国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

基于分?jǐn)?shù)階Fourier變換的微弱LFM信號(hào)檢測(cè)

2017-02-02 10:29紀(jì)秀美李俊超
關(guān)鍵詞:點(diǎn)數(shù)插值信噪比

紀(jì)秀美,張 莉,李俊超

(1.31002部隊(duì);2.31008部隊(duì),北京 100091)

LFM信號(hào)是被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲納及通信領(lǐng)域,也是一種典型的低截獲概率信號(hào)[1-4]。對(duì)于LFM信號(hào)的檢測(cè),目前國(guó)內(nèi)外已提出多種檢測(cè)方法[5-7],但是隨著信噪比的降低,其檢測(cè)性能顯著下降。文獻(xiàn)[8]采用增加信號(hào)采樣點(diǎn)的方法改善信號(hào)的輸出信噪比,但是,信號(hào)的觀測(cè)時(shí)間和采樣頻率是受限的。文獻(xiàn)[9]提出了一種微弱LFM信號(hào)檢測(cè)方法,該方法在LFM信號(hào)的分?jǐn)?shù)階Fourier域LMS自適應(yīng)濾波算法的基礎(chǔ)上,采用自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器技術(shù),來改善信號(hào)的分?jǐn)?shù)階Fourier變換的輸出信噪比。但是,該方法增大了算法的運(yùn)算復(fù)雜性,而且,當(dāng)信噪比較低時(shí),自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器也無(wú)法分離LFM信號(hào)與噪聲,這樣就無(wú)法改善輸出信噪比。

針對(duì)分?jǐn)?shù)階Fourier域的微弱LFM信號(hào)檢測(cè)問題,本文推導(dǎo)了離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,LFM信號(hào)的輸出信噪比的表達(dá)式[10-11],得出信號(hào)的輸出信噪比由信號(hào)的輸入信噪比和采樣點(diǎn)數(shù)決定。本文提出一種通過提高信號(hào)采樣頻率或者對(duì)已采樣信號(hào)作擬合插值的方法,在離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,改善信號(hào)的輸出信噪比,提高分?jǐn)?shù)階Fourier變換對(duì)微弱LFM信號(hào)的檢測(cè)能力。

1 分?jǐn)?shù)階Fourier變換

信號(hào)x(t)的FRFT定義式為:

FRFT的變換核Kα(t,u)為:

Xp(u)的逆變換為:

由式(3)可以看出,信號(hào)x(t)由一組權(quán)系數(shù)為Xp(u)的正交基函數(shù)K-α(t,u)所表征。

由于實(shí)際應(yīng)用中,大多采用數(shù)字信號(hào)處理方式,本文討論離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,微弱LFM信號(hào)的檢測(cè)。對(duì)于離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換的快速算法,在計(jì)算之前要求對(duì)信號(hào)進(jìn)行量綱歸一化[12]。量綱歸一化方法為:假定連續(xù)信號(hào)x(t)在時(shí)間軸和頻

率軸上都是緊支撐的,時(shí)域區(qū)間為[-Δt/2,Δt/2],頻域區(qū)間為[-Δf/2,Δf/2],則信號(hào)的時(shí)寬帶寬積為N=ΔtΔf。由于時(shí)間和頻率的量綱不同,為了分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算方便,要將時(shí)間和頻率都轉(zhuǎn)換成量綱為一的域。引入一個(gè)具有時(shí)間量綱的因子s=(Δt/Δf)1/2,并令x=t/s,v=fs。則新坐標(biāo)系(x,v)實(shí)現(xiàn)了量綱歸一化。在新坐標(biāo)系內(nèi),時(shí)間和頻率的限定區(qū)間均為[-Δx/2,Δx/2],其中,Δx=(Δt/Δf)1/2。信號(hào)的采樣間隔為1/Δx,采樣點(diǎn)數(shù)為N=Δx2。因?yàn)樵趯?shí)際中能夠獲得的只有信號(hào)的觀測(cè)時(shí)間Td和采樣頻率fs,所以令Δt=Td,Δf=fs[7]。

在滿足上述條件下,離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換快速算法的表達(dá)式為:

2 LFM信號(hào)尖峰在平面上的位置及高度

設(shè)有限長(zhǎng)單分量LFM信號(hào)x(t)模型如下:

