强背景噪声环境下的线性调频信号检测_朱振波

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一种自动识别噪声调频信号的方法

一种自动识别噪声调频信号的方法

一种自动识别噪声调频信号的方法
王雷;赵国庆
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2009(22)1
【摘要】主要利用噪声调频信号的连续性,进行功率谱积累的方法检测噪声调频信号,并结合相似性原理对噪声调频信号进行自动识别.文中分析了处理噪声调频信号利用功率谱检测的理论原理和相似性原理.给出了噪声调频信号的产生方法,并通过仿真得到了噪声调频信号的功率谱和频谱,验证了方法的有效性.最后利用蒙特卡洛的方法对噪声调频信号做了识别概率分析.在证明了相似性原理可以正确检测出噪声调频信号的同时得出识别概率与累积的关系.
【总页数】4页(P20-22,26)
【作者】王雷;赵国庆
【作者单位】西安电子科技大学,电子对抗研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子对抗研究所,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.4
【相关文献】
1.一种含噪声多模态调频调幅信号的提取方法 [J], 谢航;廖与禾;林京
2.高斯噪声下伪码-线性调频复合信号参数提取方法 [J], 沈伟;赵拥军;刘成城;贾新海
3.对线性调频信号雷达的噪声干扰方法研究 [J], 韩晓东;郁文贤;舒汀;唐斌
4.一种基于归一化差分的噪声信号波峰自动识别方法 [J], 向阿勇;秦建峰;蔡宏
5.一种基于调频噪声干扰信号的协同探测定位技术 [J], 石林;王宏;周宇
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一种强杂波环境下雷达目标微振动信号提取方法

一种强杂波环境下雷达目标微振动信号提取方法
A MicroOscillationSignalExtractionMethodforRadarTargetin StrongClutterEnvironment
ZengTao LuYiling XiangYin DingZegang ZhaoYikun
(BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)
引用格式:曾涛,卢峄灵,向寅,等.一种强杂波环境下雷达目标微振动信号提取方法[J].信号处理,2019,35 (6):935943.DOI:10.16798/j.issn.10030530.2019.06.001. Referenceformat:ZengTao,LuYiling,XiangYin,etal.AMicroOscillationSignalExtractionMethodforRadarTarget inStrongClutterEnvironment[J].JournalofSignalProcessing,2019,35(6):935943.DOI:10.16798/j.issn.1003 0530.2019.06.001.
第 35卷
1 引言
微振动是指目标或目标组成部分发生的微小 往复运动[1]。 微 振 动 现 象 在 自 然 界 和 工 程 界 普 遍 存在,例如 昆 虫、飞 鸟 的 振 翅 运 动,人 体 的 呼 吸、心 跳引起的胸 腔 运 动,说 话 声 引 起 的 声 带 振 动,强 风 吹过或重型 车 辆 经 过 引 起 的 建 筑 物、桥 梁 颤 动,车 辆发动机工作导致的车身振动等等。获取这些微 振动信息,对 辨 识 目 标 类 别、分 析 目 标 健 康 状 态 等 有重要作用。目前常用的微振动测量方法可分为 接触式和非接触式两类。接触式测量主要依靠机 械测量、电 测 量 及 光 纤 测 量 等 技 术 手 段,需 要 传 感 器紧贴被测目标。其中,机械测量主要利用惯性原 理进行动测量,测量精度低,动态范围小;电测量主 要采用电阻式、电感式、电容式、压电式等传感器将 动转换成电 信 号 测 量,测 量 灵 敏 度 高,但 难 于 绝 缘 处理,易受外界电磁场干扰,且容易损坏;光纤测量 通过动改变光信号传输状态实现动测量,测量灵敏 度极高,但 需 要 在 目 标 内 部 预 埋 置 光 纤,使 用 局 限 性大。非 接 触 测 量 主 要 依 靠 激 光、红 外、声 波 测 量[23],以及雷达测量等技术手段,不需要接触目标 即可获得 目 标 微 振 动 信 号,具 备 极 高 的 使 用 灵 活 性。其中,激光测量动灵敏度高,但在有遮挡及烟、 雨、雾等条 件 下 无 法 正 常 工 作,红 外 测 量 受 外 界 热 源干扰严重,声波测量在噪声较大的环境下无法工 作,而雷达 测 量 可 穿 透 一 定 障 碍 物,且 不 容 易 受 天 气及环境因素影响,是一种可靠的非接触微振动测 量技术手段,广泛应用于目标识别、生命体征监测、 建筑物 /桥梁安全监测等领域。

