IFM系统的双交叠信号分析及改进

RWR/ESM系统多采用传统的瞬时测频(instantaneous frequency measure,IFM)技术实时检测信号频率,但这种测频技术对交叠信号只能估计一个信号的频率,且容易产生测频错误。现代战场中电磁环境异常复杂,脉冲交叠概率越来越高,因此研究交叠信号对IFM系统的影响尤显重要。为此根据IFM原理,分析了双交叠信号情况下IFM微波鉴相器的各节点响应,并建立了输出U_I,U_Q的数学模型,提出一种估计双交叠信号频率的算法—U_I,U_Q推算法。仿真结果表明:该算法能够在保持原有IFM优点的情况下,估计2个交叠信号的频率。     

基于频率补偿的时延估计方法

由于2个测量站的通道幅相不一致而导致送给时延估计器的两路信号的频率有差异,继而影响时延估计和系统定位精度。首先理论推导了频率差异是如何影响广义相关时延估计的,接着应用频域相关函数对频率差异做准确估计和补偿,最后给出了频差补偿后的时延估计方法。以4种常用通信信号为例,仿真验证了不同信噪比下所提出方法的正确性和有效性。     

基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法

在深入分析差分跳频信号产生机理和信号特性的基础上,提出一种基于SPWVD的差分跳频信号参数估计方法,利用SPWVD算法对差分跳频信号进行时频分析,通过检测时频分析数组中相邻跳信号的频率跳变时间来估计跳驻留时间参数,进一步估计跳速、瞬时频率等参数。仿真结果表明,提出的算法可以对差分跳频信号实现有效的参数估计,且估计精度较高,处理计算量较少。     

基于IFM的交叠线性调频信号参数估计

线性调频信号是脉冲压缩雷达中一种重要的脉冲压缩雷达信号,但当前的瞬时测频系统无法对其检测,更无法检测交叠信号。以瞬时测频系统为基础,分析了单线性调频信号和交叠线性调频经过瞬时测频系统的理论输出,据此提出了一种改进IFM系统的思路和解算交叠线性调频信号方法。新方法用模数转换器(ADC)对前沿未交叠的I、Q输出值进行量化和连续时间采样,得到一个信号离散频率值,应用LMS算法估计出其初始频率和调频斜率。以此为基础,根据交叠部分的I、Q输出值,估计出另一个信号参数。由Matlab/Simulink仿真验证可知,新方法能够估计两交叠线性调频信号的参数。     

频率估计的多段异频等长信号相位积累算法

为提高信号频率估计精度和扩展已有方法的适用范围,提出一种基于相位积累的多段异频等长信号的频率估计算法。首先生成异频分析参数矩阵,克服分段信号频率不等问题;其次设计相位差补偿因子,克服分段信号相位不连续问题;最后搜索相位累积频谱最大值,获得信号频率估计值。为验证算法的正确性,给出了相应的数学推导证明。仿真实验结果表明,该算法具有较好的频率估计精度,频率估计误差约为现有方法的1/2,较为接近克拉美罗下限。     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

基于MUSIC的高分辨率到达频率差估计方法

多重信号分类(MUSIC)算法具有高分辨率、高精度和同频多信号的频率估计能力,利用这一性能可将其应用于到达频率差估计,得到基于MUSIC的到达频率差估计方法。这种方法在不同信噪比、带宽、采样率和积分时间等条件下,均能对到达频率差进行高精确估计,仿真结果验证了该算法的可行性、有效性和稳健性。     

基于Butterworth分布的跳频信号参数估计

能够有效地估计接收到的跳频信号参数是干扰跳频通信的关键。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于Butterworth分布的跳频信号参数估计算法。由于Butterworth分布具有较好的时频聚集性和抑制交叉项性能,该算法能够在低信噪比条件下有效提取并估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率。仿真结果证明了该算法对跳频信号参数估计的有效性。     

利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计

针对在低信噪比的稳定分布噪声和定频干扰背景中,跳频信号检测和参数估计性能不佳的问题,利用分数低阶短时傅里叶变换得到时频矩阵;对时频矩阵按频率行去均值,抑制定频干扰;通过时频峰值优化、时频矩阵清洗和强化处理,降低频谱泄漏和噪声对跳频信号时频稀疏性的影响;利用此稀疏性进行检测和估计,即根据跳频信号在驻留时间内的连续性检测跳频信号,估计跳频频率;根据驻留时间起点及间隔,估计跳变时刻和跳周期.仿真结果表明,在低信噪比下,该算法的检测和参数估计性能均有较大提高,且优于现有算法.     

基于DFT系数极值的单频信号频率的高精度迭代估计方法

提出了一种基于DFT系数极值的单频信号频率的高精度迭代估计方法,该方法根据DFT谱线使用截弦法解算DFT系数极值所在谱线的位置,进而估计单频信号频率。在估计过程中,直接对DFT幅度最大的谱线进行小数频移以获得新的谱线,从而减少频率采样间隔提高估计精度;同时通过迭代估计消除频率依赖性,提高估计性能。仿真结果表明该方法的频率估计精度在任意频率处均接近于克拉美罗下限,其运算量为Nlog2N+4N次复乘法运算,仅比传统的基于DFT插值的估计算法增加4N次复乘法运算,其中N为DFT运算时所采用的数据点数。