线性调频信号的相关检测性能分析

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线性调频信号的时频分析研究

线性调频信号的时频分析研究随着通信技术的发展，线性调频信号（Linear Frequency Modulation，LFM）在通信系统中得到了广泛的应用。

线性调频信号是一种在一段时间内频率线性变化的信号，其具有宽带、抗多径衰落、抗高噪声等特点，因此适用于高分辨率雷达、超声定位、地震勘探等领域。

为了更好地理解和设计线性调频信号的应用系统，对其进行时频分析研究是非常重要的。

时频分析是一种将信号在时间和频率域上进行联合分析的方法，可以提供关于信号特性的更详细的信息。

对于线性调频信号而言，时频分析可以帮助我们获得信号的调频特性和调制参数。

下面将介绍几种常见的时频分析方法，以及它们在线性调频信号研究中的应用。

STFT是一种将信号在时间和频率上进行分析的方法，它通过将信号分成多个小时间窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换，得到该窗口内信号的频谱信息。

STFT可以提供线性调频信号的瞬时频率信息，帮助我们理解信号的调频特性。

2. Wigner-Ville分布（Wigner-Ville Distribution，WVD）WVD是一种采用时频联合分析的方法，它通过计算信号的瞬时相位和瞬时幅度，得到信号在时频上的分布。

WVD可以提供线性调频信号的瞬时频率和瞬时频谱信息，有助于我们研究信号的调频参数和调频性质。

3. 希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）此外，还有一些其他的时频分析方法，如连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）、自适应滤波器（Adaptive Filter），它们在线性调频信号研究中也有一定的应用。

通过将这些方法相互结合，可以更好地理解线性调频信号的时频特性和调制参数。

在线性调频信号的时频分析研究中，我们可以分析信号的频谱特性、瞬时频率变化、调制参数等。

通过这些分析，我们可以了解信号是否具有带宽限制特性、频率变化规律，以及在特定调制参数下，信号的传输性能如何。

多径线性调频信号的循环相关检测及性能分析

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｒｂｅｏｅｅｔｇｔｅｃｍｐｅｉｅｒｆｅｕｎｙｍｏｕａｉｎ（Ｍ）ｉｌｉｅｐｏｌｍｆｄｔｃｉｈｏｌｘｌａｒｑｅｃｄｌｔｎｎｏＬＦｎｍｕｔ—
ｌｚｄ，ａｄｔｅｄｔｃｏａｅｎｔｅｃｃｉｃｒｅａｉｎａｌｕｅｉｏｓｒｃｅｓｎｈｏ — ｙｅｎｈｅｅｔｒｂｓｄｏｈｙｌｏｒｌｔｍｐｉｄｓｃｎｔｕｔｄｕｉｇｔｅｃｎｃｏｔｔｎｏｓａｄｄｓｒｔｉｎｌ．Ｔｈｅｅｔｒｐｏｅｔｓａｅｔｅｎｌｚｄａｄｔｅｏｔｕｉｎｌｉｕｕｎｉｃｅｅｓｇａｓｅｄｔｃｏｒｐｒｉｒｈｎａａｙｅｎｈｕｐｔｓｇａ — ｅｎｉｅｒｔｏ（ＮＲ）ｏｈｅｅｔｒｉｄｄｃｄｏｓａｉＳｆｔｅｄｔｃｏＳｅｕｅ．ＴｈｅｕｔｓｏｈｔｔｅｏｔｕＮＲｉｈｇｅｅｒｓｌｈｗｓｔａｈｕｐｔＳＳｉｈｒ
文章编号：０４９３（０６０ — ｉ３０１０～０７２０）２０９— ５
言口
多径线性调频信号的循环相关检测及性能分析
史建锋王可人
（子工程学院信息系，肥，３０７电合２０３）摘要：对复线性调频信号在多径条件下的循环相关检测问题进行研究。用循环平稳信号的循环相关特性，针利分析了多径条件下复线性调频信号的循环相关特性，此基础上从连续和离散两方面构造了基于循环自相关包络在

线性调频信号

线性调频信号线性调频信号是一种在通信与信号处理领域中常见的信号类型，具有许多独特的特性及应用。

本文将对线性调频信号的基本概念、特征以及在实际应用中的重要性进行探讨。

1. 线性调频信号的概念线性调频信号是一种随时间呈线性变化频率的信号。

在时域中，线性调频信号的频率随时间以线性方式变化，通常可以表示为f(t)=f0+kt，其中f(t)为时刻t 的频率，f0为初始频率，k称为调频斜率。

在频域中，线性调频信号的频谱呈线性带宽，通常是一个宽度随时间线性增加的带通信号。

2. 线性调频信号的特征线性调频信号具有以下几个重要特征：•带宽随时间线性增加：线性调频信号的频谱宽度随时间线性增加，频率成比例地变化，这使得线性调频信号在频谱上呈现出一定的特殊性。

•信号分辨率高：由于频率随时间线性变化，线性调频信号在时间与频率域中具有很高的分辨率，适用于高精度的信号处理应用。

•抗干扰能力强：线性调频信号在一定的信噪比条件下具有较强的抗干扰能力，适用于复杂信道环境中的通信系统。

3. 线性调频信号的应用线性调频信号在许多领域都有着广泛的应用，主要包括：•雷达与通信系统：线性调频信号在雷达系统中用于目标距离测量和速度测量，通过分析目标回波信号来实现目标定位。

在通信系统中，线性调频信号也常用于频率调制与解调以及通信信号处理。

•医学成像：在医学成像中，线性调频信号可用于超声成像、核磁共振成像等领域，通过信号处理技术实现对生物组织的成像和诊断。

•声呐与测距系统：线性调频信号在声呐系统和测距系统中也有重要应用，用于测量目标距离和速度，实现目标探测与跟踪。

综上所述，线性调频信号作为一种特殊的信号类型，在通信、雷达、医学成像等领域具有着广泛而重要的应用。

了解线性调频信号的基本概念和特征，有助于深入理解其在实际应用中的工作原理和优势，对于相关领域的研究和开发具有重要的意义。

宽带线性调频信号的性能检测方法

宽带线性调频信号的性能检测方法郭雪锋;方立军;马骏;张焱【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2012(10)5【摘要】The performance of a wideband LFM signal source should be tested after designing. For solving the problems in this process, a testing method of wideband LFM signals is given. At first, using phase error curve(phase error between testing signals and ideal signals) as an indicator, the parameters of the matching filterC mainly FM slope) are adjusted qualitatively. The best pulse compression results can be quickly got. Then the method's validity is proved in math. At last, the digital phase compensation method is used to improve the pulse compression results of wideband LFM signals. This experiment shows that the additional digital phase compensation method improves the compression results of non-ideal LFM signal greatly. A 1 GHz bandwidth LFM signal produced by our frequency source is used as an example to confirm the testing method.%宽带线性调频频率源设计完成后,需要检测频率源的性能,解决检测过程中遇到的问题,提出一套工程上适用的宽带线性调频信号的性能检测方法.首先,根据相位残差曲线(测试信号与理想信号的相位差)的形状对匹配滤波器参数(主要是调频斜率)定性调整,能够快速得到最佳的脉冲压缩结果.然后从数学上证明这种方法的正确性.最后应用数字相位补偿的方法进一步提升宽带调频信号的脉冲压缩性能.实验证明,后期的数字补偿方法对非理想线性调频信号的压缩结果有较大的改善作用.文中测试数据来源于自行研制的频率源产生的1GHz宽带线性调频信号.【总页数】4页(P505-508)【作者】郭雪锋;方立军;马骏;张焱【作者单位】中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088;中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088;中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088;中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088【正文语种】中文【中图分类】TN957【相关文献】1.基于频谱压缩接收的宽带/超宽带线性调频信号参数估计 [J], 沈显祥;叶瑞青;唐斌2.宽带线性调频信号的产生 [J], 任亚欣3.宽带线性调频信号的产生 [J], 任亚欣4.宽带信号检测方法与性能分析 [J], 祝欢;陈翼5.一种高性能超宽带线性调频信号源 [J], 祝明波;常文革因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

雷达信号分析(第5章)线性调频脉冲信号分析

1 d td = 2p df
æ p 2ö f ÷ ç f ÷ =ç ÷ ç ÷ K èK ø
线性调频脉冲信号的近似匹配滤波器特性
( f )
B / 2
B/ 2
td
f
T
B
f
H ( f )
td
f1
f2
f3
f4
f5
f6
0
f1 f 2 f 3 f 4 f 5 f 6
f
t
二、近似匹配滤波器的输出
输入信号的复包络为：近似匹配滤波器输出为：
t sin[pB t(1 - )] T pB t
10 8 6 4
BT 10
2 0
2
4
6
8 10
B归一化为1

