本文關(guān)鍵詞：低信噪比多項(xiàng)式相位信號(hào)的檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在雷達(dá)、聲納、無(wú)線通信、地震等領(lǐng)域中,多項(xiàng)式相位信號(hào)(Polynomial Phase Signal,PPS)作為一種重要的信號(hào)模型得到廣泛的關(guān)注,其中PPS的檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)是多項(xiàng)式相位信號(hào)的重點(diǎn)研究對(duì)象�，F(xiàn)有成果已經(jīng)能較好的解決單分量和高信噪比前提下的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,但是應(yīng)用到多分量低信噪比情況時(shí)還不太理想。所以本文將針對(duì)低信噪比下的PPS參數(shù)估計(jì)和多分量PPS的交叉項(xiàng)干擾的處理進(jìn)行研究。主要開展如下研究工作:①簡(jiǎn)要概述了PPS相關(guān)的基本理論,對(duì)二階、三階及高階的多項(xiàng)式相位信號(hào)的模型進(jìn)行了描述,給出了現(xiàn)有幾種典型的PPS參數(shù)估計(jì)算法,主要有分?jǐn)?shù)階傅里葉變換、短時(shí)傅里葉變換、維格納變換、高階模糊函數(shù)法和三次相位函數(shù)法等。②高階相位函數(shù)(High-order Phase Function,HPF)對(duì)高階多項(xiàng)式相位信號(hào)具有良好的估計(jì)性能,由于引入了非線性運(yùn)算,從而增加了估計(jì)的信噪比門限。本文對(duì)其核函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)以達(dá)到減少非線性運(yùn)算,降低信噪比門限的目的。該算法主要通過(guò)盡可能少的非線性變換將高階多項(xiàng)式相位信號(hào)變換成瞬時(shí)調(diào)頻率信號(hào),更易于參數(shù)估計(jì)。與高階模糊函數(shù)(High-order Ambiguity Function,HAF)和多項(xiàng)式維格納分布(Polynomial Wigner Distribution,PWVD)相比較,該算法具有更低的信噪比門限。③針對(duì)現(xiàn)有的壓縮交叉項(xiàng)技術(shù)無(wú)法解決多分量PPS高階系數(shù)相同時(shí)交叉項(xiàng)干擾的問(wèn)題提出了一種相位參數(shù)分離法。分離算法可以構(gòu)造對(duì)稱的交叉項(xiàng),利用對(duì)稱性消除交叉項(xiàng)干擾。將信號(hào)分解為兩個(gè)信號(hào),每個(gè)信號(hào)各含原信號(hào)一半的相位參數(shù),將分離得到的信號(hào)分別進(jìn)行非線性處理,通過(guò)搜索其頻譜上的峰值分別對(duì)兩組參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。相比高階模糊函數(shù)算法,該方法消除了多分量的交叉項(xiàng)干擾,降低了搜索運(yùn)算的復(fù)雜度,提高了低信噪比下參數(shù)的估計(jì)性能。
【關(guān)鍵詞】：多項(xiàng)式相位信號(hào) 參數(shù)估計(jì) 高階相位函數(shù) 多分量 交叉項(xiàng)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.23
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文主要工作和章節(jié)安排11-13
• 2 多項(xiàng)式相位信號(hào)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)13-25
• 2.1 引言13
• 2.2 多項(xiàng)式相位信號(hào)13-18
• 2.2.1 線性調(diào)頻信號(hào)模型14-15
• 2.2.2 三階多項(xiàng)式相位信號(hào)模型15-16
• 2.2.3 多分量多項(xiàng)式相位信號(hào)模型16-18
• 2.3 傳統(tǒng)PPS參數(shù)估計(jì)方法18-24
• 2.3.1 基于最大似然法的PPS參數(shù)估計(jì)18
• 2.3.2 基于時(shí)頻分析的PPS參數(shù)估計(jì)18-21
• 2.3.3 基于降階法的PPS參數(shù)估計(jì)21-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 3 基于廣義高階相位函數(shù)的相位參數(shù)估計(jì)算法25-38
• 3.1 引言25
• 3.2 基于高階相位函數(shù)的相位信號(hào)參數(shù)估計(jì)25-28
• 3.2.1 估計(jì)原理25-26
• 3.2.2 高階相位函數(shù)估計(jì)算法26-28
• 3.3 廣義高階相位函數(shù)28-31
• 3.3.1 廣義高階相位函數(shù)估計(jì)原理28-30
• 3.3.2 廣義高階相位函數(shù)的參數(shù)估計(jì)算法30-31
• 3.4 算法應(yīng)用實(shí)例31-33
• 3.4.1 三次相位函數(shù)法估計(jì)三階PPS相位參數(shù)31-32
• 3.4.2 廣義三次相位函數(shù)法估計(jì)四階PPS相位參數(shù)32-33
• 3.5 仿真研究33-37
• 3.5.1 三階PPS相位參數(shù)估計(jì)34-35
• 3.5.2 四階PPS相位參數(shù)估計(jì)35-36
• 3.5.3 五階PPS相位參數(shù)估計(jì)36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-38
• 4 多分量多項(xiàng)式相位信號(hào)參數(shù)估計(jì)的交叉項(xiàng)研究38-48
• 4.1 引言38-39
• 4.2 多分量多項(xiàng)式相位信號(hào)的相位參數(shù)分離算法39-41
• 4.3 基于參數(shù)分離算法的PPS參數(shù)估計(jì)算法41-42
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及討論42-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 5 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 工作總結(jié)48-49
• 5.2 工作展望49-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 附錄54
• A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄54
• B.作者在攻讀學(xué)位期間的科研工作54

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