplot(212);plot(f,abs(SSb))xlabel('距离/m');grid on三、加窗信号的截取产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称窗。
窄带载波拓扑
窄带载波拓扑全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：窄带载波拓扑是一种用于传输信息的无线通信技术，其核心思想是将信号分成多个窄带载波进行传输，以提高系统的效率和可靠性。
窄带载波拓扑在无线通信领域广泛应用，例如在物联网、智能家居、工业自动化等领域有着重要的作用。
本文将介绍窄带载波拓扑的基本原理、优势、应用以及未来发展方向。
一、窄带载波拓扑的基本原理窄带载波拓扑是一种将频谱分成若干窄带信道，每个信道负责传输一部分数据的通信技术。
在传统的频分复用系统中，整个频谱被分为若干个频道，每个频道用于传输一个用户的数据。
而在窄带载波拓扑中，频谱被进一步细分为若干个更窄的信道，每个信道负责传输更小的数据块。
这样的设计可以提高系统的频谱效率，减小信道间的干扰，提高通信质量。
窄带载波拓扑的基本原理是通过调制技术将原始数据转换成窄带信号，然后将窄带信号分配到不同的频率带上进行传输。
接收端利用解调技术将收到的窄带信号进行解析还原为原始数据。
这样的设计可以提高系统的抗干扰能力，提高通信的可靠性和稳定性。
1. 频谱效率高：窄带载波拓扑将频谱分成若干个窄带信道进行传输，可以充分利用频谱资源，提高系统的频谱效率。
2. 抗干扰能力强：由于窄带信道间的带宽较窄，可以减小信道间的干扰，提高系统的抗干扰能力。
3. 通信质量高：窄带载波拓扑可以提高通信质量，减小误码率，提高传输的可靠性和稳定性。
4. 能耗低：窄带载波拓扑可以减小信号传输的功率，减小系统的能耗，延长终端设备的续航时间。
5. 支持大规模连接：窄带载波拓扑可以支持大规模设备的连接，适用于物联网等大规模连接场景。
1. 物联网：窄带载波拓扑适用于物联网中大规模设备的连接，可以实现设备间的低功耗、高可靠的通信。
2. 智能家居：窄带载波拓扑可以在智能家居中应用，实现家庭设备之间的互联互通，提高智能家居系统的效率和可靠性。
3. 工业自动化：窄带载波拓扑可以在工业自动化领域应用，实现设备之间的无线通信，提高生产效率和自动化水平。
(完整版)雷达信号处理基本流程
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带（或某些中等带宽）的匹配滤波：相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积，频域的匹配滤波脉宽越小，带宽越宽，距离分辨率越高；脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT（时宽带宽积）；脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));Task1f0=10e9;%载频tp=10e-6;%脉冲宽度B=10e6;%信号带宽fs=100e6;%采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp;t=(0:N-1)/fs;Sb=rectpuls(t-tp/2-tau,tp).*exp(j*pi*beita*(t-tp/2-tau).^2).*exp(-2j* pi*f0*tau);%回波信号S=rectpuls(t-tp/2,tp).*exp(i*pi*beita*(t-tp/2).^2);%发射信号（参考信号）x 10x 10x 10So=ifft(fft(Sb).*conj(fft(S)));%脉压 figure(7);plot(t*c/2,db(abs(So)/max(So)))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波）去斜处理“有源相关”，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的，其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
阵列信号处理中DOA算法分类总结(大全)
阵列信号处理中的DOA（窄带）/接收过程中的信号增强。
参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。