压缩比：
D=
BT 50
2T T = = BT 1 1 2 B B
20 15 10 5
0
5
10
15
20
距离旁瓣：来因、影响

2、 t = 0
c(0, x ) = T sin(pxT ) pxT

B

A
C
Aቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

C
T
B
T

VA
VB
VC VA VB
VC
3、存在距离旁瓣 MSR=-13.2dB 旁瓣的坏处：
0

C
A B

掩盖小目标（广义分辨）减小了系统动态范围
5.6 线性调频脉冲信号的处理
一、近似匹配滤波器的实现
BT > 30 时:
m (f ) = 1 æf ö ç ÷ ÷e rect ç ÷ ç èB ÷ ø K

线性调频信号的自相关检测技术研究_童军

Abstract: LF M signals is the application of a wide range of a sig nal system, and the signal characteristics is the largest radar at the same time can be long range and high rang e resolution. Typically , radar detection stag e in the search can be accumulated by the pulse of the radar antenna beam width and scanning speed restrictions. When the target is strong and background noise or the reflec tive pr operties of target itself is weak, in the limited number of pulse it usually can not achieve the demand ratio of successful detec ting SNR ( signal to noise ratio) . T his paper shows a method to meliorate the SNR which uses digital auto cor relation and auto cor relation technique, and gives the ex perimental r esult by testing linear FM sig nal. Keywords: L F M ; figures relevant; envelope; dig ital r eceiver

通信电子中的调频信号检测与识别

通信电子中的调频信号检测与识别调频信号是一种广泛用于通信、广播等领域的信号类型。

调频信号的特点是频率随着信息的改变而改变，因此可以携带较高的信息带宽和传输速率。

在通信电子中，调频信号的检测与识别是非常重要的技术，可以应用于信号监测、频段管理、通信安全等多个领域。

一、调频信号的特点调频信号的特点是频率随着信息的改变而改变。

这种改变可以是连续的，也可以是离散的。

调频信号可以分为线性调频信号和非线性调频信号两种。

线性调频信号的频率随时间呈线性变化，如线性调频脉冲信号（LFM）；非线性调频信号的频率随时间呈非线性变化，如非线性调频脉冲信号（NLFM）。

调频信号的频率变化可以带来很高的信号带宽，因此可以携带较高的信息。

调频信号广泛应用于通信、雷达、声纳等领域。

例如，在调频雷达中，通过发送高带宽的调频脉冲信号，可以获得高分辨率的目标信息。

二、调频信号检测的方法调频信号检测的方法可以通过多种途径实现，例如通过时间域、频域、小波域等方法。

其中，常用的方法有：匹配滤波、快速傅里叶变换、小波变换、相位解调、自适应滤波等。

匹配滤波是一种常用的调频信号检测方法。

它的原理是将接收到的调频信号与已知的载波进行匹配，以达到检测的目的。

匹配滤波器的输出是一个扫描窗口，在扫描窗口内，对输入信号和已知的载波进行相关运算。

然后将相关值与门限比较，判断是否检测到调频信号。

相位解调是一种将载波相位转化为数字形式的方法。

它的原理是将接收到的调频信号与已知的载波进行乘积运算，然后对输出进行相位解调。

相位解调将接收到的模拟信号转化为数字信号，减小了处理噪声的难度。

自适应滤波是一种根据信号的自身特性进行滤波的方法。

其原理是通过信号的统计特性，自适应地调整滤波器的系数，以对接收到的信号进行滤波。

自适应滤波器可以很好地解决信道时变的问题，适用于复杂的信号场景。

三、调频信号识别的方法调频信号识别通常分为两个步骤：信号特征提取和信号分类识别。

在特征提取阶段，通常需要对信号的幅度、频率、调制方式等特征进行提取。

线性调频脉冲信号

N0
'
T (2B) 2E
N0
3、B和T独立选用
4、多普勒不敏感
二、缺陷
1、组合值
A1
A
k
A
A1 k A A
0
1
2E [1 ( )2 ]
N0
0
1
2E [1 ( )2 ]
N0
0
处理措施：①正负斜率；②只测距/大斜率（K）；③V型调频。
2、斜刀刃上目旳无法辨别
3、存在距离旁瓣 MSR=-13.2dB
2、有源法： ①波门选通法
高速
D/A
EPROM
②I&Q正交调制法
EPLD
③DDS法
控制信号
高速
D/A
EPROM
控制信号
DDS核
中频LFM信号
高速高稳定度时钟
中频输出
LPF I／Q 调制器
LPF
中频本振
5.2 线性调频脉冲信号旳频谱
LFM信号复包络为：u(t) rect[ t ]e jkt2 T
频谱：
LPF ADC I
XI(n)
LPF ADC Q
XQ(n)
fs 2B fs 1.25B,1.5B
中频采样（带通）：
fs 4 f0 /(2n 1) ，n满足 fs 2B
2、时域实现
X I n cos kn2 d n
X Q n sin kn2 d n
H I n coskn2
B/2
5.7 线性调频脉冲信号旳加权处理
u( f )
一、为何要加权处理？
二、频域上幅度加权
匹配滤波器
u*( f )
幅度加权网络
H(f )
W*( f )

调频线性度影响线性调频信号性能的因素分析

・
４・பைடு நூலகம்
科技论坛
调频线性度影响线性调频信号性能的因素分析
苗运平
（国家新闻出版广电总局２０２１台。黑龙江齐齐哈尔１６１０００）
摘要：对脉冲压缩与调频处理方式的不同，系统性分析了有关线性调频对信号功能产生的主要影响，如果ＬＦＭ的相应信号宽度比较大，其实际误差频率也就比较低，这样就对实际的线性度要求的更高。与此同时，在同一边带所进行的抑制范围内，调频的处理方式要比脉冲的实际处理方式要求高很多。因此，本文就针对调频线性度影响线性调频信号性能的因素进行了简要分析，希望可以给相关技术人员提供参考。关键词：调频；线性度；影响；信号性能；因素；线性分析随着经济的不断发展，我国的调频技术发展的也越来越陕。而在调理方式要比线性度要求高很多。但是，因为考虑到其回波频率和ＬＦＭ实际的回波幅度就要相对减小，也就是说对相应频信号中主要有两种方式，主要有脉冲的调频方式与连续波的方式两实际信号的频率不同，种。而在如今的雷达体系中已经得到了更加深远的影响。如果ＬＦＭ的的调频线性度实际要求必须适当降低。相应信号宽度比较大，其实际误差频率也就比较低，这样就对相应线性３实际的仿真性结果为了积极验证对上述结果的理沦ｌ生分析，已经采取了较多的仿真度要求的越高。而在逆合成与孔径雷达中最重要的一种信号形式就是线性调频脉冲信号，但是，线性调频相应连续波的卫星雷达高度与飞机性验证。在诸多的仿真过程中，如果其实际的信号宽度为Ｔ＝５０。其实际的频率偏差数为余弦信号。而对相应调频的处理方式中（ｔ）就是低高度表。而本文就对线性调频中的处理方式进行分析０频性误差的实际情况。而为了仿真ｌ生回波延时与信号宽度之间的关系，１有关线性度对调频的影响１．１ＬＦＭ的调频处理方式。为了分析看Ｅ去比较简单，就相应的省就要首先进行比较固定的回波性延时，采用不同的调频斜率与宽带斜率，然后将信号带进行固定，采用不同的延时进行仿真。从实际结果可略了其初相和固定陛延时，而对线性的调频信号是：ｆｆ『１】１以表明，如果回波时延比较小以及误差频率和１Ｗ相同的低频误差时，ｓｒＩ＝ｒｅｑｌｅｘｐ１ｊ２ｆｏｔ＋ｋｔ１『相应的仿真结果就要和实际仿真结果进行基本性吻合。而为了达到同阶级的旁频抑制，相应的信号对信号宽带和调频线性度要求成正比，其中，点目标的主要调频回波信号是：ｆ，一ｆｆ１１１也就是ｆ言号的带宽如果越宽其时延也就越大，这样所要求的实际线性ｆｆＪ＝ｒｅｃＩ々１ｅｘｐ１ｊＩｆｏ（ｔ～＋＿；ｆｆ一１『度也就越高。而依据实际理论我们知道，去调频的实际处理和脉冲的压而在上面的公式中，Ｔ是回波延时，在相应的雷达中Ｔ是有范围缩ｆ生处理实际要求相同，都只是为了达到旁瓣一致方式，其相应的要求排除低频率的实际误差以外，根据误差频率的相对提的。但是，在实际的孔径雷达测绘中是其中一点。当进行实际调频的时了线性度要加宽。候，要将回波信号和本振信号进行混频，其中，其实际的回波信号是：高，其实际的旁瓣要比理论计算小很多，主要原因是因为成对的回波会远离相应的ＬＦＭ载频，其对匹配ｌ生滤波是失配的，所以其幅度比较小。ｔｐ除此之外，当实际误差明显低于低频误差时，其相应的线性度就明显降低。系绕ｌ生分析了线性调频对信号功能产生的影响，如果ＬＦＭ的相应刑ｔ信号宽度较大，其误差频率也就较低，这样就对相应的线性度要求的越此时，其瞬时的频率是Ｆ（ｉ）＝ＫＴ，由此来说，进行实际调频以后其所高，而在边带所进行的抑制条件下，调频的处理方式要比脉冲的实际处输出的相应频率是通过距离目标所决定的信号频率。理方式要求高很多。１．２对非线陛的主要影响。非理想线性的调频中存在着一定的频率结束语误差。实际的频率偏差相应的围绕比较理想的频率波动，其具有周期总而言之，去调频与脉冲的压缩性处理后所进行的频率ｌ生分析是性，采用一定的分析方式，就可以将其分解成诸多的简谐波之和。而为主要信号调频的处理方式。而本文就针对这两种方式对信号功能可能了更加简单的分析，就假设其频率偏差是余弦信号。产生的影响做了简要研究，并相应的指出了实际信号性能的影响。仿真而在相应的系统中，其频率误差主要分为高频性误差与低频性误结果与理论陛分析已经明显的显示了ＬＦＭ中信号带宽如果越宽其实差这两种方式，其中其回波时延Ｔ和ｆｍ之间存在着—定的关系，也就是际误差的频率就会明显降低，而为了达到旁瓣抑制的相同，就要相应要Ｔ要小于１与Ｔ相同或者是要大于ｌ、￡ｎ。求其频率性能的提高。随着经济的不断发展，我国的调频技术发展的也在高频的实际误差中具有典型模式的转换器可以量化误差，其相越来越陕。而在调频信号中主要有两种方式，主要有脉冲的调频方式与应的频率就是采样频率。依据上文的实际推到我们可以知道：连续波的方式。而在如今的雷达体系中已经得到了更加广泛的影响。对去调频处理有着比较本质的不同，调脉冲压缩与调频处理方式的不同，系统性分析了有关线性调频对信号频的线性处理是ｉ匝过成对回波所引起的。ｂ．如果信号的带宽越宽，其对功能产生的主要影响，如果ＬＦＭ的相应信号宽度比较大，其实际误差调频的实际线陛度也就越高。ｃ．￣１１果实际的误差频率越高，其对调频的频率也就比较低。同时，相关的线性调频连续波其实际距离分辨力要和实际线性度要求也就越低。ｄ．￣ｌｆ果相应信号宽度比较大，其实际误差频发射宽带以及频率误差等多种因素有关。因此，本文就针对调频线性度率也较低，这就对线性度要求的越高，同时在同一边带进行的抑制，其影响线性调频信号陛能的因素进行了简要分析，希望通过本文的研究相应的调频处理方式要比脉冲的实际处理方式要求高很多。可以给相关研究人员提供参考，同时希望我国的线ｆ生调频技术发展的２有关线性度实际脉冲压缩的主要性能处理更陕、更好。对ＬＦＭ相应信号的处理方式还包括有脉冲压缩的处理方式。其实参考文献：［１】刘建成，王雪松，刘忠，肖顺平，王国玉．基于Ｗｉｇｎｅｒ－Ｈｏｕｇｈ变换的ＬＦＭ