式(5)中:f0為初始頻率;μ為調(diào)頻率;觀測(cè)時(shí)間為。

該信號(hào)的時(shí)頻分布如圖1所示。

在圖1中,粗黑線表示LFM信號(hào)的時(shí)頻分布線,β(β∈(0,π/2)或β∈(π/2,π))為時(shí)頻線與t軸的夾角,本文取β∈(0,π/2)。u⊥v坐標(biāo)系表示時(shí)頻軸以角α逆時(shí)針旋轉(zhuǎn),本文取α∈[0,π],即p∈[0,2],α0=p0π/2為“最佳”分?jǐn)?shù)階數(shù)對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角。umax為時(shí)頻線與“最佳”分?jǐn)?shù)階域u軸的交點(diǎn)。

式(6)說明,LFM信號(hào)的“最佳”分?jǐn)?shù)階旋轉(zhuǎn)角由該信號(hào)的調(diào)頻率決定。當(dāng)旋轉(zhuǎn)角為信號(hào)的“最佳”分?jǐn)?shù)階旋轉(zhuǎn)角α0時(shí),信號(hào)頻譜聚集于點(diǎn)umax上,形成尖峰,該點(diǎn)即為頻譜最大值所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo):

由式(6)~(8)可知,LFM信號(hào)在平面(α,u)上的最大值的位置由信號(hào)的調(diào)頻率和初始頻率決定,且由最大值點(diǎn)的坐標(biāo)(α0,umax)估計(jì)信號(hào)參數(shù)值。在離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,因受量綱歸一化的影響,在量綱歸一化坐標(biāo)系內(nèi),信號(hào)尖峰的位置變?yōu)閇7]:

由文獻(xiàn)[8]可知,LFM信號(hào)離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換模的最大值為,則。

3 LFM信號(hào)離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換的輸出信噪比分析

附加高斯白噪聲LFM信號(hào)的模型為:

式(10)中:v(t)為零均值復(fù)高斯白噪聲,且噪聲方差為;Td為信號(hào)的觀測(cè)時(shí)間;信號(hào)的采樣頻率為fs;信號(hào)的信噪比為。

如果只有信號(hào)x(n)而不存在噪聲,則在(α,u)平面上呈現(xiàn)一個(gè)尖峰,其峰值位于處,峰值為。對(duì)于觀測(cè)序列r(n)=x(n)+v(n),其峰值在處發(fā)生隨機(jī)起伏,并有一定的起伏方差。輸出信噪比為:

聯(lián)立式(12)和(13)可得:

將式(14)代入式(11)得:

式(15)說明LFM信號(hào)的分?jǐn)?shù)階Fourier變換輸出信噪比只與輸入信噪比和信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)有關(guān)。其中,輸入信噪比由信號(hào)的能量與雷達(dá)偵察接收機(jī)的內(nèi)部熱噪聲的能量決定。當(dāng)4SNR2N?1時(shí),式(15)可近似表示為SNRout=SNR2N,即增大信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)N可以改善輸出信噪比。因此,當(dāng)4SNR2N?1時(shí),可以通過增加信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù),提高信號(hào)的分?jǐn)?shù)階Fourier變換輸出信噪比。對(duì)于LFM信號(hào)脈沖壓縮雷達(dá),對(duì)信號(hào)的有效采集時(shí)間為信號(hào)的脈沖寬度,一般為一固定值,無(wú)法延長(zhǎng)信號(hào)的觀測(cè)時(shí)間,只能采用提高信號(hào)采樣頻率的方法來增加信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)。但是,信號(hào)的采樣頻率受到數(shù)據(jù)采集硬件等條件的限制,不可能無(wú)限增大。當(dāng)信號(hào)采樣頻率無(wú)法提高時(shí),可以采用對(duì)已采樣信號(hào)進(jìn)行插值處理的方法,增加信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù),來提高信號(hào)的輸出信噪比。最終,實(shí)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階Fourier變換對(duì)微弱LFM信號(hào)的檢測(cè)。

4 仿真驗(yàn)證

為了驗(yàn)證上面的結(jié)論,用一組仿真數(shù)據(jù)來說明。仿真信號(hào)樣本為單個(gè)LFM信號(hào)加高斯白噪聲,形式同式(10),其中,LFM信號(hào)的初始頻率為f0=20 MHz,調(diào)頻率為μ=50 MHz/μs,觀測(cè)時(shí)間Td=1 μs。圖2是信號(hào)在不同信噪比和采樣頻率下的分?jǐn)?shù)階Fourier變換模平方的三維分布圖。