θ的函数，P(θ)./经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。
CBF/Bartlett波束形成器CBF：Conventional Beam Former）最小方差法/Capon波束形成器/MVDR波束形成器MVDR：minimum variance distortionless response）Root-MUSIC算法多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC）基于波束空间的MUSIC算法TAM旋转不变子空间法LS-ESPRIT（ESPRIT）TLS-ESPRIT确定性最大似然法（DML：deterministic ML）随机性最大似然法（SML：stochastic ML）最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。
同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。
计算量小，不需进行谱峰搜索阵列流形矩阵（导向矢量矩阵）只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ，就可以很容易地得出一个传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的，并没有利用接收信号向量的模型（或信号和噪声的统计特性）。
知道阵列流形A以后，可以对阵列进行电子导引，利用电子导引可以把波束调整到任意方向上，从而寻找输出功率的峰值。
①常规波束形成(CBF)法CBF法，也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。
这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。
（参考自：阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜）注意：上式中，导向矩阵A表示第K个天线阵元对N个不同的信号示第i个信号s(i)在M个不同的天线上的附加权值。
将式（2.6）的阵元接收信号，写成矢量形式为：X(t)=AS(t)+N(t)其中，X(t)为阵列的M×1维快拍数据矢量，N(t)为阵列的M×1维噪声数据矢量，S(t)为信号空间的N×1维矢量，A为空间阵列的M×N维阵列流型矩阵（导向矢量矩阵），且]其中，导向矢量为列矢量，表示第i个信号在M个天线上的附加权值式中，,其中，c为光速，λ为入射信号的波长。
多频窄带数字信号处理仿真系统设计
多频窄带数字信号处理仿真系统设计多频窄带数字信号处理仿真系统设计摘要本文主要是实现在TC2.0的环境下利用C语言实现多频窄带数字信号处理仿真系统。
系统功能包括信号采集、信号时域及频域分析、FIR滤波器设计、数字信号滤波，在本文中主要设计四种滤波系统：低通滤波系统、高通滤波系统、带通滤波系统、带阻滤波系统。
在FIR滤波器设计时使用的是窗函数设计的方法，涉及四种窗函数，分别是矩形窗、哈明窗、汉宁窗、布莱克曼窗。
最后本文对设计的系统程序进一步改进，使之可以完成信号模拟到数字的转换功能、根据数字滤波器指标自动完成滤波器设计的功能、四种滤波功能以及个步骤的时域频域图形绘制。
关键词：多频窄带数字信号处理仿真系统、FIR滤波器、C语言、TC2.0前言:本次数字信号处理小项目主要是利用数字信号的理论结合编程实现一个多频窄带数字信号处理仿真系统设计。
MATLAB强大的数字图像处理能力为我们提供了很好的处理环境，但是由于其处理都是集成的，给我们的使用带来一定的不便性，对于我们理解信号处理过程和定制我们需要的信号处理软件没有参考价值。
故我们选择利用tc2.0环境下的C语言进行系统设计与编写，预期实现信号的采集、信号时域及频域分析、FIR滤波器设计、数字信号滤波等功能的多频窄带数字信号处理软件仿真系统。
项目组分工：杨俊：程序的编写和最终的调试；杨洋：整理资料和负责编写报告；羊大宝：收集资料和部分程序的编写；韩乐梅：整理资料和编写报告；朱煜奎：收集资料和部分程序的编写；正文1系统整体设计思想本报告主要是用C语言在tc2.0环境下实现信号采集、信号时域及频域分析、FIR滤波器设计、数字信号滤波等功能的多频窄带数字信号处理软件仿真系统。
由此可知，该报告设计需包括以下系统:A模拟信号采集模块：完成对模拟信号的采样、量化，使信号变成数字信号。
B 显示模块：完成对信号的时域和频域显示，以便于对信号的频谱和时域分布进行分析。