水声传播中线性调频脉冲信号的检测方法研究

水声传播中线性调频脉冲信号的检测方法研究

水声传播中线性调频脉冲信号的检测方法研究
刘贞文;杨燕明
【期刊名称】《应用海洋学学报》
【年(卷),期】2007(026)001
【摘要】本文分析了线性调频脉冲信号的特点并用脉冲压缩方法来检测线性调频信号波形,特别是用脉冲压缩方法来检测会聚区信号,更能体现脉冲压缩具有降低噪声均值,获得较高信噪比增益,提高距离分辨率的优点.
【总页数】8页(P141-148)
【作者】刘贞文;杨燕明
【作者单位】国家海洋局第三海洋研究所海洋声学与遥感开放实验室,福建,厦门,361005;国家海洋局第三海洋研究所海洋声学与遥感开放实验室,福建,厦
门,361005
【正文语种】中文
【中图分类】P733.2
【相关文献】
1.线性调频脉冲串信号及其检测性能分析 [J], 岳雷
2.一种基于信号功率的水声通信线性调频同步信号自适应阈值检测算法 [J], 全宇;戚肖克;李宇;黄海宁;张春华
3.一种单频载波中插入线性调频信号的水声遥控技术 [J], 白仲鑫;张效民;郑凯
4.一种同频双脉冲水声跟踪信号体制下深度信号检测方法 [J], 杨胜全;段文海;王建培
5.基于分数阶功率谱熵的未知水声脉冲信号检测方法 [J], 夏文杰;黎鑫;曹伟浩;尹锡帆
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强噪声背景下的滚动轴承故障微弱信号检测新方法

强噪声背景下的滚动轴承故障微弱信号检测新方法
f au e ̄e u n y h o g ef utfau e a tmai x r cin,t ei tl g n i g o i a e n S p o Ve trMa e tr q e c .T ru h t a l e t r u o t e ta t h c o h n el e t a ssb s d o u p  ̄ i d n co -
() ( = 言),
() 1 1
,在 尺度 2 和 位置 的小 波变换 为 J
吩 , ) 内 ( ( = ), (2 1) 称 序列 { f=Wi( } ∈Z 为二 进 小 波 变 换 , W f ) , w 为 二进 小波 变 换 算 子 。W f ) f ) 尺 度 2 i( 是 ( 在 j 上 的细 节信 号 。
Ab t a t h ia v n a e f r sn n e d mo u ai n tc n q e a d w v ltta som n fu t da n ss o o l g sr c :T e d s d a tg so e o a c e d lt e h iu n a ee r n fr i a l ig o i fr l n o i b a i g r n lz d e meh d i p t o w r re t ci g w a i as o ol g b a n s h l —a tc r e r s a e a ay e ,an w t o u r a d f xr t e k sg l fr l n e r g .T emut n s f o a n n i i i uo o-
噪比低 , 尤其是早期故 障, 障信号的能量很小 , 故 非常 微弱 , 信号 经常 淹没 在 噪声 中 , 即使 应 用 小波