线性调频连续波信号的检测和参数估计

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｌｏｎｇｔｉｍｅａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＬｉｎｅａｒ
ＦｒｅｑｕｅｎｃｙＭｏｄｕｌａｔｅｄＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＷａｖｅ（ＬＦＭＣＷ），ａｎｏｖｅｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｊｏｉｎｔｗｉｎｄｏｗ — ｖａｒｉａｎｔｃｏｈｅｒｅｎｔ
（ＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲａｄａｒＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）
ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＬＦＭＣＷｓｉｇｎａ１．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅａｌｉｚｅｓｌｏｎｇｔｉｍｅａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｌｏｗｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｓｏｌｖｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｂｒｏｕｇｈｔｂｙｉｎｉｔｉａｌｔｉｍｅ — ｏｆｆｓｅｔ．ＯｎｔｈｅｌｏｗＳＮＲｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｓｔｉｌｌｈａｓｂｅｔｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ．

《2024年微波光子雷达中线性调频信号产生技术研究》范文

《微波光子雷达中线性调频信号产生技术研究》篇一一、引言微波光子雷达技术作为现代雷达探测领域的重要分支，以其高精度、高分辨率和抗干扰能力强等优势，在军事、民用等领域得到了广泛应用。

线性调频信号作为微波光子雷达中的重要信号源，其产生技术的研究对于提高雷达系统的性能具有重要意义。

本文将重点研究微波光子雷达中线性调频信号的产生技术，分析其原理、方法及优缺点，以期为相关领域的研究提供参考。

二、线性调频信号原理及特点线性调频信号是一种特殊的脉冲调制信号，其频率随时间呈线性变化。

这种信号具有较大的时宽带宽积，能够在雷达系统中实现高精度、高分辨率的探测。

线性调频信号的原理是通过改变信号的频率调制方式，使发射信号的频率在一定的时间内线性增加或减少，从而实现距离和速度的测量。

三、微波光子雷达中线性调频信号产生技术（一）传统方法传统产生线性调频信号的方法主要依赖于电子方式，如采用直接数字频率合成器（DDS）或模拟电路等。

然而，这些方法在产生大时宽带宽积的线性调频信号时，面临着带宽受限、功耗大等问题。

（二）微波光子技术方法微波光子技术为解决上述问题提供了新的思路。

微波光子雷达通过将微波信号转换为光信号进行处理，再将其转换回微波信号进行探测。

在产生线性调频信号方面，微波光子技术具有以下优势：1. 带宽大：利用光子技术可以轻松实现大带宽的信号传输和处理，从而提高雷达系统的探测精度和分辨率。

2. 抗干扰能力强：光子技术在传输过程中具有较低的电磁干扰和辐射，有利于提高雷达系统的抗干扰能力。

3. 功耗低：通过光子技术可以降低系统功耗，提高系统整体性能。

具体实现上，微波光子雷达中线性调频信号的产生主要通过调制器将电域的线性调频信号转换为光域的调制信号，然后利用光纤等传输介质将调制信号传输到接收端。

在接收端，通过解调器将光信号还原为电信号，从而得到所需的线性调频信号。

四、微波光子雷达中线性调频信号产生技术的优缺点分析（一）优点1. 带宽大：微波光子技术可以轻松实现大带宽的信号传输和处理，从而提高雷达系统的探测精度和分辨率。

线性调频信号检测混凝土缺陷研究

GLOBAL CITY GEOGＲAPHY273线性调频信号检测混凝土缺陷研究宋朝阳（华北水利水电大学，河南郑州450000）摘要：与能量较低、检测深度有限的常规单脉冲信号相比，论文采用线性调频信号对混凝土构件进行超声质量检测。

线性调频信号具有大的时宽带宽，在接收端通过匹配滤波，得到脉冲压缩信号，能够较大程度地提高信噪比，并且保证了分辨率。

这样，可以在不增加瞬时输出能量的条件下，发现缺陷位置，在提高检测距离的同时保证检测精度。

关键词：线性调频信号；脉冲压缩；缺陷检测1、线性调频矩形脉冲信号线性调频矩形脉冲信号，其载频在脉冲宽度内按线性规律变化，即用对载频进行线性调制（线性调频）的方法展宽信号的频谱［1］。

同时，在发射信号的峰值功率P i 受限的情况下，为了充分利用发射机的功率，通常采用矩形宽脉冲的信号包络。

调频带宽B =Δf =f u －f 1（1）故调频斜率为μ=ΔΩτ=2πΔf τ=2πBτ=2πK （2）其中，K =B/τ，f 1为起始频率，f u 为截止频率，Ω为角频率。

这样，线性调频矩形脉冲信号的表示式为s （t ）=Acos （2πf 0t +μt 2/2）（t ≤τ/2）0（t ＞τ/2{）（3）2、线性调频信号脉冲压缩脉冲压缩技术是雷达理论确立后最重要的三项创新发展之一，广泛应用于军事领域，在医学上也有一定发展［2］，而在工程质量检测上还处于萌芽阶段［3］。