C 滤波器模块：根据模拟信号生成的数字信号的频域特点确定要完成的滤波指标，进而按照一定的原则选择合适的滤波器进行最后要完成的滤波过程。
和波束与差波束的概念
和波束与差波束的概念
波束和差波束是雷达信号处理中常用的概念。
波束是指雷达发送的一束窄带的微波信号。
差波束是指两个窄带信号的复合信号，它们在相空间中位于相反的区域。
通过控制波束和差波束，可以使雷达获得更精确的目标信息。
波束的概念是指雷达射向目标的一束窄带微波信号。
这种信号具有高度的定向性，能够被用于定位目标的方向和位置。
波束的定向性来自于其射频源的发射器，以及射频反射器的阵列。
通常情况下，波束会通过调制信号的脉宽和频率，以便做到更精炼化的控制和定位。
差波束的概念是指合成两个窄带信号的复合信号。
这种复合信号能够用于获取更高的目标信号解析度，以及削弱回波和干扰。
差波束的合成可以通过向一台雷达中引入多个射频收发模块来实现，每个模块都能够从干扰源中接收传输的信号，并能够控制信号的放大和退化。
在接下来的步骤中，这些射频信号会被混合并分析出其差分信号。
通过控制波束和差波束，雷达能够执行多种目标识别任务，例如武器控制、导航、天气检测等。
在雷达中使用波束和差波束的控制方式，可以被看做是一种一般性的信号处理技术。
通过这种技术的应用，数百到数千根的微波辐射束可以精密地被控制。
当雷达遭遇到干扰或强
散射时，无论是波束还是差波束，它们都能够被用于抑制有害信号并
贡献原始目标信号。
总之，在雷达信号处理中，波束和差波束是常常被使用的概念。
它们
分别指雷达发送的射向目标的一束窄带微波信号，以及合成两个窄带
信号的复合信号。
通过精准控制波束和差波束，雷达能够获得更精确、更可靠的目标信息，实现多种目标识别和控制任务。
基于窄带信号抽样的信号高效传输
基于窄带信号抽样的信号高效传输作者：魏建孙祥娥来源：《现代电子技术》2017年第17期摘要：奈奎斯特抽样定理是对频率宽度有限长的模拟信号进行数字化处理的重要定理之一，而对于这类频宽有限信号中的特殊信号，即窄带信号而言，依据奈奎斯特抽样定理对信号进行抽样时会出现一些新问题。
在指出窄带信号存在原因的基础上，以抽样信号的频谱不混叠为根本对窄带信号进行抽样，并使其与按照奈奎斯特定理抽样后的信号进行比较分析。
借助通信原理相关知识予以在信道传输中进行分析，得出信号经窄带信号抽样定理处理后的优势所在。
关键词：窄带信号；窄带信号抽样；奈奎斯特抽样定理；频谱分析；通信系统传输中图分类号： TN911.7⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2017）17⁃0064⁃03 Signal efficient transmission based on narrowband signal samplingWEI Jian，SUN Xiang’e（College of Electronics and Information Engineering， Yangtze University， Jingzhou 434020， China）Abstract： The Nyquist sampling theorem is one of the important theorems for digital processing of analog signals with finite frequency width， but has some new problems while sampling the narrowband signal in the finite bandwidth ones. On the basis of the reason that the available narrowband signal exists the problems， the narrowband signal is sampled by taking the non⁃aliasing frequency spectrum of the sampling signal as the foundation， and compared with the signal after sampling according to the Nyquist theorem. The signal in channel transmission is analyzed by means of related knowledge of communication priciple to get the advantages of the narrowband signal processed with sampling theorem.Keywords： narrowband signal； narrowband signal sampling； Nyquist sampling theorem；spectral analysis； communication system transmission0 引言信号在各种物理媒体的信道传输过程中，为实现信号的无线传输与频分复用，需通过调制方式将不同的基带信号搬移到不同的频段上，使多路信号在通过同一信道传输时彼此互不干扰。