强背景噪声中信号二次循环自相关检测与幅度估计

强背景噪声中信号二次循环自相关检测与幅度估计
性 的 特 点 , 过 自 相 关 运 算 达 到 去 除 噪 声 的 检 测 方 通
当观测信 号 的信 噪 比下 降时 , 系统 的检测 性 能 急 剧
下降 , 难得 到较 高 的检 测 概 率 。对 强 背景 噪声 中 很
信 号 的检 测 与估计 成 为 信号 检 测 的一个 重 要 问 题 ,
o nt nsv c gr un ie,t e tfe h tt t d r f r e s s p ro h n t e t a ii a fi e i e ba k o d no s i t s ii d t a he me ho e e r d i u e i r t a h r d ton l S
机 仿 真 实 验 , 明 了所 提 的 方 法 在 检 测 能 力 方 面 优 于 传 统 方 法 。 根 据 FF 的 特 性 , 估 计 出 了 强 噪 声 中 信 号 的 证 T 还 幅度 。
关键 词 : 强背景噪声; 信号检测; 二次循环自相关
中 图 分 类 号 : N 7. T 911 文 献 标 识 码 : A 文 章 编 号 : N 211(080—080 C 3— 320 )4 8— 4 0 3
pr c s i g. i r i l e e t he s c nd r ic e a o c r lto e e tng m e ho mpr — o e sn Th s a tc e pr s n s t e o a y cr l ut — or e a i n d t c i t d by i o
维普资讯
20 0 8年 8月
舰Байду номын сангаас船 电 子 对 抗
SH I PBOA RD EIECTR ON I CO U N TERM EASU R E C

线性调频连续波SAR成像处理研究_距离多普勒算法

线性调频连续波SAR成像处理研究_距离多普勒算法
【关键词 】 线性调频 ;连续波 ;合成孔径雷达 ;信号处理算法 中图分类号 : TN958; TN957. 52 文献标识码 : A
A Study on L FM CW S igna l Processing
ZHANG Jun,MAO Er2ke ( E. E. Department, B eijing Institute of Technology, B eijing 100081, China)
v (m T1 2R0
+ nT2 ) ) 2
0 ≤ nT2 ≤ Tsyn , n = 1, 2, …, M
(6)
差频信号的相位表示为
φ(m T1 , nT2 ) = πj α( - 2τR m T1 +τR2 ) + j2πf0τR 并可以化简为
φ(m , n) = j2πK - 2πj〔αk1 + f0 k2 -
第 4期
ÓÉ Foxit Readei ±à¼°æȨËùÓÐ(C) Foxit Èí¼þ¹«Ë¾,2005-2006 ½öÊʺÏÆÀ¹ÀʹÓá£
张 军 ,等 :线性调频连续波 SAR成像处理研究
43
exp〔πj α( t - nT2 ) 2 〕exp ( j2πf0 t) ( 1)
式中 : T2 为锯齿波周期 ;α为锯齿波扫频率 ; f0 为雷达 载波 。
3 SAR 处理流程图和信号处理算法
3. 1 差频信号的相位表示 差频信号的相位包含了合成成像所需要的信息 。
© 1994-2007 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
化 ,以及回波信号的 频率变化 。其中曲线

强地杂波背景下步进线性调频信号ISAR成像方法

强地杂波背景下步进线性调频信号ISAR成像方法
是 国 内外 学术界 讨论 的热点 。
相 消处理是 一种 典型而 又简单 易行 的杂 波滤除方 法 。相 干信 号经 过相 消处 理 , 以有 效 地 滤除 信 号 可
中的杂波 分量 。文献 [ ] 出了强地 杂波 背景下 对运 动 目标 的成像 方 法 , 对拉 伸 ( t th 信 号 的处理 时 , 8提 在 Sr c ) e
5 5
增的 。假设其每个脉冲串中包括 』个子脉冲 , 冲问频率步进值为 , v 脉 子脉冲宽度为 , 子脉冲重复间隔 为 , 成像时间设为 , 这样在成像过程 中雷达应该发射 个脉冲串。 假设雷达和 目标之间的几何关系如图 1 所示。其
中雷达 固定 在 ( , z) ,, 坐标 系 统 的原 点 0; , Q为 一 个 散 射点 , 为参 考 点 , ,) 散 射 点 Q的 坐标 , P ( Y为 目标
第1 1卷第 1 期
2 1 2月 0 0年







报( 自然 科 学 版 )
V 11 N . o. 1 o 1 F b2 l e.0 O
JU N LO I O C N IE  ̄N NV RIY A U A CE C DTO ) O R A F RF R EE GN E GU IE S f T R LSIN EE I N A T N I
现 有 的一 些信 号处理 方法大 都是假 设 不存 在 杂 波或 假设 杂 波 被有 效 剔 除 的前 提下 进 行 的¨ 。而在 强 地 杂 j 波 背景下 , 多数 文献仅 限于 目标检 测 J这 是 由于 在对 这 些 目标 ( , 如低 空 飞行 的飞 机 、 弹等 ) 行 IA 导 进 SR 成像 时现 有 的一些 成像 方法 不适用 。所 以 , 强地 杂波 背景下如 何有 效地对 运动 目标进行 识别 以及成像 , 一直

