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研究了低信噪比强窄带干扰条件下的LFM信号检测技术,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)的线性调频(LFM)信号增强技术、基于时频峰值滤波的强窄带干扰抑制技术和基于一维搜索的宽带LFM信号检测技术.试验结果表明,采用以上这些方法在低信噪比强窄带干扰情况下,对于LFM信号具有较高的正确检测概率及参数测量精度. 相似文献
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基于分数阶傅里叶变换(FrFT)检测线性调频(LFM)信号广泛应用于雷达、通信、声呐和电子战领域,但缺乏对检测灵敏度的定量分析。为此,研究了FrFT对微弱LFM信号的检测能力。根据FrFT思想和二元假设检验理论,推导了检测概率和虚警概率的数学表达式。由于表达式是关于LFM信号频谱的函数,因此区分快变信号和慢变信号对LFM的频谱进行了合理近似。基于接收机工作特性曲线分析了FrFT检测LFM信号的灵敏度。仿真比较了FrFT与传统傅里叶变换(FT)对微弱LFM信号的检测能力,结果表明FrFT对LFM信号的检测灵敏度和信号累积能力均优于FT。 相似文献
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高频地波雷达(HFGWR)受到严重的射频干扰影响。单频射频干扰在接收信号中体现为高强度的线性调频信号,从而污染所有距离元。为抑制射频干扰,通过分析其频率特征,使用分数阶傅里叶变换(FRFT)将原始信号转换到分数阶傅里叶域,对射频干扰对应的谱峰置零,达到抑制干扰的目的。该方法的优点在于抑制射频干扰的同时无损干扰位置处的回波信号,无需重构信号。实测数据分析表明:FRFT不仅能有效抑制射频干扰,信噪比提高可达10 dB以上,而且其计算复杂度较小,满足雷达实时工作要求。 相似文献
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为了解决目前算法中线性调频-伪码(LFM- PRBC)信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用解线调与分数阶傅里叶变换(FRFT)进行参数的估计。首先对信号进行解线调估计出调频斜率的粗略值,然后由调频斜率确定旋转角,通过FRFT估计出码元宽度的粗略值。根据延时再进行解线调估计出调频斜率的精确值,再通过FRFT估计出码元宽度的精确值与起始频率。该算法不仅计算量较低,同时具有很高的估计精度与很强的抗噪性,仿真实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对多项式相位信号波达方向(DOA)估计研究较少的问题,提出了一种基于分数阶傅里
叶变换(FRFT)的多项式相位信号(PPS)的DOA估计算法。该算法首先通过多项式相位变换,估
计出PPS的最高阶相位系数,从而可以消除最高阶项。运用这一降阶思想,依次消除高阶项
,这样PPS可降为线性调频(LFM)信号,然后将宽带的LFM信号转化为分数阶Fourier域窄带的
平稳信号。在相应的分数阶Fourier域,运用求根MUSIC算法对信号进行DOA估计,从而把LFM
信号的DOA估计推广到了PPS的DOA估计。理论分析和仿真实验表明,该方法能很好地估计出P
PS的DOA,并且简洁。 相似文献
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针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。 相似文献
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针对在跳频信号跳变时刻和跳变频率估计方面实时性和估计精度无法同时兼顾的问题,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)和多重信号分类(MUSIC)算法的跳频信号参数估计方法。在建立跳频信号数学模型的基础上,利用STFT选取较大时间窗对整个信号在时域进行粗搜索,生成时频谱图,提取时频脊线从而获得跳变时刻,然后选取较小时间窗在已知跳变时间段利用STFT进行跳变时刻的细估计,并利用MUSIC算法进行频率的精确估计。该方法利用STFT的二次估计,减少了MUSIC搜索范围,从而降低了时间开销。仿真表明该算法的跳变时刻频率估计精度高,实时性能满足参数测量需求。 相似文献
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针对以往基于短时傅里叶变换(STFT)幅度值的相位恢复(STFTMPR)算法仅能处理一组较短的信号,并且信号的STFT幅度测量值的长度只能是质数的情况,提出了一种基于STFT幅度值的长信号相位恢复(LS-STFTMPR)算法。把一组长信号变化成几组较短的数组信号,通过改进的最小二乘(LS)法获取梯度下降(GD)法的迭代初始值,然后最小化各数组信号的非凸损失函数,并最终收敛到全局最小值。实验结果表明,在恢复一组较长信号的时候,所提算法的性能明显优于STFTMPR算法,并且具有较强的抗噪声能力。 相似文献
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针对基于频域多重信号分类(MUSIC)的波达方向(DOA)估计方法在有效快拍数较少情况下的不稳定问题,提出了一种基于两次傅里叶变换的时域MUSIC波达方向估计方法。首先,通过傅里叶变换将各阵元接收数据转换为频域数据,并按扫描角度对各阵元数据进行相位补偿;然后,再通过傅里叶变换将补偿后的频域共轭数据转换为时域复解析数据,在时域构建相移后的协方差矩阵;最后利用特征分解求取具有正交特性的噪声子空间,获得扫描方位空间谱,实现对波达方向估计。数值仿真及实测数据处理结果均表明,相比频域MUSIC方法,在一次有效快拍条件下,所提方法可稳定获得具有正交特性的噪声子空间,实现对波达方向估计;稳定性得到了5 dB的改善,背景噪声级和旁瓣级得到了3 dB以上的改善,因此该方法可明显提高目标检测和方位估计性能。 相似文献
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针对标准的差分进化算法只能处理连续空间的优化问题,提出了一种基于取整策略的差分进化算法。该方法只需要对优化变量进行四舍五入取整,就能够把标准差分进化算法用于稀疏阵列天线方向图优化。将取整策略的差分进化算法应用到六边形平面稀疏天线阵的布阵设计。为了计算六边形阵列天线的方向图,提出在口径中添加虚拟单元的计算模型,把六边形阵列转化为可以实现二维快速傅里叶变换的矩形阵列。以改善阵列峰值副瓣电平为目的进行仿真试验,结果表明,优化后的稀疏天线阵峰值旁瓣电平与采用遗传算法相比改善了4.5~5.1 dB,且具有计算速度快、稳定性好的优点。 相似文献
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We investigate the valuation of volatility index (VIX) options by developing a model with a self-exciting Hawkes process that allows for clustering in the VIX. In the proposed framework, we find semianalytical expressions for the characteristic function and forward characteristic function, and then we solve the pricing problem of standard-start and forward-start options via the fast Fourier transform. The empirical results provide evidence to support the significance of accounting for volatility clustering when pricing VIX options. 相似文献