【摘要】：線性調(diào)頻(LFM)信號(hào)是一種典型的非平穩(wěn)信號(hào),廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、通信、聲吶等系統(tǒng)中。對(duì)LFM信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)具有重要意義。LFM信號(hào)在傳輸過程中難免受到干擾,因此如何從噪聲和多分量信號(hào)中分離出所需LFM信號(hào),即LFM信號(hào)濾波,成為一個(gè)亟待研究的課題。有限長(zhǎng)LFM信號(hào)經(jīng)過分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)會(huì)呈現(xiàn)能量集聚現(xiàn)象,因此FRFT成為分析LFM信號(hào)的有效工具之一。首先,采用短時(shí)傅里葉變換(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)及Wigner-Hough變換(WHT)對(duì)單分量及多分量LFM信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。其次,研究了FRFT理論,構(gòu)建了LFM信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)模型,通過數(shù)學(xué)推導(dǎo),闡述了分?jǐn)?shù)階傅里葉域單分量及多分量LFM信號(hào)的參數(shù)估計(jì)原理,討論了量綱歸一化、采樣頻率、信噪比對(duì)LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)性能的影響。對(duì)比分析了FRFT、STFT、WVD及WHT對(duì)LFM信號(hào)的檢測(cè)性能,結(jié)果表明FRFT更適合處理LFM信號(hào)。再次,給出了分?jǐn)?shù)階傅里葉域LFM信號(hào)濾波算法的具體流程,建立了單分量含噪LFM信號(hào)濾波模型及多分量LFM信號(hào)分離模型。仿真結(jié)果表明,經(jīng)FRFT濾波后,單分量含噪LFM信號(hào)的信噪比提高了近2.04 dB,且FRFT可有效分離多分量LFM信號(hào)。最后,提出了一種基于延時(shí)相關(guān)與FRFT的含噪單分量LFM信號(hào)改進(jìn)濾波算法。與傳統(tǒng)FRFT濾波算法相比,改進(jìn)濾波算法的計(jì)算量明顯減少。經(jīng)過改進(jìn)算法濾波后,信噪比提高了近2.41 dB。理論分析和仿真結(jié)果表明了改進(jìn)濾波算法的可行性和有效性。
【圖文】：

信號(hào)的能量在這條這線上有很強(qiáng)的聚LFM 信號(hào)，在實(shí)際情況中，LFM 的信WVD 對(duì)于單個(gè) LFM 信號(hào)具有很好的號(hào)，WVD 無法避免分量之間的交叉項(xiàng)糊，這是由 WVD 的二次特性決定的叉項(xiàng)起到平滑抑制作用，但是在這個(gè)過會(huì)減弱，，所以 WVD 在分析多分量 LF在實(shí)際的傳輸信道中，LFM 信號(hào)量LFM信號(hào)的WVD是信號(hào)瞬時(shí)自相換。噪聲之間不存在相關(guān)性，它們?cè)谟虻�，�?duì)信號(hào)的干擾相對(duì)于時(shí)域較小單分量 LFM 信號(hào)的表達(dá)式為1(xt時(shí)間 T =2s，其 WVD 的仿真結(jié)果如

圖 12 含噪 LFM 信號(hào)的 WVD 三維圖 Fig.12 3D-WVD of noisy LFM signal 圖 12 為含噪單分量 LFM 信號(hào)的 WVD維圖呈現(xiàn)出的“背鰭狀”較不規(guī)則。圖 13 為中的單分量 LFM 信號(hào)的 WVD 出現(xiàn)較多干WVD 對(duì)單分量 LFM 信號(hào)的聚焦能力較強(qiáng)。對(duì)于兩分量 LFM 信號(hào)2(105)22()jttxte+=π觀測(cè)時(shí)間 T =2s，仿真結(jié)果如圖 14、圖 15-1012幅m/V兩單單LF
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2620746