基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法

基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法

基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法
时培明;丁雪娟;韩东颖
【期刊名称】《计量学报》
【年(卷),期】2013(034)003
【摘要】针对噪声背景下多频微弱信号检测难题,提出一种基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法.首先对信号不同频段进行频率变尺度二次采样压缩处理,使每个频段满足随机共振条件.再经过随机共振系统使多个微弱信号频率成分分别得到增强,各段增强信号在合成前对各个频段的共振输出进行带通滤波处理,只保留增强段的信号成分.最后将得到的分段加强信号进行合成,实现多频微弱信号的检测.仿真和实际信号分析结果表明,所提方法简单易行,很好地实现了多频微弱信号的检测,能有效提高信噪比,具有良好的工程应用前景.
【总页数】7页(P282-288)
【作者】时培明;丁雪娟;韩东颖
【作者单位】燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学车辆与能源学院,河北秦皇岛066004
【正文语种】中文
【中图分类】TB973
【相关文献】
1.基于变尺度多稳随机共振的微弱信号检测研究 [J], 时培明;李培;韩东颖;刘彬
2.基于小波变换的随机共振多频微弱信号检测 [J], 肖倩
3.基于单势阱随机共振的多频周期微弱信号检测 [J], 陶志颖;鲁昌华;查正兴;卢家亮;肖明霞
4.基于自适应变尺度频移带通随机共振降噪的EMD多频微弱信号检测 [J], 韩东颖;丁雪娟;时培明
5.频移变尺度自适应随机共振在大信号检测中的应用 [J], 范春凤;龚克;陈新武;郭建涛
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强背景噪声下反应堆内冲击信号的特征提取

强背景噪声下反应堆内冲击信号的特征提取
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! 第;;卷 第$期 !$%$?年$月
原子能科学技术 F213+5Q/6.,S<5+6/56#/:[65=/141,S
A14-;;#1-$ *6)-$%$?
强背景噪声下反应堆内冲击信号的特征提取
朱少民?$夏!虹?$$ 杨!波?$王志超?$彭彬森?$姜莹莹?$张汲宇?$
!?-工业和信息化部 核安全与先进核能技术重点实验室#黑龙江 哈尔滨!?;%%%?( $-哈尔滨工程大学 核安全与仿真技术国防重点学科实验室#黑龙江 哈尔滨!?;%%%?"

强噪声背景中未知微弱信号的一种简便检测方法

强噪声背景中未知微弱信号的一种简便检测方法

1 引言
适 当的滤波 器 限制系统 带宽 , 以抑 制 内部 噪声和 外
2 分 析
噪声 主要来 自于 检测 系 统本 身 的 电子 电路 和
微弱信号是未知信号时 , 则无法利用匹配滤波的方 法 进行 检测 。 经过分析 , 白噪声为一个具有零均值的平稳随
机过 程 , 以 , 所 我们在 选取 任一 时间点 , 在该 点前一
图2 在t 0 :60时 刻 延 时 累 加 后 的 信 号
图 3 混 有 微 弱 信 号 的 白噪 声
图 4 微 弱 信 号 分 段
3 原 理
如图 1 所示是白噪声信号 。即是一个均值为
收到本文 时间:0 6年 9月 8日 20


将信号分成若干小段并延时到 t 时刻累加 , 得到的
据 白噪声零均值的特性 , 利用将 信号按时间分段后延时 累加 的方法 , 介绍一种有效 的检测方法 。
关键 词 微弱信号检测
中图分类 号 T 9 17 N 1.2
部干扰 , 保证系统的信噪 比大大改善, 当信号较微 目前在许多研究和应用领域 中, 都涉及微弱信 弱时 , 也能得到信噪 比 > 1的结果 。但 当信号非 号 的精 密测量 。然 而对于 任何一 个 系统 , 然存在 常微 弱 , 必 比噪声小 几个 数量级 甚至完 全被 噪声深 深 噪声 , 而所测 量 的信 号又 相 当 微 弱 , 因此 如 检 测 在 淹没时, 上述方法就不会有效。当我们已知噪声中 强噪声背景中是否有有用信号 的问题越来越引起 的有用 信号 的波形 时 , 利用信 号和 噪声在 时间特性 人 们 的关 注 。 上 的差别 , 可以用匹配士研究 生 , 研究方 向: 智能控制技术及应用 。