其调制激励信号的频带宽度称为带宽，激励信号的持续时间称为时宽，二者乘积称为时宽带宽积。

脉冲压缩技术通常将回波信号与一个参考波形进行相关计算，如果激励信号选择合适，最终会将时宽大、幅值小的信号压缩成为幅值高、时宽小的信号。

图1为典型的线性调频脉冲压缩处理过程。

图1脉冲压缩检测原理图将信号s （t ）用复数形式表示为珓s （t ）=Arect （t /τ）e j （2πf 0t +μt 2/2）（4）对信号珓s （t ）进行傅里叶变换，当压缩比D 很大时，线性调频矩形脉冲信号的频谱函数可以表示为珘S （f ）=A 2π/槡μej ［－2π2（f －f 0）2/μ+π/4］（f －f 0≤Δf /2）0（f －f 0＞Δf /2{）（5）匹配滤波器的频率响应函数为，H （f ）=K 珘S *（f ）e －j 2πf 0t =K 珘S （f ）e －j 珘φ（f ）e －j 2πf 0t （6）压缩匹配滤波器的输出信号为珓s 0（t ）=∫ɕ－ɕ珘S （f ）H （f ）e j 2πft df =槡A D sin ［πB （t －t 0）］πB （t －t 0）e j 2πf 0（t －t 0）（7）取珓s 0（t ）得实部，就得到匹配压缩滤波器的输出信号s 0（t ），为s 0（t ）=槡A D sin ［πB （t －t 0）］πB （t －t 0）cos ［2πf 0（t －t 0）］（8）从上式可以看出，线性调频矩形脉冲信号的匹配滤波器输出信号是单载频信号，输出脉冲信号的峰值功率是输入信号功率的D 倍，宽度是输入线性调频信号宽度的D 分之一，脉冲宽度被压缩了D 倍。

线性调频信号的检测与调制参数估值

线性调频信号的检测与调制参数估值陶冶;杨喜娟【摘要】系统在时频域对线性调频(Liner FM)信号进行检测与调制参数估计.先重排LFM信号的时频分布图,再使用直线检测方法和形态学细化的图像处理方法实现对LFM信号检测与调制参数估计.通过MATLAB仿真验证了算法的正确性,并给出了实验分析结果.结果表明,重排时频谱图增强了时频聚集性,减小了交叉项的干扰;两种方法均能有效判断信号分量的参数;二者相比,前者能更好地抑制噪声的干扰,调频斜率估计误差更小;后者估计的信号起始频率更准确.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2019(052)007【总页数】5页(P1569-1573)【关键词】Hough变换;重排平滑伪Wigner-Ville分布;形态学【作者】陶冶;杨喜娟【作者单位】兰州工业学院电子信息工程学院,甘肃兰州 730050;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TN910 引言线性调频（Liner FM）信号是一种脉冲压缩信号，通过非线性相位调制获得了较大的时宽、带宽，时频分析可将一维时间信号映射到二维时频平面，能清楚地揭示信号的时变频谱特性，是对时变、非平稳信号进行分析与处理的强有力工具。

目前，对LFM信号常用的时频分析方法是平滑伪Wigner-Ville分布（Smooth Pseudo Wigner-Ville Distribution，SPWVD），这种方法在一定程度上减小了Wigner-Ville分布 [1]（Wigner-Ville Distribution，WVD）二次线性变换产生的交叉项干扰，若对信号的时频分布图进行重排，重排谱图不再满足二次线性，但仍然保持了时移和频移不变性与能量守恒性，减小了交叉项的干扰，增强了时频聚集性，提高了信号分量的定位精度。

1 基于重排的时频分析方法1.1 LFM信号检测与调制方法利用时频分析对LFM信号进行检测与调制参数的估计，在重排的SPWVD时频分布图基础上，通过两种不同的方法：常用于图像直线检测的Hough变换方法和利用形态学细化的图像处理方法，完成对LFM信号的检测与调制参数的提取。

