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基于时频分析与自适应滤波技术的多分量雷达信号提取与重建研究

news 2025/3/22 14:31:02

摘要

随着战场电磁环境的日趋复杂，战场中截获到的雷达信号也日益繁杂，不仅调制种类繁多，而且叠加进入接收机的分量个数也在加剧。在复杂的截获信号中得到各分量的类型和参数，进而对各辐射源进行正确识别和高效干扰是制定战略决策的重要因素。要正确的分析截获的多分量雷达信号，将其包含的分量提取和重建是一个不可避免的过程，本文重点基于信号的时频分布特征对多分量信号的提取和重建技术进行探讨。
首先，总结了常见雷达信号类型的时频特征和稀疏特征，并进一步研究了多分量雷达信号在时频分布中存在的规律。研究发现计算时频分布时不可避免的需要在干扰项抑制和信号项模糊之间均衡选择，因此引入自适应方向核的二次时频分布。该时频分布根据信号项和干扰项在模糊域的特征，通过自适应选择模糊域方向核，在干扰项抑制和信号项模糊之间达到较为理想的均衡。
然后，为了获取信号的分量结构研究了信号的瞬时频率估计算法，研究发现已有算法不适用于存在交叉分量的信号，因此引入了梯度旋转方法来增强时频分布图像，并提出了基于端点梯度的片段连接和拟合算法，不仅消除分量瞬时频率跟踪错误，也降低了估计误差。
最后，在瞬时频率估计的基础上采用时变滤波方法提取和重建各个分量信号，分析发现时变滤波在分量交叉处存在较大的畸变，因此引入幅度校正算法并提出基于时变阶的短时分数阶傅立叶变换时变滤波算法。所提算法大幅度的提升了信号提取和重建的准确性，特别是针对非线性调频信号的提取和重建。论文针对多
分量信号时频分析中存在交叉项干扰与信号项模糊相矛盾问
题，引入了自适应方向核的时频分布算法获得了较理想的时频分布图像。进一步在该图像上使用旋转梯度增强和瞬时频率连接拟合算法，取出了各分量的瞬时频率。最后采用基于时变阶的短时分数阶傅立叶变换的时变滤波算法，提取并重建出各个分量的时域波形。将信号的提取和重建分解为信号建模、时频分析、瞬时频率提取和时变滤波四个步骤进行，形成了一套完整有效的多分量雷达信号提取和重建的方案。
关键词：时频分析；信号分离；时变滤波；短时分数阶傅里叶变换；瞬时频率

目录
摘要 I
ABSTRACT II
第 1 章绪论 1
1.1课题来源及研究的背景和意义 1
1.2国内外研究现状及分析 2
1.2.1非平稳信号的时频分析方法研究现状 2
1.2.2瞬时频率估计方法研究现状 4
1.2.3多分量信号的提取和重建方法研究现状 6
1.3本文主要研究内容 8
第 2 章多分量雷达信号建模及分析 10
2.1 引言 10
2.2多分量雷达信号产生原因 10
2.3多分量雷达信号数学模型 11
2.3.1解析信号及其性质 11
2.3.2线性调频信号及其性质 12
2.3.3正弦调频信号及其性质 15
2.4多分量信号的时频特征及其分析 17
2.5本章小结 20
第 3 章雷达信号时频分析算法研究 21
3.1 引言 21
3.2二次时频分布及其模糊和交叉项问题分析 21
3.2.1频谱图和维格纳分布的关系及改进 21
3.2.2交叉项分析及二次时频分布设计方法 23
3.2.3二次时频分布的性能评价指标 29
3.3自适应角度二次时频分布算法 29
3.4二次时频分布算法性能仿真 32
3.5本章小结 34
第 4 章多分量雷达信号瞬时频率估计算法研究 35
4.1 引言 35
4.2现有多分量信号瞬时频率估计算法分析 35
4.3多分量信号瞬时频率估计算法改进技术 38
4.3.1信号时频分布的旋转梯度增强技术 38
4.3.2瞬时频率片段的连接算法 41
4.4多分量信号瞬时频率估计算法性能对比 44
4.5本章小结 45
第 5 章多分量雷达信号提取和重建技术研究 46
5.1 引言 46
5.2基于短时傅立叶变换的自适应时变滤波 46
5.3基于短时分数阶傅立叶变换的时变滤波 49
5.3.1短时傅立叶变换时变滤波的缺陷分析 49
5.3.2基于短时分数阶傅立叶变换的自适应时变滤波 54
5.4信号提取和重建算法性能对比 57
5.5本章小结 61
结论 62
参考文献 64
致谢 73
1.3本文主要研究内容
通过对国内外文献的阅读分析发现，目前针对多分量雷达信号的分析，主要集中在时频分析上面。时频分析方法常用于噪声环境下多分量非平稳雷达信号的分析，主要分析雷达的瞬时频率特性，其主要应用目标是对多分量信号进行提取和判别。稀疏变换则常用于已知信号类型的非平稳雷达信号分解和重建，大部分文献将其用于压缩感知理论以对雷达信号进行稀疏采样和重建。近几年出现了联合时频分布和稀疏变换的信号重建方法，首先在时频分布中估计信号参数并去噪，然后在稀疏域对信号进行重建以最大程度的保留幅度和相位信息，该方法针对但分量信号重建效果非常优秀。而针对被噪声淹没的非平稳多分量雷达信号的提取和重建，虽然目前仅有一两篇文献提到，但是其可行性已经得到验证，而且其提取和重建流程中各个重要环节均有大量的可参考文献，非常值得研究。
本次课题目标是针对多分量 FM 雷达信号提取和重建，针对该目标和项目背景，主要研究内容包括如下三个方面。
1）对多分量雷达信号特性进行研究，分析信号的模型及特征。
对常见 FM 雷达信号进行研究，分析信号的数学模型及其时频特征，重点分析信号的时频特性，在单分量信号分析的基础上对多分量信号特征进行分析和总结。
2 ）研究多分量 FM 信号的时频分析，并在时频分布下估计信号瞬时频率，目标是保证估计的瞬时频率和各分量原始信号保持一致。具体包括：
a.信号时频分布的获取方法：针对 FM 雷达信号的时频分布干扰抑制和分辨率之间的矛盾，学习时频分析相关理论，设计一种适合于多 FM 分量信号的时频分布；
b.信号时频分布的处理：针对多分量信号时频分布中存在重叠分量导致的瞬时频率估计错误问题，研究如何对时频分布进行处理，以使得处理后的时频分布上可以得到连续且准确瞬时频率估计；
c.时频分布中的瞬时频率估计：分析在多分量信号下瞬时频率估计存在哪些问题及如何处理，在时频分布中提取多分量信号的瞬时频率，根据信号类型对估计的瞬时频率进行校正。
3）研究多分量 FM 雷达信号的提取和重建方法，目标是保证重建后各分量信号和对应的原始分量信号均方根误差最小，具体包括：