基于线性调频技术的超声波测波方法

基于线性调频技术的超声波测波方法

基于线性调频技术的超声波测波方法
牛志华;李醒飞
【期刊名称】《纳米技术与精密工程》
【年(卷),期】2014(012)006
【摘要】线性调频相关技术在超声波测波仪中的应用大大提高了测波仪测量精度和分辨力,解决了其在大风浪或近岸破碎波的情况下测量误差过大或检测不到回波的难题.本文阐述了基于线性调频技术的超声波测波原理以及线性调频信号的设计,进行了调频信号相关性分析,并基于该技术设计了测波系统.通过模拟波浪实验对系统的性能、波浪数据的质量进行了验证,结果表明:在大风浪情况下采集到的原始数据未出现丢失现象,1/3波高的误差为5 cm.实验结果证明所研发的测波系统精确度高,适合近岸观测波浪.
【总页数】6页(P411-416)
【作者】牛志华;李醒飞
【作者单位】天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072;国家海洋技术中心,天津300112;天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072
【正文语种】中文
【中图分类】P715.4
【相关文献】
1.基于包络补偿的对称三角线性调频连续波雷达多目标参数估计方法
2.基于线性调频连续波雷达的低速小目标检测方法
3.基于冲击弹性波和超声波的混凝土裂缝深
度无损检测技术方法比较4.犡波段雷达测波系统比测方法的研究--基于东海区海洋站比测数据分析5.毫米波线性调频连续波测距方法研究
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线性调频脉冲(chirp)信号扫频

线性调频脉冲(chirp)信号扫频

线性调频脉冲(chirp)信号扫频
石晶;侯国屏;赵伟
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2003(022)008
【摘要】以线性调频脉冲信号作被研电网络的激励,采集激励和响应信号由微机进行分析计算,可实现对频响函数的测量.改将频带分段,分别设置激励和采样率后实施测量,在占用计算机资源和CPU时间一定的情况下可明显改善电网络频响函数的测量质量.
【总页数】3页(P11-13)
【作者】石晶;侯国屏;赵伟
【作者单位】清华大学,电机系,北京,100084;清华大学,电机系,北京,100084;清华大学,电机系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TN722
【相关文献】
1.数字程控脉冲线性调频(CHIRP)信号跳变 [J], 冯所椿
2.中频采样的线性调频脉冲信号恢复高频信号的研究 [J], 付林;陈建军;唐霜天
3.线性调频、非线性调频及相位编码信号脉冲压缩处理研究 [J], 胡双雄;王文军
4.基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法 [J], 黄文玲;杨鹏
5.用半周期性线性调频脉冲序列减弱脉冲信号的自相关旁瓣 [J], 陈伟;任鹏
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利用噪声频谱与振动频谱的相干性寻找强噪声环境下设备噪声源的方法

利用噪声频谱与振动频谱的相干性寻找强噪声环境下设备噪声源的方法

利用噪声频谱与振动频谱的相干性寻找强噪声环境下设备噪声
源的方法
周雅立
【期刊名称】《煤矿设计参考资料》
【年(卷),期】1999(000)004
【总页数】8页(P1-8)
【作者】周雅立
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TB533.1
【相关文献】
1.如何用频谱仪测量噪声源的超噪比 [J], 詹志强;陆福敏
2.强噪声环境试验的频谱模拟 [J], 沈豪
3.强噪声环境下基于信噪比的地震P波到时自动提取方法 [J], 付继华;王旭;李智涛;谭巧;王建军
4.强噪声环境条件下的浅层地震勘探方法研究 [J], 杜兴忠;曹俊兴
5.利用标准时频变换方法在强噪声环境下无偏拾取地震P波、S波到时 [J], 姚彦吉;柳林涛;盛敏汉;许厚泽
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提取被噪声淹没微弱信号方法的研究

