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低信噪比信号的检测与参数估计方法研究(可复制论文).pdf

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低信噪比信号的检测与参数估计方法研究(可复制论文).pdf

上传人:mkt365 2013/11/12 文件大小:0 KB

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低信噪比信号的检测与参数估计方法研究(可复制论文).pdf

文档介绍

文档介绍:摘要现最多的信号形式一线性调频信号,在低信噪比的条件下的检测和参数估计进行超宽带雷达是一种新体制雷达,它的信号带宽很宽,具有高距离分辨率,在雷达探测、精确定位、目标成像、目标识别技术中得到广泛应用。如何在低信噪比下检测宽带信号,并进行参数估计,具有重要的意义。本文针对雷达信号中出了分析与仿真和研究。本文的主要工作如下:⒊泶鳯是非平稳信号,传统的傅里叶分析方和理论已经不能完全表述信号的性质。利用典型的时频分析方法,包括短时傅里叶变换、分布约霸诖嘶∩系腍植级孕藕沤辛朔析。并提出了一种修正的方法,实现对强信号和弱信号的一次检测。⒕槟L纸篍方法能把时间序列信号分解成有限数目的本征模态函数:1文利用椒ò严咝缘髌敌藕糯踊旌闲藕胖蟹纸獬隼矗瓿啥韵咝缘髌敌藕诺检测。针对陨淼亩说阈вΓ岢隽烁慕旆ǎ竦昧烁玫姆纸庑Ч旁氡榷孕藕诺募觳庥泻艽蟮挠跋欤诘托旁氡认乱M瓿啥孕藕诺募觳猓具有一定的难度,而在高信噪比的条件下,则很容易。本文利用小波变换对线性调频信号进行消噪,以此来提高信噪比。针对线性调频信号自身特点,提出了在频域进行消噪的新方法,获得了很好的消噪效果。⑼ü辔徊罘址ā⑹逼捣治龅炔煌姆椒ǘ孕藕诺乃彩逼德式泄兰疲将各种方法进行分析比较。根据解线调方法对线性调频信号进行参数估计的运算量少但精度不高,而最大似然方法估算精度高但运算量大的特点,提出了将两种方法相结合的参数估算方法,获得了很好的效果。关键词:线性调频信号,时频分析,小波消噪,局域波分解,参数估计
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签名:煎型签名:髓型日期:知叮年舌月艿独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。导师签C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑期:
第一章绪论研究背景和意义线性调频信号研究技术现状雷达“际醯难该头⒄苟岳状镎觳橄低程岢隽搜暇奶粽健R环矫婀谕饩雷达采用的信号形式日益复杂化,如脉内调频、调相、重频抖动、参差、采用类噪声的扩频信号等,尽量破坏信号分选、识别所利用的信号规律性,低截获频率际醯挠τ酶黾恿诵藕欧掷嗪腿ソ淮淼哪讯龋估状镎觳煜低车慕鼗窀怕适到极大影响。另一方面,各种电子对抗设嘲备数目的急剧增加,电磁信号已日趋密集,每秒每个频段多达万以上的脉冲信号,信号的分布频域宽已从几十兆到几十千兆,使雷达侦察系统处于高度密集的信号环境中,雷达侦察系统的信号处理的实时性将接受考验。如何从敌方发射的信号中检测有用的信息,并与其他手段取得的信息综合在一起,引导我方做出及时、准确、有效的反应,对整个雷达对抗起着十分重要的作用。在雷达对抗领域,线性调频信号魑R恢殖墒斓牡徒鼗窀怕实睦状镄号,且前在各种体制的雷达中广泛应用。在现代雷达中,普遍采用脉冲压缩技术来解决雷达的探测距离和距离分辨率之间的矛盾,脉冲压缩技术在提高雷达检测目标能力的同时也给雷达侦察带了截获困难的难题。采用脉冲压缩技术后,雷达的峰值发射功率可以大大减少,有可能低于电子侦察接收机的灵敏度,也就是低于接收机本身的噪声水平,这样接收机接收到的就是完全淹没于噪声的信号,对于传统的接收机而言,就很难检测到信号。因此在低信噪比下对线性调频信号进行检测和参数估计具有重要的意义。线性调频信号做为非平稳信号,治鲆丫荒芏云浣泻芎玫拿枋觥治鍪且源看獾氖Ш陀τ檬Ы⑵鹄吹囊幻叛Э疲诳蒲в爰际醯所有领域中发挥着十分重要的作用。但是,由于治鍪褂玫氖且恢秩ň的变换,因此无法描述信号的时频域性质,而这种性质恰恰是非平稳信号最根本
和最关键的性质。为了分析和处理非平稳信号,人们对治鼋辛送乒乃至根本性的革命,提出并发展了一系列新的信号分析理论:能量检测法、短时傅里叶变换、小波分析、浠弧⑾咝缘髌敌〔ū浠弧⒀菲轿刃藕处理、分数阶傅里叶变换等。短时傅里叶变换是同时分析信号时域和频域特性的第一个工具,基本思想是假定信号在分析窗函数一个短的时间间隔内是平稳的以此来进行时频分析。若选择窄的窗,信号的时间分辨率高,但频率分辨率低;若选宽的窗,信号的频率分辨率高,但时间分辨率低。近年来,人们