锯齿波线性调频连续波信号的检测与参数估计

锯齿波线性调频连续波信号的检测与参数估计朱文涛;郑纪彬;苏涛;朱凯然【摘要】Aiming at application of long time accumulation for the detection and parameter estimation of linear frequency modulated continuous wave (LFMCW), a novel method based on the joint zero frequency searching method and quasi-MTD method is proposed to detect the sawtooth LFMCW (SLFMCW) signal and estimate its parameters. Firstly, detection of the SLFMCW signal and estimation of its period are realized by use of the zero frequency searching method. And then, the quasi-MTD method based on cyclocorrelation is utilized to finish the estimation of phase parameters and initial time-offset. The estimation of the period, chirp-rate, initial frequency and initial time-offset can be effectively realized by the method, which has low computational complexity and can provide good estimation performance in a low signal-to-noise ratio (SNR) owing to long time accumulation. Computer simulations verify the effectiveness of the algorithm.%针对长时间积累较难在线性调频连续波信号的检测和参数估计中应用的问题,提出一种联合零频搜索方法与基于循环相关的类运动目标检测(MTD)方法的锯齿波线性调频连续波信号检测与参数估计的算法.首先采用零频搜索方法实现了锯齿波线性调频连续波信号的检测与周期的估计,然后利用基于循环相关的类MTD方法估计信号的相位参数和起始时间.该方法可有效地估计周期、调频率、初始频率和起始时间,其计算复杂度低,且由于采用长时间积累方式,在低信噪比条件下具有较好的估计性能.计算机仿真验证了该方法的有效性.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(040)002【总页数】7页(P110-116)【关键词】锯齿波线性调频连续波;信号检测;参数估计;循环相关【作者】朱文涛;郑纪彬;苏涛;朱凯然【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.51线性调频连续波(LFMCW)信号是一种典型的低截获概率(Low Probability of Intercept,LPI)信号,其测距精度高,杂波抑制能力和抗干扰性能强,在连续波雷达中得到了广泛应用[1],其中锯齿波线性调频连续波(Sawtooth LFMCW,SLFMCW)信号和对称三角线性调频连续波(Symmetrical Triangular LFMCW, STLFMCW)信号是常采用的两种信号形式[2].在低信噪比条件下,如何截获这两种低截获概率雷达信号,已成为现代雷达侦察系统迫切需要解决的难题.正交镜像滤波器组算法[1]不具备抑制噪声的功能,限制了其在STLFMCW信号的检测与参数估计的应用.文献[3]利用高阶统计量对噪声不敏感的优点,结合滤波器组取得了较好效果,但是滤波器组阶数的选择限制了参数估计的性能,并且该方法仅根据信号时频分布估计参数,也限制了参数估计的精度.文献[4]利用线积分Wigner-Hough变换进行STLFMCW信号特征提取,然而该算法受交叉项的干扰,且需要依次估计每段线性调频连续波(LFM)信号的参数才能实现信号参数的估计,计算十分耗时.文献[5]提出了联合Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换(FRFT)的信号检测与参数估计算法,与Wigner-Hough变换相比,把二维搜索降低为一维搜索,降低了参数估计的运算量,得到了较好的参数估计结果.由于SLFMCW信号的Wigner-Ville分布和Ambiguity变换为周期函数,文献[4-5]通过简单的Radon变换或Hough变换只能利用一个周期的能量.基于此,文献[6]提出一种基于周期Wigner-Hough变换的SLFMCW信号检测和参数估计算法.然而该算法需要对所有参数进行全局搜索,计算量非常庞大,不适合实际应用.为了避免双线性变换带来的交叉项干扰,文献[7]提出了一种SLFMCW信号参数估计方法,利用短时傅里叶变换得到其时频变化曲线,然后利用曲线的周期性对其进行傅里叶级数分解,根据分解后的谐波分量进行参数估计,其估计性能受短时傅里叶变换分辨率及信号谐波分量的影响.文献[8]利用FRFT 的线性性质,并结合聚类分析实现了两个整周期STLFMCW信号的检测与估计,然而该方法仅有效利用了一个周期信号的能量,并且没有考虑起始时间、时延和样本长度对参数估计的影响,适应性较差.针对上述问题,笔者提出了一种新的锯齿波线性调频连续波信号的检测与参数估计方法,该方法首先基于SLFMCW信号的周期性,利用零频搜索方法估计信号的周期,然后在估计周期的基础上利用基于循环相关的类运动目标检测(MTD)方法估计信号的相位参数,解决了有效利用周期个数和起始时间对参数估计影响的问题.该方法可有效估计SLFMCW信号的周期、调频率、初始频率和起始时间,并且可实现长时间积累,可在较低信噪比条件下对信号进行有效的检测和参数估计,其运算复杂度低,利于工程实现.计算机仿真验证了所提方法的有效性.SLFMCW信号由一个线性调频信号周期延拓而成,其时频分布如图1中t-f′坐标系所示,其中第i个周期内的信号可以表示为其中,a为信号幅度,f0为初始频率,为调频率,B为调制带宽,T为调制周期,θ0为随机初相.实际中,雷达侦察接收机不能保证截获信号的起始时间为0,因此接收机截获的信号可以表示为其中,n(t)为平稳噪声,经相关处理后,n(t)可建模为均值为0、方差为σ2的复高斯白噪声[9-10],τm为起始时间,mod(t,T)表示t对T取余运算,为截获信号的初相,其他参数同式(1).其时频分布如图1中t-f坐标系所示,其中,Tobs为观测时间为式(1)所示模型的第i个周期在t-f坐标系中的表示,即A′i= exp[j2πf0(t-(i-1)T+τm)],Ai=exp{jπμ[t-(i-1)T+τm]2.由式(2)可知,接收机截获信号的起始时间τm是随机的,该随机性对信号的检测和参数估计性能会产生一些影响,具体表现为两个方面:(1)τm改变信号Wigner-Hough 变换或Radon-Ambiguity变换的尖峰幅度或位置.(2)τm改变信号FRFT的尖峰幅度和位置.由于信号的相位参数可由上述尖峰幅度和位置得到,因而尖峰位置和幅度的变化会导致参数估计性能下降,甚至估计不准确.另外,一些已有算法[8]由于只能利用一个周期信号的能量,不能实现长时间积累,其性能受到限制;而一些算法[4-7]虽然可实现长时间积累,但由于其计算量庞大,不适合实际应用.因此,设计一个计算复杂度低、对起始时间τm不敏感且可实现长时间积累的方法是LFMCW信号检测与参数估计的重点之一.对于具有循环平稳性质的信号,循环自相关函数可以实现信号与噪声的分离,通过检测循环自相关结果包络的尖峰可有效地对信号进行检测和参数估计[10].SLFMCW 信号具有循环平稳性,因此可利用循环自相关函数实现其相位参数的估计.信号z(t)的循环自相关定义式为其中,z(t)为待处理的信号,TL为信号长度,τ为延迟时间.当z(t)具有周期遍历性时,循环自相关函数可以通过相应的时间平均得到,即由文献[10]可知,对于一个线性调频信号,当τ≈0.5TL或τ≈0.4TL时,估计参数的随机误差的方差达到最小.对于SLFMCW信号的一个周期,τm使得循环自相关的结果为两个频点,并且其幅度随着τm的变化而改变,因此估计参数的随机误差的方差也随之变化,参考该文献的推导(由于篇幅所限,推导过程省略),当τ≈0.3T时,估计参数的随机误差的方差接近最小值.因此,默认取τ=0.3T.2.1 基于循环相关的类MTD方法估计调频率由式(2)可知,SLFMCW信号具有周期性,假设信号周期已知,单独对信号每一周期进行分析,则每一周期分析的结果相同.由图1中t-f坐标系可知,接收机截获信号的第i 个周期由A′iAi一部分和A′i+1Ai+1一部分构成,其循环自相关函数为其中,为频点μτ对应的有效长度;为频点μ(τ-T)对应的有效长度.当τm变化时,第i 个周期内信号的循环自相关函数变为其中,di,1和di,2同ci,1和ci,2.由式(5)和(6)可知,当τ值确定时,τm的变化只改变了频点的幅度,而没有使频点发生变化.由此可以得到:若SLFMCW信号周期已知,且τ值固定,单独对其每一周期进行循环自相关处理,每一周期内的处理结果相同,其结果包含两个频点,该频点不会随τm的变化而变化,随之变化的仅为频点的幅度.假设接收信号包含M个周期,且令τ=0.3T,分别对每一周期进行式(5)处理,将处理后的结果对应相加,可得其中,ci,1或ci,2的有效长度满足至少有一个大于等于0.3T,其最大值为0.7T.由上式可看出,能量的积累与接收信号的周期个数成正比.由于噪声的循环自相关在循环频率轴均匀分布,且其均值为零[10],当信号样本长度足够长时,噪声相互抵消而无法积累.因此,信号每一周期的循环自相关结果对应相加实现了多周期能量的整数倍积累,同时使噪声相互抵消,达到了抑制噪声的效果.此外,循环自相关导致部分能量的损失可以通过增加信号样本长度来弥补,理论上可以使用无限长信号样本.由式(7)可知,将SLFMCW信号的每个周期的循环自相关处理结果对应相加,可实现能量的整倍数积累,其结果包络尖峰所对应的频点固定为f1=0.3B和f2=-0.7B,由此得到带宽和调频率的估计,其具体步骤可归纳如下:步骤1 假设接收机截获信号的长度为L、周期为,利用周期对截获信号进行分组.以为周期将L分为等分,构成一个M×的二维矩阵;若L不为的整数倍,则将分组后剩余的长度信号舍去.步骤2 分别计算上述二维矩阵中各行数据的循环自相关函数,将每行运算的结果覆盖该行的数据;然后将每行的数据直接对应相加,记录相加结果的最大值.步骤3 对周期进行小范围调整,重复步骤1和步骤2.比较记录的最大值,根据该最大值实现周期的优化,从而获得信号调频率的估计.该方法类似于MTD的实现方法,因此称之为基于循环相关的类MTD方法.由上述步骤可知,单独处理每一周期并将每一周期处理结果相加实现了多个周期能量的积累,该方法的前提是周期必须已知.若估计的周期不精确,则分组后每一行数据循环自相关结果的初相不同,影响能量的积累;若对该周期进行小范围校正,可使得能量达到最优积累,并同时实现周期的优化.2.2 零频搜索法估计信号的周期令接收机截获的信号为信号1,由图1可知,信号1的第i个周期由A′iAi的一部分和A′i+1Ai+1的一部分构成.同理,对信号1延迟τ0并截断,令截断后的信号为信号2,则信号2的第i个周期由B′iBi的一部分和B′i+1Bi+1的一部分构成,其中,Bi=exp{jπμ[t-(i-1)T+τm+τ0]2,B′i=exp{j2πf0[t-(i-1)T+τm+ τ0]}.由此可得(A′iAi)*B′jBj的结果为其中,τ0为延迟时间,i与j为正整数,且取值与τ0有关,它们满足如下关系:默认取τ0≥0,由对称性可类推τ0≤0的情况.由式(8)和(9)可知,当τ0≠n T时,在一个周期内(A′iAi)*B′jBj包含两个非零频点,即f1=μt[-(n-1)T+τ0]和f2=μt(-n T+τ0),其幅度与τ0和τm有关,并且每一周期内频点对应的初相不同.当且仅当τ0=n T,(A′iAi)*B′jBj的结果在一个周期内只有一个零频,且每一周期的结果相同.这里称上述特性为SLFMCW信号的移位相关特性.高斯白噪声n(t)的相关特性可表示为Rn(τ)=E[n*(t)n(t+τ)]=σ2δ(τ).因此,从统计意义上讲,高斯白噪声在τ=0处相关性最好,当τ≠0时,不相关,对应的相关值为零.实际中,采用n(τ)=作为Rn(τ)的估计,并且n(τ)是Rn(τ)的无偏估计,当τ≠0,且T1→∞时,n(τ)=0.由SLFMCW信号的移位相关特性可知,延迟整周期的SLFMCW信号可以与原信号完全匹配构成一个零频,其幅度可以表示为噪声为幅度较小的随机值,当T1→∞时,噪声可以忽略不计.当延迟非整周期时,则产生两个非零频点,其幅度受每一周期内频点对应的初相、τ0和τm的影响.因此,当信号样本点数很长时,将延迟一定时间的信号与原信号共轭相乘,求其零频幅度值,通过搜索零频轴上两个相邻的尖峰即可获得周期的估计,同时完成信号的检测.由于是在零频轴上搜索尖峰完成周期的估计,因此称该方法为零频搜索法.假设接收信号的长度为L,零频搜索法估计信号周期的具体步骤可归纳如下:步骤1 以截获信号第1点为起点,截取长度为l的信号,令其为数据0.截取信号的原则是:按照一定比例截取截获信号,目的是保证后续步骤截取的信号长度为l.步骤2 对截获信号延迟l0并截取,得到长度为L-l0的信号,令其为数据0′.步骤3 按照设定的步长ε依次对数据0′进行延迟截取,得到数据i,i=1,2,…,表示取整运算,其长度为l.将数据i与数据0共轭相乘,然后求和,并记录求和结果.步骤4 将上述记录的结果组成一组数据,检测其最大值,计算最大值之间的距离,该距离就是估计的周期.零频搜索法的优点是:通过简单的尖峰检测估计信号周期,不依赖参数的估计精度,并且处理过程不限制信号的长度,理论上使用信号样本越长,估计性能就越好.因此该方法应用性较强,并且由于其流水处理,易于硬件实现.2.3 起始时间和初始频率的估计利用估计的和构造一个周期的SLFMCW基带信号,将其与截获信号进行匹配处理,理想情况下可得到初始频率f0,但是τm的存在使得匹配结果为f0+μτm和f0+μ(τm-T),因此必须估计起始时间τm,其具体步骤可归纳如下:步骤1 参考2.1节步骤1对截获信号进行分组,得到一个(M-2)×的二维矩阵,将其每一行与构造的基带信号进行匹配处理,然后将每一行的处理结果对应相加,记录最大值.步骤2 按照一定步长ε1对截获信号进行延迟截取,重复步骤1,当延迟长度为1.5时终止.该过程可得到一条曲线,根据该曲线最大值与最小值的位置即可估计τm,进而得到初始频率的有效估计0.整个方法的流程如图2所示.需要指出的是,长时间积累对于LPI信号的检测和参数估计是一种非常有效的处理方式,而积累时间的增加给实时性带来了负面影响,如何快速有效地实现长时间积累对信号的检测和参数估计至关重要.零频搜索法将信号自相关的结果进行简单的求和处理,基于循环相关的类MTD方法将接收信号分组后进行并行处理,因此整个方法能快速地实现参数的估计,并且该方法只对LFMCW信号的周期进行搜索,避免了对调频率的搜索,从而减小了计算量.此外,LFMCW信号的周期一般为微秒级,因此,该方法可在满足大多数实时性指标情况下对信号进行有效的检测和估计. SLFMCW信号的仿真参数:子脉冲数为40,调制带宽为6 MHz,周期为10μs,初始频率为8 MHz,采样频率为20 MHz,起始时间为2.5μs.仿真试验中,信噪比(SNR)定义为.循环自相关运算采用FFT快速算法,且通过插值使得运算点数为210.为了验证算法的性能,利用Monte Carlo法,信噪比从-10dB开始,以1dB为步长递增至5dB,每个信噪比条件下模拟200次.采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来考察估计算法的性能,均方根误差定义为,其中,Nr为Monte Carlo实验运行的次数,r为第r次Monte Carlo实验中参数p的估计值.图3给出了信噪比为-8 d B时,文中方法与文献[5]方法的检测结果,图3(a)为文中零频搜索法估计周期的结果图,在2.2节步骤1中,人为选取一定比例使得搜索结果出现两个尖峰,其距离即为周期的估计,从图中可以明显地看到两个尖峰.图3(b)为文中方法基于循环相关的类MTD方法估计调频率和带宽的结果图.由式(7)和设置的参数可知,在频点1.8 MHz和15.8 MHz处出现尖峰,且在频点1.8 MHz处尖峰幅度明显,图中在频点1.8 MHz处可以看到明显的尖峰,因此,根据频点1.8 MHz可以估计带宽,再结合估计的周期得到调频率的估计.图3(c)和图3(d)为文献[5]方法的仿真结果图,为了降低计算复杂度,仿真试验中只利用了3个周期的信号,图3(c)为Radon-Ambiguity变换估计调频率的结果图,理论上其结果为在某一旋转角度上的尖峰,根据该尖峰可估计调频率,而从图中无法得到有效的尖峰,因此无法得到有效的调频率估计.图3(d)为文献[5]方法中FRFT的结果图,由于无法得到有效的调频率估计,利用估计的调频率进行降维处理的FRFT不能得到有效的尖峰,而信号的载频、带宽和周期可由相邻的尖峰得到.因此,信号参数不能得到有效的估计.究其原因,噪声的Ambiguity变换在过原点且平行于频率轴的平面产生较强的干扰,如图3(c)中的尖峰所示.而文献[5]方法只利用了信号Ambiguity变换结果的一个周期的能量,在较低信噪比条件下,信号能量被噪声干扰淹没,并且起始时间τm使得Radon-Ambiguity变换和FRFT结果的尖峰幅度或位置发生变化,因此进一步影响了参数的估计性能.文中方法在实现信号能量积累的同时,在一定程度上抑制了噪声.按照文中设定的参数,该方法可在信噪比为-9dB下有效的估计信号参数,并且该方法不限制信号样本长度,若样本长度足够长,该方法可在-13dB下有效的估计信号参数.图4给出了文中方法在不同信噪比条件下调频率、周期、起始时间和初始频率估计值的均方根误差,并且与文献[4-5,8]方法进行了比较.文献[4]对信号进行Wigner-Hough变换,其结果为间距相等的一列尖峰,信号的调频率可由上述尖峰得到,信号的带宽和周期则由相邻尖峰所对应的关系得到,而相邻尖峰的高度受噪声的影响,因此进一步影响了参数的估计性能.文献[8]首先对信号进行FRFT处理,然后将处理结果进行聚类分析,进而得到参数的估计,但其有效利用的周期个数为1个,信号样本长度的增加引入更多的噪声.文献[4-5]与文献[8]类似,并且噪声会产生较强的干扰,因此会对其性能产生负面影响.文中方法的信号能量积累与样本长度成正比,并且噪声的积累随着样本长度的增加得到了一定的抑制.图4(a)给出了调频率估计的均方根误差,文献[4-5,8]方法在信噪比分别小于-4dB、-5dB、-7dB时,调频率均方根误差较大,而文中方法在信噪比为-9 d B时依然保持较小的均方根误差.图4(b)给出了周期估计的均方根误差,文中方法在信噪比为-10 d B时,可对周期实现有效的估计,而文献[4-5,8]只能在信噪比分别大于-4 d B、-5dB、-7 d B时,对周期进行有效地估计.图4(d)给出了初始频率估计的均方根误差,由于没有考虑起始时间τm对初始频率估计的影响,文献[4-5,8]不能有效地估计初始频率;而文中方法考虑了起始时间τm的影响,并对其进行了有效地估计,在信噪比为-9 d B时依然保持较小的均方根误差.图4(c)给出了文中方法起始时间的均方根误差,文献[4-5,8]方法无法估计起始时间τm.此外,文中方法的计算量较小,仿真试验中信号样本点数为7 950.因此,文中方法复乘次数为3 616 124,复加次数为3 564 144;文献[4]的复乘次数为472 651 652,复加次数为821 025 051;文献[5]的复乘次数为472 703 155,复加次数为819 006 933;文献[8]不考虑聚类搜索,其复乘次数为13 480 607,复加次数为20 601 215.综上所述,文中方法在信噪比为-9 d B时仍能有效地估计信号参数,随着信噪比的增加,参数估计值的均方根误差变得越来越小,从而验证了该方法的有效性.利用SLFMCW信号每个周期的循环自相关结果对起始时间不敏感的特性,提出了一种新的SLFMCW信号的检测与参数估计方法.该方法首先基于信号的周期性估计信号的周期,然后结合循环相关算子实现了多个周期能量的积累,从而估计信号的相位参数.由于采用长时间积累,该方法可在较低信噪比条件下对信号的周期、调频率、起始时间和初始频率进行有效估计,并且其计算复杂度低,利于工程实现.同理,该方法也可以应用于其他形式的FMCW信号的检测与参数估计.【相关文献】[1]Phillip E P.Detecting and Classifying Low Probability of InterceptRadar[M].Boston:Artech House Inc,2004:60-62,73-76.[2]梁毅,王虹现,邢孟道,等.同航线双基调频连续波SAR改进距离徙动算法[J].西安电子科技大学学报,2011,1 (38):71-79. 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《微波光子雷达中线性调频信号产生技术研究》范文