提取被噪声淹没微弱信号方法的研究

提取被噪声淹没微弱信号方法的研究
王志丹;马丽
【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】1999(015)001
【摘要】本文就被幅值较高、频带很高的不规则噪声信号所淹没的微弱有用信号的提取从理论上予以论证,并提出一个采用80C196KC单片机实现的方案。

【总页数】3页(P38-40)
【作者】王志丹;马丽
【作者单位】大连民族学院;齐齐哈尔大学科教仪器厂
【正文语种】中文
【中图分类】TP274.2
【相关文献】
1.基于自适应噪声抵消的微弱振动信号提取方法 [J], 邹进;曹茜红;韩迎春;张建海
2.淹没在噪声中的微弱信号提取方法研究 [J], 刘晓东;吴斌
3.强噪声背景下微弱核脉冲信号提取方法 [J], 张江梅;王坤朋;季海波;冯兴华
4.一种强噪声背景下微弱超声信号提取方法研究 [J], 王大为;王召巴
5.用微机实施移动点平滑处理方法——检测被噪声淹没的微弱信号 [J], 林敏
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在强杂波背景SAR图像中检测动目标

在强杂波背景SAR图像中检测动目标

在强杂波背景SAR图像中检测动目标
陈广东;朱兆达;朱岱寅
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2005(027)009
【摘要】针对强杂波环境提出了一种新的从SAR图像中检测动目标的方法.在搜索动目标的二次相位时,对称减去和加上同一二次相位误差修正值,在时域得到两幅图像.这两幅图像中,静止杂波的锐度处处相等.计算这两幅图像各区域的锐度比对数,可在强背景杂波环境下敏锐地检测到动目标.这种方法不但可检测有切向速度或径向加速度的动目标,而且还可检测到强反射径向慢速动目标.实测数据表明本算法有效.【总页数】4页(P1568-1571)
【作者】陈广东;朱兆达;朱岱寅
【作者单位】南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TN951
【相关文献】
1.强杂波背景下火控雷达动目标处理性能分析 [J], 刘鑫;毕立财
2.强杂波背景中高距离分辨率雷达运动目标和积累检测 [J], 孙文峰;何松华
3.强背景杂波下的地面运动目标干涉式三维成像 [J], 张群;金亚秋
4.抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标 [J], 陈广东;朱兆达;朱岱寅
5.复杂杂波背景下海洋SAR图像中舰船目标的检测 [J], 彭石宝;袁俊泉;向家彬因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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强背景噪声环境下的线性调频信号检测Ξ朱振波1 何明浩2(1.海军工程大学研究生四队 武汉430033)(2.空军雷达学院微波工程系 武汉430019)【摘要】 基于线性调频(L FM)信号Wigner2Ville变换的零频处仍保存原信号所有信息的结论,提出了改进的基于互Wigner2Ville分布线性调频信号的检测方法。

该方法具有较好的抗噪声能力,在更低的信噪比下,可以实现单个或多个强度相差较大的线性调频信号的检测。

仿真实验的结果证明了算法的有效性。

【关键词】 线性调频,时频分析,互Wigner2Ville分布中图分类号:TN957.51 文献标识码:ALFM Signal Detection in High Noise CircumstanceZHU Zhen2bo1 He Ming2hao2(1.Group4of Graduate,AFAR Wuhan430033)(2.Department of Microwave Engineering,AFRA Wuhan430019)【Abstract】 An improved algorithm based on cross Wigner2Ville distribution,which is derived for the special case where the frequency is zero in Wigner2Ville distribution(WVD)of time2frequency analysis is used to detect L FM signal,in this case the WVD includes all the information of original signals,such as frequency and phase.This method is efficient for reducing noise,for single L FM signal or small target embedded in some large targets they can be detected in low SNR by the algorithm.The simula2 tion results prove its effectivity.【K ey w ords】 L FM,time2frequency analysis,cross Wigner2Ville distribution0 引 言时变信号中,线性调频(L FM)信号是一种应用十分广泛的信号形式。