由圖2 a)、b)的仿真結(jié)果可以看出,隨著信噪比的降低,LFM信號(hào)逐漸被噪聲淹沒,無(wú)法被檢測(cè)到,但是當(dāng)采樣頻率fs增加1倍,采樣點(diǎn)數(shù)增加1倍時(shí),在離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,LFM信號(hào)的輸出信噪比明顯提高,LFM信號(hào)可被有效檢測(cè),如圖2 c)所示。當(dāng)信號(hào)的采樣頻率fs保持不變,采用擬合插值方法,增加信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù),隨著插值倍數(shù)的增加,在離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,LFM信號(hào)的輸出信噪比不斷增加,并且比較明顯,直至LFM信號(hào)可被有效檢測(cè),如圖2 d)~f)所示。仿真表明,通過對(duì)已采樣信號(hào)進(jìn)行擬合插值處理,在離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,可以顯著提高LFM信號(hào)的輸出信噪比,改善偵察系統(tǒng)對(duì)低截獲概率信號(hào)的偵察能力。

5 結(jié)論

本文研究了分?jǐn)?shù)階Fourier變換對(duì)微弱LFM信號(hào)的檢測(cè)。通過分析LFM信號(hào)在離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下的輸出信噪比,得出了當(dāng)觀測(cè)信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)較大時(shí),分?jǐn)?shù)階Fourier變換可有效提高LFM信號(hào)的輸出信噪比。利用這一結(jié)論,本文提出采用增加采樣頻率fs,或者保持采樣頻率fs不變,采取對(duì)已采樣信號(hào)進(jìn)行擬合插值的方法,在離散分?jǐn)?shù)階Fourier變換計(jì)算條件下,改善LFM信號(hào)的輸出信噪比,提高偵察系統(tǒng)對(duì)微弱LFM信號(hào)的檢測(cè)能力。同樣,該方法也可以推廣應(yīng)用于具有線性調(diào)頻特性的其他信號(hào),如文獻(xiàn)[13-16]對(duì)幾種典型相位編碼信號(hào)和對(duì)稱三角調(diào)頻連續(xù)波信號(hào)的檢測(cè),對(duì)于提高偵察系統(tǒng)對(duì)具有線性調(diào)頻特性的低截獲概率信號(hào)有一定實(shí)用價(jià)值。

[1]侯小林,羊彥,高健健,等.雷達(dá)低截獲概率信號(hào)及驗(yàn)證方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2012,39(4):184-190.HOU XIAOLIN,YANG YAN,GAO JIANJIAN,et al.Methods for testing the low probability of interception performance of radar signals[J].Journal of Xidian University,2012,39(4):184-190.(in Chinese)

[2]鄒順,胡元奎,張海黎.對(duì)機(jī)載LPI雷達(dá)的高概率截獲技術(shù)研究[J].航天電子對(duì)抗,2011,27(5):44-46.ZOU SHUN,HU YUANKUI,ZHANG HAILI.Study on interception technique to airborne LPI radar with high probability[J].Aerospace Electronic Warfare,2011,27(5):44-46.(in Chinese)

[3]沈偉,賈新海,趙勇軍,等.一種新的偽碼——線性調(diào)頻復(fù)合信號(hào)偵察性能分析[J].電子信息對(duì)抗技術(shù),2012,27(1):1-6.SHEN WEI,JIA XINHAI,ZHAO YONGJUN,et al.The reconnaissance performance analysis of a new radar signal combined PRBC and LFM[J].Electronic Information Countermeasure Technology,2012,27(1):1-6.(in Chinese)

[4]戴幻堯,蔣鴻宇.基于濾波器組和高階累積量技術(shù)的LPI信號(hào)特征檢測(cè)的新方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2009,31(6):1336-1340.DAI HUANYAO,JIANG HONGYU.Research on LPI signals feature detection based on parallel filter bank and higher order cumulate[J].Systems Engineering and Electronics,2009,31(6):1336-1340.(in Chinese)

[5]RAO P,TAYLOR F J.Estimation of instantaneous frequency using the discrete Wigner distribution[J].Electronics Letters,1990,26(4):246-248.

[6]BARBAROSSA S.Analysis of multi-component LFM signals by a combined Wigner-Hough transform[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1995,43(6):1511-1515.

[7]QI LIN,TAO RAN,et al.Detection and parameter estimation of multicomponent LFM signal based on the fractional Fourier transform[J].Science in China(Ser.F,Information Science),2004,47(2):184-198.