《微波光子雷达中线性调频信号产生技术研究》篇一一、引言微波光子雷达作为一种高精度的探测设备，在军事、民用等领域具有广泛的应用前景。

其中，线性调频信号作为雷达系统中重要的信号源，其产生技术对雷达的探测性能和抗干扰能力具有重要影响。

本文将重点研究微波光子雷达中线性调频信号的产生技术，分析其原理、特点及存在的问题，并提出相应的解决方案。

二、线性调频信号的基本原理与特点线性调频信号（LFM）是一种常用的雷达波形，其频率随时间呈线性变化。

这种信号具有良好的距离分辨率和速度分辨率，对目标的检测和识别能力较强。

此外，LFM信号还具有抗干扰能力强、旁瓣低等优点，因此在雷达系统中得到广泛应用。

三、微波光子雷达中LFM信号的产生技术微波光子雷达中LFM信号的产生主要涉及微波源、调制器、光子器件等技术。

下面将详细介绍这些技术及其在LFM信号产生中的应用。

1. 微波源技术微波源是产生LFM信号的关键设备，其性能直接影响LFM 信号的质量。

目前，常用的微波源包括电子管微波源和固态微波源。

电子管微波源具有高功率、高稳定性等优点，但体积较大、寿命较短；固态微波源则具有体积小、重量轻、寿命长等优点，是未来发展的趋势。

在微波光子雷达中，应根据实际需求选择合适的微波源。

2. 调制器技术调制器是实现LFM信号的关键技术之一。

常见的调制器包括电光调制器和微波光子调制器。

电光调制器具有调制速度快、精度高等优点，但易受环境噪声干扰；微波光子调制器则具有抗干扰能力强、稳定性好等优点。

在微波光子雷达中，可根据实际需求选择合适的调制器来实现LFM信号的调制。

3. 光子器件技术光子器件在微波光子雷达中扮演着重要角色，包括光子晶体、光子带隙材料等。

这些器件具有高速、高带宽、低损耗等优点，可实现LFM信号的高效传输和处理。

此外，光子器件还可用于实现雷达系统的其他功能，如目标检测、识别等。

四、存在的问题及解决方案在微波光子雷达中，LFM信号的产生技术还存在一些问题，如信号质量不稳定、产生成本较高等。

线性调频信号的时频分析研究(优选.)