作为大时间-频带积的扩频信号,L FM信号广泛应用于各种信息系统,如通信、雷达、声纳和地震探测等;另一方面,探测系统(如合成孔径雷达SAR)的目标多普勒频率与目标速度近似成正比,当目标做加速运动时,回波即为线性调频。

对L FM信号的处理早就有较系统的研究,例如白噪声中的L FM信号检测就是主要问题之一。

用Wigner2 Ville分布(WVD)研究单个L FM信号的参数估计和检测是十分有利的。

然而,多元L FM信号存在时,信号之间的交叉项严重影响了信号的检测和参数估计,特别在信噪比不高的情况下,甚至连单个L FM信号都无法检测到。

L FM或近似L FM信号在Radon2 Wigner变换平面有较强的集聚性和噪声抑制能力。

但是在更低信噪比下,Radon变换也无法检测L FM。

文献[1]基于互Wigner2Ville分布实现了L FM信号的检测,但较低信噪比下该算法计算量加大,检测性能下降。

本文基于L FM信号WVD零频处信号仍保持原L FM信号所有特征的结论,提出了改进的L FM 信号检测方法。

1 L FM的噪声抑制对单载频信号,其WVD的零频处,保持了原来信号的所有信息,只是频率和相位变为原来两倍,幅度为原来的常数倍。

信号经过这样的变换,有很好的噪声抑制作用〔2〕。

对本文感兴趣的L FM,其WVD的零频处同样保持了其所有的调制特征。

给定L FM信号x(t)=A cos(ω0t+πct2),其中c 为调频系数,ω0为角频率。

将其写成其复数形式x(t)=A2(e j〔ω0t+πct2〕+e-j〔ω0t+πct2〕)(1)则其WVD变换为W x(t,ω)=∫+∞-∞x(t+τ/2)x3(t-τ/2)e-jωτdτ=πA22{〔δ(ω+ω0)(1+2πct/ω0)〕+64第26卷 第3期 2004年3月现代雷达Modern Radar Vol.26 No.3March,2004Ξ收稿日期:2003203202 修订日期:2003210218δ〔ω-ω0(1+2πct/ω0)〕}+A 24ej (2ω0t +2πct 2)∫+∞-∞{cos 〔2πc (τ/2)2〕+j sin 〔2πc (τ/2)2〕}e -jωτdτ+A24e-j (2ω0t +2πct 2)∫+∞-∞{cos 〔2πc (τ/2)2〕+j sin 〔2πc (τ/2)2〕}e -jωτdτ令ω=0,得W (t ,0)=A22cos (2ω0t +2πct 2)∫+∞-∞cos 〔2πc (τ/2)2〕dτ=L3A 2cos (2ωn t +2πct 2)(2)同理:当x (t )=ΣNn =1A n cos (ωn t +πc n t 2)时,W x (t ,0)=ΣNn =1L n A 2n cos (2ωn t +2πc n t 2)其中:L n =∫+∞-∞cos〔2πc n (τ/2)2〕d τ;L n 的积分区域为〔-T n /2,T n /2〕;T n 为信号脉宽。

由式(2),当ω=0时,线性调频信号的WVD 仍然保持了原信号的所有信息,只是频率和相位增加为原来的两倍,幅值为原来的L n A 倍。

含有高斯噪声的L FM 信号经过WVD 后,其噪声在时频平面上均匀分布,式(2)相当于对时频平面在零频处进行二维滤波,只得到零频处的有用信号。

经过这样的二维滤波,抑制了噪声,提高了信噪比。

对于有限带宽信号,由式(2)计算的零频处信号受窄带影响很小,仍能准确地得到信号的频率信息。

因此,可以利用WVD 的零频处信息来完成强噪声背景下L FM 的检测和参数估计。

显然,对W x (t ,0),可定义为W x (t )=∫+∞-∞x (t +τ/2)x3(t -τ/2)dτ(3)图1、图2是线性调频信号x (t )=cos 〔2(10t +20t 2)〕+n (t )抵消噪声前后的图形,噪声为0均值,方差为1的白噪声,信噪比为0dB 。