雷达信号处理基本流程
基本雷达信号处理流程一、脉冲压缩窄带(或某些中等带宽)的匹配滤波:相关处理，用FFT数字化执行，即快速卷积处理，可以在基带实现（脉冲压缩）快速卷积,频域的匹配滤波脉宽越小,带宽越宽，距离分辨率越高;脉宽越大，带宽越窄，雷达能量越小，探测距离越近；D=BT(时宽带宽积）;脉压流程：频域：回波谱和参考函数共轭相乘时域：相关即输入信号的FFT乘上参考信号FFT的共轭再逆FFT；Sc=ifft(fft（Sb）.＊conj(fft（S)）);Task1f0=10e9;%载频tp=10e—6；%脉冲宽度B=10e6；%信号带宽fs=100e6；％采样率R0=3000;%目标初始距离N=4096;c=3e8;tau=2*R0/c;beita=B/tp；t=(0：N-1）/fs;Sb=rectpuls(t—tp/2-tau,tp).＊exp（j＊pi＊beita＊（t—tp/2—tau)。
^2）.*exp(—2j*pi*f0＊tau）；％回波信号x 107S=rectpuls(t —tp/2,tp).*exp （i ＊pi*beita*（t-tp/2)。
^2);%发射信号（参考信号）x 10-5x 10-5x 107So=ifft(fft(Sb ）.*conj(fft （S ）)）；%脉压 figure （7）；plot （t ＊c/2,db （abs （So ）/max(So ）))%归一化dB grid on-400-350-300-250-200-150-100-500二、去斜处理（宽带的匹配滤波)去斜处理“有源相关"，通常用来处理极大带宽的LFM波形（如果直接采样的话因为频带很宽所以在高频的时候需要的采样率就很大，采样点数就很多，所以要经过去斜处理）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的,其方法是将输入信号与参考信号（经适当延迟的本振信号，延迟量通常由窄带信号测距结果估计出）混频，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量,对混频输出的信号进行DFT处理，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。
电磁兼容测量中所定义的宽带与窄带只是相对于标准检测的测量仪器的中频带宽而言
电磁兼容测量中所定义的宽带与窄带只是相对于标准检测的测量仪器的中频带宽而言，对9kHz-150kH z频率范围,中频带宽为200Hz；对150kHz-30MHz，中频带宽为9kHz；对30MHz-1000MHz，中频带宽为120kHz。
若在某测量频段内干扰的带宽大于EMI接收机的中频带宽，则为宽带噪声，否则为窄带噪声。
对微处理器，数字逻辑，振荡器或者时钟信号发生器，他们的时钟一般由晶体振荡器提供，上升沿和下降沿很陡峭，在频域，其频谱一般表现为离散的条状频谱，每条谱线之间的间隔为晶体振荡器（或其分频）的振荡频率。
对于某种干扰频率来说，EMI测量接收机在一个中频带宽内只会出现一条（干扰的基频或其谐波）干扰频谱。
也就是说干扰在EMI测量接收机上为连续频谱的为宽带噪声，为离散频谱的为窄带噪声。
一般来说，可以用“窄带和宽带为什么能够用PK和AV是否相差6dB来区分”。
并且有些EMC标准就是这样来确定的。
一般来说，窄带干扰的干扰能量在频谱上比较集中，对外干扰影响更大，所以“对同一等级来说窄带的限值比较低（相对于宽带）”一般宽带和窄带骚扰说的是骚扰占用的带宽，一般用3dB或者6dB带宽。
如果这个3dB或者6dB带宽很窄，说明是窄带，如果比较宽，说明是宽带。
都是频谱上的概念。
关于18655这个标准定了个宽带和窄带的判定方法，这个也是根据很多数据总结出来的，具体应该很复杂罗。
汽车的标准都是按照这个定义的，其他很多标准也是按照这个定义宽带和窄带的。
