FRFT在线性调频信号检测与滤波中的应用研究

发布时间：2020-04-09 12:18

【摘要】：线性调频(LFM)信号是一种典型的非平稳信号,广泛应用于雷达、通信、声呐等系统中。对LFM信号进行检测与参数估计具有重要意义。LFM信号在传输过程中难免受到干扰,因此如何从噪声和多分量信号中分离出所需LFM信号,即LFM信号滤波,成为一个亟待研究的课题。有限长LFM信号经过分数阶傅里叶变换(FRFT)会呈现能量集聚现象,因此FRFT成为分析LFM信号的有效工具之一。首先,采用短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)及Wigner-Hough变换(WHT)对单分量及多分量LFM信号进行检测。其次,研究了FRFT理论,构建了LFM信号检测与参数估计模型,通过数学推导,阐述了分数阶傅里叶域单分量及多分量LFM信号的参数估计原理,讨论了量纲归一化、采样频率、信噪比对LFM信号参数估计性能的影响。对比分析了FRFT、STFT、WVD及WHT对LFM信号的检测性能,结果表明FRFT更适合处理LFM信号。再次,给出了分数阶傅里叶域LFM信号滤波算法的具体流程,建立了单分量含噪LFM信号滤波模型及多分量LFM信号分离模型。仿真结果表明,经FRFT滤波后,单分量含噪LFM信号的信噪比提高了近2.04 dB,且FRFT可有效分离多分量LFM信号。最后,提出了一种基于延时相关与FRFT的含噪单分量LFM信号改进滤波算法。与传统FRFT滤波算法相比,改进滤波算法的计算量明显减少。经过改进算法滤波后,信噪比提高了近2.41 dB。理论分析和仿真结果表明了改进滤波算法的可行性和有效性。
【图文】：

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信号的能量在这条这线上有很强的聚LFM 信号，在实际情况中，LFM 的信WVD 对于单个 LFM 信号具有很好的号，WVD 无法避免分量之间的交叉项糊，这是由 WVD 的二次特性决定的叉项起到平滑抑制作用，但是在这个过会减弱，，所以 WVD 在分析多分量 LF在实际的传输信道中，LFM 信号量LFM信号的WVD是信号瞬时自相换。噪声之间不存在相关性，它们在域的，对信号的干扰相对于时域较小单分量 LFM 信号的表达式为1(xt时间 T =2s，其 WVD 的仿真结果如

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图 12 含噪 LFM 信号的 WVD 三维图 Fig.12 3D-WVD of noisy LFM signal 图 12 为含噪单分量 LFM 信号的 WVD维图呈现出的“背鳍状”较不规则。图 13 为中的单分量 LFM 信号的 WVD 出现较多干WVD 对单分量 LFM 信号的聚焦能力较强。对于两分量 LFM 信号2(105)22()jttxte+=π观测时间 T =2s，仿真结果如图 14、图 15-1012幅m/V两单单LF
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN957.51

【参考文献】