复杂噪声下基于同步压缩Chirplet变换的LFM信号参数估计

发布时间：2018-06-19 20:31

  本文选题：线性调频信号 + Chirplet变换　； 参考：《电子与信息学报》2017年08期

【摘要】：同步压缩变换建立在小波变换的基础上,通过在较小频域范围内压缩小波系数,可有效改善信号的能量分布,提高时频聚集性。该文针对线性调频(LFM)信号的参数估计问题,根据适用于LFM信号的Chirplet变换,在同步压缩理论的框架下,提出一种同步压缩Chirplet变换方法(SSCT)。由于充分利用了LFM信号时间与频率的线性关系,SSCT方法在提高Chirplet变换时频平面能量聚集性的同时,可实现信号参数的精确估计,且保留了Chirplet变换窗函数选取灵活,无交叉项干扰等优点。针对复杂噪声环境下的参数估计问题,进一步提出分数低阶SSCT方法(FLOSSCT)。仿真结果表明,在高斯噪声以及脉冲性更强的α稳定分布噪声背景下,该方法可有效实现LFM信号的参数提取,具有较好的鲁棒性。
[Abstract]:On the basis of wavelet transform , the synchronous compression transform is established on the basis of wavelet transform . It can improve the energy distribution of the signal effectively and improve the time - frequency aggregation . In this paper , a method of simultaneous compression Chirplet transform ( SSCT ) is proposed in this paper .
【作者单位】： 西安电子科技大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61201286) 陕西省自然科学基金(2014JM8304)~~
【分类号】：TN911.23

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2041159