[8]周金牛,李亞安,王軍.一種提高Wigner-hough變換檢測(cè)信噪比的方法[J].探測(cè)與控制學(xué)報(bào),2005,27(5):19-21,25.ZHOU JINNIU,LI YAAN,WANG JUN.Improving SNR of signal detection using Wigner-hough transform[J].Journal of Detection&Control,2005,27(5):19-21,25.(in Chinese)

[9]陳凡,齊林,陳亞瓊.多分量微弱LFM信號(hào)的檢測(cè)[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2007,27(5):29-33.CHEN FAN,QI LIN,CHEN YAQIONG.Detection of weak multi-component LFM signal based on the Fractional Fourier Transform[J].Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications:Natural Science,2007,27(5):29-33.(in Chinese)

[10]閆浩,董春曦,趙國(guó)慶.基于壓縮感知的分?jǐn)?shù)階Fourier域LFM信號(hào)檢測(cè)[J].微波學(xué)報(bào),2016,32(2):84-89.YAN HAO,DONG CHUNXI,ZHAO GUOQING.Detection of LFM signal in fractional fourier domain based on compressed sensing[J].Journal of Microwaves,2016,32(2):84-89.(in Chinese)

[11]GUSTAVO L R,JESUS G,ANORA S O.Digiml channelized receiver based on time-frequency analysis for signal interception[J].IEEE Transactions Aerospace and Electronic Systems,2005,4l(3):879-898.

[12]OZAKTAS H M,ARIKAN O,et al.Digital computation of the fractional Fourier transform[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1996,44(9):2141-2150.

[13]趙興浩,鄧兵,陶然.分?jǐn)?shù)階傅立葉變換數(shù)值計(jì)算中的量綱歸一化[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2005,25(4):360-364.ZHAO XINGHAO,DENG BING,TAO RAN.Dimensional normalization in the digital computation of the fractional Fourier transform[J].Beijing Institute of Technology,2005,25(4):360-364.(in Chinese)

[14]趙興浩,陶然,周思永,等.基于Radon-Ambiguity變換和分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的Chirp信號(hào)檢測(cè)及多參數(shù)估計(jì)[J].北京理工大學(xué),2003,23(3):371-374,377.ZHAO XINGHAO,TAO RAN,ZHOU SIYONG,et al.Chirp signal detection and multiple parameter estimation using Radon-Ambiguity and fractional Fourier transform[J].Beijing Institute of Technology,2003,23(3):371-374,377.(in Chinese)

[15]徐會(huì)法,胡曉峰,張明智.基于FRFT的幾種典型相位編碼信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)[J].兵工學(xué)報(bào),2012,33(9):1048-1054.XU HUIFA,HU XIAOFENG,ZHANG MINGZHI.Detection and parameter estimation of polyphaser code signals based on fractional Fourier transform[J].ACTA Armamentarii,2012,33(9):1048-1054.(in Chinese)

[16]劉鋒,徐會(huì)法,陶然.基于FRFT的對(duì)稱三角LFMCW信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)[J].電子與信息學(xué)報(bào),2011,33(8):1864-1870.LIU FENG,XU HUIFA,TAO RAN.Detection and parameter estimation of symmetrical triangular LFMCW signal based on fractional Fourier transform[J].Journal of Electronics&Information Technology,2011,33(8):1864-1870.(in Chinese)

猜你喜歡
點(diǎn)數(shù)插值信噪比
滑動(dòng)式Lagrange與Chebyshev插值方法對(duì)BDS精密星歷內(nèi)插及其精度分析
兩種64排GE CT冠脈成像信噪比與劑量對(duì)比分析研究
基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)快速收斂的信噪比估計(jì)器
二元Barycentric-Newton混合有理插值
自跟蹤接收機(jī)互相關(guān)法性能分析
基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)鏈信噪比估計(jì)算法
基于pade逼近的重心有理混合插值新方法
畫點(diǎn)數(shù)
破解心靈感應(yīng)
基于混合并行的Kriging插值算法研究
孝感市| 延津县| 奎屯市| 平潭县| 景东| 凤山市| 禹州市| 桃园市| 丰城市| 云龙县| 湾仔区| 崇阳县| 岳阳县| 迭部县| 牡丹江市| 响水县| 天长市| 霞浦县| 洛宁县| 安阳县| 阳信县| 漠河县| 苏州市| 北辰区| 枝江市| 菏泽市| 财经| 小金县| 文成县| 中超| 宜阳县| 合水县| 临沭县| 乌拉特前旗| 鄂伦春自治旗| 宜良县| 邯郸市| 靖江市| 务川| 寻甸| 泸水县|