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线性调频信号的时频分析研究摘要线性调频信号是其中一类有代表性的非平稳信号，该信号广泛存在于雷达、声纳、语音、地球物理和生物医学信号处理中。

对于这类频率随时间变化的信号，传统的时间域和频率域的分析方法都不能够全面的反映信号的特征，而时频分析是分析和处理非平稳信号的有力工具。

利用时频分布，可以对各种信号进行分析、处理，提取信号在特定时间特定频率所具有的特征信息。

文中介绍了线性调频信号的定义及特性，描述了短时傅里叶变换，Wigner—Ville 分布，Wigner—Hough分布三种时频分析方法。

通过对时频分析方法的原理介绍,运用MATLAB 中的工具箱，对一个线性调频信号进行时频分析的MATLAB仿真。

通过对几种时频分析方法比对分析和基于MATLAB信号降噪的仿真实验，验证几种分析方法的优越性。

关键词：线性调频信号时频分析短时Chirp-Fourier变换 Wigner—Ville分布Wigner—Hough分布Linear FM signal time-frequency analysisAbstractIn modern signal processing, linear frequency modulation signal is one representative of non-stationary signals, the signal is widespread in radar, sonar, speech, and geophysics, and biomedical signal processing. Such frequency time-varying signal, the traditional time domain and frequency domain analysis methods are not able to fully reflect the characteristics of the signal, but when the frequency analysis is a powerful tool for analysis and processing of non-stationary signals. Using time-frequency distribution to analyze a variety of signal processing, extract the signal characteristics with a specific frequency at aspecific time.This paper introduces the definition and characteristics of the linear FM signal, describes the short-term Chirp-Fourier Transform, Gabor distribution ，Wigner-Ville distribution of two kinds of time-frequency analysis. By the principle of time-frequency analysis method, the use of the toolbox in MATLAB, MATLAB simulation of time-frequency analysis of a linear FM signal. By frequency analysis of several methods of analysis and MATLAB-based signal to noise simulation and validation of several advantages of the method.Key words: LFM signal Time-frequency analysis Wigner-Ville distribution Discrete Chirp-Fourier transform目录1 绪论 (3)1.1 课题背景及研究意义 (3)1.2 国内外发展状况 (6)1.3本论文的主要内容 (7)2 线性调频信号 (8)2.1 线性调频信号的定义 (9)2.2线性调频信号的特点 (9)2.3 线性调频信号的仿真 (11)3 线性调频信号的时频分析方法研究 (15)3.1时频分析的定义 (15)3.2时频分析基本思想 (16)3.3 时频分析方法的介绍和仿真 (16)3.3.1 短时傅里叶变换 (16)3.3.2 Winger—Ville分布变换结果 (24)3.3.3 W-H变换结果 (31)4 结论 (34)附录 (36)参考文献 (42)致谢 (44)1 绪论本章介绍了本文的研究背景和意义，概述了线性调频信号和时频分析理论及应用的研究进展和现状，给出了全文的内容安排。

线性调频和非线性调频信号的检测与参数估计

线性调频和非线性调频信号的检测与参数估计一、本文概述本文旨在深入探讨线性调频（LFM）和非线性调频（NLFM）信号的检测与参数估计问题。

调频信号，作为雷达、声纳、通信等领域中广泛应用的一种信号形式，其特性分析和参数估计是信号处理领域的重要研究内容。

其中，线性调频信号因其特性简单、易于生成和处理，广泛应用于雷达探测和距离测量等领域；而非线性调频信号则因其更为复杂和灵活的特性，在保密通信、目标识别等领域具有广阔的应用前景。

本文首先将对线性调频信号和非线性调频信号的基本理论进行简要介绍，包括其定义、特性和应用场景等。

随后，将重点探讨这两种调频信号的检测方法，包括时域检测、频域检测以及基于现代信号处理技术的检测方法等。

在此基础上，文章将进一步研究线性调频和非线性调频信号的参数估计问题，包括调频斜率、载频等关键参数的估计方法和技术。

本文旨在通过对线性调频和非线性调频信号的检测与参数估计的深入研究，为相关领域提供更为准确、高效的处理方法和技术，推动信号处理技术的发展和应用。

本文也期望为信号处理领域的学者和工程师提供有价值的参考和启示，促进该领域的学术交流和技术进步。

二、线性调频信号检测与参数估计线性调频信号，也称为chirp信号，是一种广泛应用于雷达、声纳和无线通信等领域的信号类型。

其特点是在时间上频率线性变化，这种特性使得线性调频信号在多种应用场景中具有出色的性能。

因此，对线性调频信号的检测与参数估计研究具有重要的理论和实际意义。

线性调频信号检测的主要任务是在复杂的背景噪声中识别出线性调频信号的存在。

这通常涉及到信号处理和统计检测理论的应用。

一种常见的检测方法是基于匹配滤波器的检测，它利用已知的线性调频信号模型设计滤波器，然后在接收信号中搜索与模型匹配的信号成分。

基于时频分析的检测方法，如短时傅里叶变换（STFT）或小波变换，也可以有效地用于线性调频信号的检测。

参数估计是线性调频信号处理的另一个重要方面。

毕业设计--基于RAT 变换的线性调频信号检测技术研究

1.1 应用背景...................................................................................................................... 1 1.1.1 发展历程 ................................................................................................................. 2 1.1.2 RADON 变换相关应用 .............................................................................................. 3 1.2 非平稳信号分析理论 .................................................................................................. 4 1.2.1 LFM 信号介绍 ......................................................................................................... 4 1.2.2 时频分析法 ............................................................................................................. 5 1.2.3 Gabor 变换 .............................................................................................................. 6 1.2.4 模糊函数 ................................................................................................................. 8 第 2 章 RADON-WIGNER 变换原理.............................................................................. 9 2.1 WIGNER-VILLE 分布 .......................................................................................................... 9 2.1.1 单分量 LFM 信号的 Wigner-Ville 分布 .............................................................. 9 2.1.2 Wigner 分布中的交叉项 ..................................................................................... 11 2.2RADON-WIGNER 变换定义 .............................................................................................. 11 2.2.1 Radon 变换定义 .................................................................................................... 11 2.2.2 Radon-Wigner 变换定义 ....................................................................................... 14 2.3 RADON-WIGNER 变换性质 ............................................................................................ 16 2.3.1 基本性质 .............................................................................................................. 16 2.3.2 运算法则 .............................................................................................................. 20 第3章基于 RAT 变换的 LFM 信号检测原理 .......................................................... 24