由此图,可以看到WVD 在零频处仍保持原信号的特性,而且还抑制了噪声。

2 改进的基于互Wigner 2Ville 变换的L FM 信号检测文献[3]基于XWVD 完成了单个信号分量的检测和参数估计的详细讨论。

本文利用式(3)得出的结论,改进了基于XWVD 的频率估计,在强噪声背景下快速、准确地估计瞬时频率,并能在此基础上实现强噪声环境中的L FM 信号的检测。

首先给出了单L FM的图1 0dB 高斯噪声下的L FM图形图2 L FM 在WVD 的零频处的信号图形频率估计,然后推广到多L FM 的频率估计。

2.1 单LFM 信号的检测在只有单L FM 信号存在的时候,信号检测的算法相对简单。

具体的算法如下:(1)对接收到的高噪声环境中的L FM 信号x (t )做式(3)的变换,得到新的预处理信号X (t );(2)选取一个简单的瞬时频率估计方法(如:短时傅里叶变换),对信号X (t )做出瞬时频率估计,得到初始参考信号X 0r (t );(3)计算X (t )和X 0r (t )的互Wigner 2Ville 变换W X ,X r (t ,f )。

对每个时间t ,利用峰值检测得到新的瞬时频率估计值f i +1(t );(4)对多个时间t 的f i +1(t )做直线拟合平滑处理,得到新的频率值f i +1p (t );(5)利用f i +1p (t )合成新的参考信号X i +1r(t )=exp 〔j 2π∫if i +1p (l )dl 〕(6)i =i +1,重复(2)~(5)步的叠代计算,直到‖f i +1p (t )-f i p (t )‖2<ε。

ε为估计精度;(7)计算f x (t )=f i +1p (t )/2,最终得到原L FM 信号的频率估计值f x (t );(8)做信号X x (t )=exp 〔j 2π∫i0f x (l )dl 〕的74第3期朱振波,等:强背景噪声环境下的线性调频信号检测Radon变换,根据尖峰位置,可以实L FM信号的检测。

改进的算法利用了WVD现零频处的信号进行L FM信号的检测,在更低信噪比下保证了算法快速收敛;对频率值进行了直线拟合的平滑处理,消除了噪声引起的随机扰动,减小频率估计的方差。

2.2 多元LFM信号检测信号强度相差较大的多元L FM信号检测是一个重要研究课题,本文在改进的单L FM信号检测方法的基础上提出了多元L FM信号的检测方法。

算法具体如下:(1)对接收到的多元L FM信号x(t)做式(3)的变换,得到新的预处理信号X(t);(2)对信号X(t)进行短时傅里叶变换,构造初始的参考信号X0r(t);(3)按照单L FM频率估计的方法进行叠代,得到最终收敛的参考信号X0r(t)、瞬时频率f0rx(t)、调频信号的频率中心f d0和调频斜率K,它就是与初始参考信号最近的一个强目标信号的估计和频率估计;(4)构造解线性调频参考信号:S(t)=exp(-jπKt2),将其与原始信号X(t)相乘;(5)相乘后的信号,强信号处被解线性调频其频谱表现为窄谱,中心位于f do,其它的L FM信号仍然为展开的谱;(6)构造一个中心频率为f do的极窄的带阻滤波器,则该强信号主瓣分量被滤除。

由于窄带带宽极窄,所以对其它L FM信号的影响很小;(7)这样,对滤除强信号主瓣分量的部分乘以S(t)=exp(jπKt2),这就得到了一个强目标被基本滤除,对其它信号影响很小的合成信号;(8)重复步骤(2)~(7),目标信号逐个被分离,并得到其各自的瞬时频率f i rx(t)和检测信号。

改进的基于逐次削去思想的L FM信号检测方法,能在更低信噪比下实现多元L FM信号的检测、频率估计。

且可以有效地抑制信号交叉项对频率估计和检测的影响,WVD零频信息的利用,在低信噪比下保证了搜索的收敛性,加快了算法的搜索速度,其叠代过程一般只需几步即可完成。

3 仿真实验与结果分析利用本文改进的算法,仿真了L FM信号的频率估计和检测,最后对结果做出了分析。

(1)高斯噪声中单个L FM信号的检测图3和图4给出了基于一般XWVD和本文改进的方法实现的L FM信号的瞬时频率估计。

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