如何区分电磁干拢属于窄带还是宽带干拢”:有许多方来来区别窄带（NB）电磁干拢还是宽带（BB）电磁干拢，一个简单的方法是：给定receiver（或被干拢电路的输入级）的通频带宽（Bp）或3dB带宽，以及EMI干扰源的基频F０，则干扰类型可判别为：当Bp＞F０时，为宽带当Bp＜F０时，为窄带分别用准峰值和峰值读数，差别较大的是宽带信号，差别较小的窄带信号电磁干扰的传输传输途径分为传导和辐射。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
jθ 0 −k jkϕ0
ϕ0 表示两相邻分析点之间的夹角；
如果W0 < 1，则随着k增大，分析点z k以ϕ0为步长向外盘旋； 如果W0 > 1，则随着k增大，分析点z k以ϕ0为步长向内盘旋；
X(z k ) = ∑ x(n)A W
−n n=0 N −1 n=0
窄带信号处理
• 时域采样 • Chirp-Z变换
采样定理
• 带限信号的最高截止频率Fc，当采样频率 Fs>2Fc时，采样信号频谱不发生混叠。 • 此定理最适合于低通信号，不会造成资源 浪费。 • 对于窄带信号如何处理？
窄带信号采样
信号的频率范围为：FL ≤ F ≤ FHn) = x a (nT)
1 ∞ X(F)= ∑ Xa(F − kFs) T k =−∞
• FH=mB，最高截止频率为带宽整数倍
Xa(F)
1 -Fc
-2Fs -Fs
B
FL Fc FH
X(F) 1 T
1st Fs 2nd 3rd 2Fs 4th
-5B -4B -3B -2B -B
Ga(F)
B
T
2B 3B 4B
N −1
nk
1 2 布鲁斯坦等式：nk = [n + k 2 -(k-n) 2 ] 2
-(k-n) 2 2
= ∑ x(n)A − n W W
k 2 N −1 2
n2 2
W
k2 2
n = W ∑ x(n)A − n W 2 n=0 n2 2
2
-(k-n) W 2
-(k-n) 2 2
B
5B
-Fc
FL Fc FH
Xa(F)
1 -Fc
-2Fs -Fs
B
FL Fc FH
X(F) 1 T
1st Fs 2nd 3rd 2Fs 4th
-5B -4B -3B -2B -B
Ga(F)
B
T
2B 3B 4B
B
5B
-Fc
FL Fc FH
• 频带位置任意
-Fc
Xa(F)
1
B
FL Fc FH
X(F)
(k-1)th replica
1 -Fc
(k-1)Fs
B
kth replica
Fc
2FL 2FH
kFs
2FH ≤ kFS (k-1)FS ≤ 2FL
2FH ≤ kFS ,
(k-1)FS ≤ 2FL
2FH 2FL ≤ FS ≤ k k −1 为求K将上式重写如下： 1 k ≤ ， F S 2FH (k − 1)Fs ≤ 2FH − 2B
A−n W
n 2
2
g(n) h(n)
X(z n ) n = 0,1, L, M − 1
− n2 2
n2 2
h(n)=W
W =
1 h(n)
• Chirp-Z变换特点：
– 输入序列长度N和输出序列长度不需要相等,且 可以为素数； – 各采样点之间的间隔可以使任意的，因而频率 分辨率可以调整； – 采样点轨迹可沿圆弧或圆周进行，更灵活，这 在语音信号处理分析方面更占优势； – 起始点可任意选定，因而可从任意频率开始对 数据进行窄带的高分辨率分析； – DFT是Chirp-Z变换的特例；
• 基于上述因素，人们提出了Chirp-z变换
• 设序列x(n)长度为N，分析z平面上M点的频 谱采样值，分析点为zk ；k=0,1,…M-1。
设 z k = AW − k , 0 ≤ k ≤ M − 1 其中：A=A 0 e jθ0 , W = W0 e-jϕ0 z k = A 0 e W0 e
2
令 g(n )=x(n )A − n W , h(n)=W 则：X(z k ) = W
k 2 N −1 2 n=0
∑ g(n)h(k-n) = W
k2 2
[g(k)*h(k)]
h(n)=W
-(k-n) 2
2
, 称为线形调频信号(Chirp signal)
• Chirp-z变换运算流程
x(n) n = 0,1, L, N − 1
2FH − 2B 上两式相乘，k-1 ≤ k( ) 2FH 故，k max FH FH ≤ ，取k max = B B
Chirp-Z变换
• DFT缺点：
– 定义在单位圆上离散点的Ｚ变换，当信号极点 距离单位圆较远时，不能很好的反映出信号的 极点特征； – 并不是所有的信号都在整个单位圆上有意义(如 窄带信号) ，故会造成一定的浪费；