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中图分类号：Ｔ９１Ｎ１７．
线性调频信号的相关检测性能分析
姚山峰，严航，曾安军，胡阔
（盲信号处理国防科技重点实验室，成都６０４）１０１
摘
要：针对线性调频信号相关检测副本信号与待检测信号可能不完全一致的情况，给出２种信号之间存在偏差时的互模糊函数与互相关
ｉｆｕｎｅｏｈｓｉｆｒｎｅｆｅｕｎｙｏｆｅｎｈｒａｅｏｓｔｏｅｆｒｎｅａａｙｉｆｃｒｅａｉｎｄｔｃｉｎｉａｙｅＴｈｏｃｕｉｎｎｌｅｃｆｐａｅｄｆｅｅｃ，ｒｑｅｃｆｓｔａｄｃｉｐｒｔｆｅｎｐｒｏｍａｃｎｌｓｓｏｏｒｌｔｅｅｔｏｓａｌｚｄ．ｅｃｎｌｓｏｏｎｉｄｉａｅｈａｅｄｆｅｅｃａｏｅｅｔｏｅｅｔｏｎｅｄｔｃｉｎｐｏａｉｔｅｒａｅｔｈｎｒａｅｏｅｕｎｙｏｓｔａｄｃｉａｅｎｃｔｓｐｓｉｒｎｅｈｓｎｆｃｓｎｄｔｃｉｎａｄｔｅｅｔｏｒｂｂｌｙｄｃｅｓｓｗｉｔｅｉｃｅｓｆｆｑｅｃｆｅｎｈｒｒｔｈｉｈｒｐｏｓｔｆｅ．
一
假设ＬＭ信号相关检测的副本信号为：Ｆ
，㈡（ × ｆ）＝
ｅｐｘ
｛［＋ｌ＋ △｝ｊ（）（△］＋］ｓ（ｒ１）（（２＋ｏｔ）＋２
其中，△ 是）（之间的初始相位差；Ａ为）妒与ｆ）ｆ与
（之间的频偏；△ ｆ）为（与（之间的调频率偏差。可，）ｆｆ）
Ｓｔ和Ｓｔ为一对信号样本，２Ｉ）（㈤组信号互相关函数定义为：
信号检测与参数估计算法，这种算法具有较高的输出信噪比增益，能够有效地检测出加性与乘性噪声背景下的微弱信号。
文献【】７结合逐次消去技术有效地抑制了各径相关交叉项的
（＝堡。（ｄｆＴ（ …））ｓｆ
第３８卷第１期
Ｖ＿．８０３１
・
计
算
机
工
程
２１０２年１月
Ｊｎｒ０１ａｕａｙ２１
ＮＯ１．
ＣｏｕｅｇｎｅｉｇｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎ
网络与通信・
文章编号ｔ１３８０２１ｏ７．文献标识码｛ｏ４（１）—０７００２２０＿４Ａ
：
（１）
当Ｒ（）０Ｔ＝时，称（和（不相关，这时Ｓｔ和。）ｔｔ），）（（在统计上互相独立。若Ｔｒ时，Ｒ取最大值，ｔ）＝ｏ（）则
影响，实现了多径情况下的ＬＭ信号参数、Ｆ各径时间延迟和衰减因子等参数的估计，具有较高的时延估计分辨率。但是这些算法均认为副本信号与待检测信号参数完全一致，并未
阔，硕士研究生
本文针对实际应用中相关检测副本信号与待检测信号参
收稿日期：２１— — ０１７２０８
７８
计
算
机
工
程
２１年１５日０２月
表示２信号时差为『时，相关程度最高，波形相似程度最ｎ大。对于能量有限信号，互相关函数为： …
［ｓｒｃ］ＡｃｏｄｎｅｐｓｉｌｉｅｅｃｆｉｅｒｒｑｅｃｄｌｔｎＬＭ）ｉｎｌａａｔｅｗｅｎｒｐｔｉｎａｄＳｇａｆｎｅｅｔＡｂｔａｔｃｒｉｇｔｔｏｓｅｆｒｎｅｎａｅｕｎｙＭｏｕａｉ（ＦｓａｐｒｍｅｅｂｔｅｅｉｏｎｉｎｌｔｓｏｈｂｄｆｏＬＦｏｇｒｅｔｏＩｒ
考虑它们之间可能存在的偏差。这个问题，对于第三方接收而言是普遍存在的。
基金项目：国家重点实验室基金资助项目（１０８００）９４Ｃ６３４
作者筒介：山峰（９６），姚１８－，男助理工程师、硕士，主研方向：信
号检测师、博士；曾安军，高级工程师、Ｅｍａ：ｙｏ０４ｅｉ＠１３ｏ－ｉａ２０ｊｓａ６．ｒｌｓｃｃｎ
（ｉａＦｅｕｎｙｏｕｔｎＬＭ）Ｌｎｒｒｑｅｃｄｌｉ，Ｆ信号广泛应用于雷达、ｅＭａｏ声纳、通信和地震勘探等系统中”。Ｆ信号的检测与参数估ｌＬＭ计成为信号检测与参数估计课题中一个重要的组成部分，在
电子情报、运动目标参数测量、ＩＡＳＲ成像和地质勘探等方面
ＹＯｈｎｆｎ，ＡＮＨａｇＺＮＧＡ－ｎＨＵＫｕＡＳａ－ｇＹｎ，Ｅｎｊ，ｏｅｕ
（ｔｎｌｆｎｅＫｅａｎＢｉｄＳｇａＰｏｅｓｇＣｈｎｄ１０１ＣｉａＮａｉａＤｅｅｓｙＬｂｏｌｉｎｌｒｃｓｉ，ｅｇｕ６０４，ｈｎ）ｏｎｎ
函数，分析相位差、频偏、调频率偏差对相关检测性能的影响，得出相位差对检测性能没有影响，检测概率会随着频偏与调频率偏差的增
加而降低的结论。
关健词：线性调频；相关检测；模糊函数；频偏；调频率偏差
‘
Ｃｏｒｌｔ０【ｅｅｔｏｒ１ｍａｃａｙｉｒｅａｉｎ ’ ｔｃｉｎＰｅｆｒｎｅＡｎｌｓｓ０ＩｎａｏｎｙＭｏｌｔｎｂ￣ ’ ｆｒＬｉｅｒＦｒｑｅｃｕａｉＳｇａｏ１ｒｕ５ｅｄ０ｉｎｌ
峰实现对信号的检测。（）维相关利用了信号相关性和噪声随机性的特点，实现抑制噪声、检测信号、估计时域参数的目的。但是，一维相关只在信号的时域进行了处理，不能反映２路信号的频域信息，这种一维处理默认２路信号频差为０，损失了部分信号信息。模糊函数（ｍｉｕｔｕｃｉｎ［ｌ关结果从单纯的ＡｂｇｉＦｎｔ）ｌｙｏ１将相
的影响，通过检测信号峰值得到信号的参数估值，并且指出这种算法适用于多分量ＬＭ信号。文献［】Ｆ６利用噪声与ＬＭＦ信号具有不同的循环平稳特性，出了基于循环相关的ＬＭ提Ｆ
噪声进行相关性分析，用信号与噪声具有不同的统计特性，利通过自相关和互相关运算，达到抑制噪声、检测信号的目的。互相关函数描述了２组信号之间的一般依赖关系。假设
相关检测是一种时域信息的检测方法，主要是对信号和
具有重要应用价值。早在２０世纪４０年代末５０年代初，就有
人研究了最大信噪比意义下的匹配滤波理论与相关接收技术Ｊ目，利用相关处理实现ＬＭ等信号的检测已广泛。前Ｆ应用于主动雷达、声纳等系统中，并得到了不断的改进。文献【】４充分利用ＬＭ信号在分数阶频率域包含了丰富的目标Ｆ信号时延与多普勒频移信息的特性，在分数阶傅里叶域实现对ＬＭ信号的检测。文献［】Ｆ５在此基础上，通过一次分数阶傅里叶变换与一次分数阶频率相关处理，有效地抑制了噪声
得（与ｆ的互模糊函数为：，）（ｆ）
时域推广到了时频域。根据模糊函数的定义，２路信号ｓｔ。）（
与ｓ（的互模糊函数为：，ｔ）
（ｓ＝（（ｆｄ＝ｆ）Ｊｆ卜）妒ｆ，ｌ）一ｅ『
）Ｃ＋ｌｎ）（－（－（）ｊｇ（（）Ｓｓ
≤Ｔ（）９
Ａ，＝（）Ｉ｝ｆ）ｎｌ（ｆｌｆｌｅ（ — ｅＰｆ）， ‘ ｓ＝）ｆＪｄ（２＇
移。可见，模糊函数在零多普勒切面即为相关函数：
（３）
其中，Ｓｔ、Ｓｔ是２。）：）路输入信号；ｆ（（、，分别是时延和频
Ｒｆ＝ｆ）（）（，０（４）
２相关检测原理
在信号检测理论中，自噪声中信号的最佳检测方法是匹配滤波Ｊ，而相关检测在数学上正好等效于匹配滤波检测。
信号的相关检测是将感兴趣信号的副本信号与待处理的信号作自相关或互相关 …，获得这２组信号的相关函数，当待处理信号中存在感兴趣的信号时，相关函数中将会有相关峰的出现，过检测相关峰即可实现对感兴趣信号的检测。通
［ｙｗｏｄ］ＬｎａｒｑｅｃｄｌｉｎＬＭ）ｃｒｌｔｎｄｔｔｎａｂｇｉｎｔｎｆｑｅｃｆｅ；ｈｒｔｏｓｔＫｅｒｓｉｅｒｅｕｎｙＦＭｏｕａｏ（Ｆ；ｏｒａｉｅｅｉ；ｉｕｔｆｃｏ；ｒｕｎｙｏｓｔｃｉｒｅｆｅｔｅｏｃｏｍｙｕｉｅｐａＤ０Ｉ１．６０ｉｎ１０－４８０２０．１：０３９．ｓ．００３２．１．１２９ｓ２０
．
在实际工程中，相关检测副本信号与感兴趣信号有时并
不完全一致，如非合作方的信号检测等应用场合。此时，对
（）。）（－）ｔｆ：（ｔｒｄｆ
（２）
于ＬＭ信号而言，副本信号与感兴趣信号主要存在初始相Ｆ位、载频和调频率的偏差。