發(fā)布時(shí)間：2019-06-29 19:31

【摘要】：為提高在低信噪比與先驗(yàn)信息不足條件下對(duì)線性調(diào)頻(LFM)信號(hào)識(shí)別能力,借鑒信息論中的熵權(quán)法改進(jìn)WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一種基于切片熵權(quán)的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推導(dǎo)出LFM信號(hào)的WHT與對(duì)應(yīng)特性,將WHT變換域內(nèi)極半徑和角度切片的熵值來(lái)轉(zhuǎn)換為權(quán)重因子,進(jìn)而對(duì)每個(gè)切片進(jìn)行加權(quán)處理,采用雙層權(quán)重以弱化噪聲與干擾項(xiàng)的影響,并推導(dǎo)出LFM信號(hào)與高斯白噪聲在WHT維度內(nèi)不同假設(shè)條件下的概率密度分布函數(shù),構(gòu)建了對(duì)于LFM信號(hào)WHT后恒虛警檢測(cè)的完備流程。通過(guò)理論分析與公式推導(dǎo)論證了算法的可行性,并與WHT、分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與周期WHT算法的仿真對(duì)比,驗(yàn)證了算法的有效性,凸顯WHTE算法能夠在強(qiáng)噪聲背景下與沒有先驗(yàn)支撐時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)LFM信號(hào)的良好檢測(cè)。
[Abstract]:In order to improve the recognition ability of LFM (LFM) signal under the condition of low SNR and insufficient prior information, a WHTE (Wigner-Hough Transform based on Entropy) algorithm based on slice entropy weight is proposed by using entropy weight method in information theory to improve WHT (Wigner-Hough Transform based on Entropy). The WHT and corresponding characteristics of LFM signal are derived, and the entropy value of pole radius and angle slice in WHT transform domain is converted into weight factor, and then each slice is weighted. Double-layer weight is used to weaken the influence of noise and interference term, and the probability density distribution function of LFM signal and Gaussian white noise under different assumptions in WHT dimension is derived, and a complete flow chart for CFAR detection of LFM signal after WHT is constructed. The feasibility of the algorithm is demonstrated by theoretical analysis and formula derivation, and compared with the simulation of WHT, fractional Fourier transform and periodic WHT algorithm, the effectiveness of the algorithm is verified, which highlights that the WHTE algorithm can detect the LFM signal well under the background of strong noise and without prior support.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)電子與信息學(xué)院;
【基金】：航空科學(xué)基金(20152096019,20145596025)~~
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2508052