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非线性调频信号的时频分析及其应用

范树凯  
【摘要】: 在现代信号处理中,非线性调频信号是其中一类有代表性的非平稳信号,该信号广泛存在于雷达、声纳、语音、地球物理和生物医学信号处理中。对于这类频率随时间变化的信号,传统的时间域和频率域的分析方法都不能够全面的反映信号的特征,而时频分析是分析和处理非平稳信号的有力工具。它将信号表示为时间和频率的联合函数,揭示了时间域与频率域的联合时频分布信息,清楚地为我们描述了信号频率随时间变化的分布关系。在时频域,该分布能够使得在时间域内难以得到的信号特征在时频域内能十分清晰地显示出来。利用时频分布,可以对各种信号进行分析、处理,提取信号在特定时间特定频率所具有的特征信息。 所以时频分析已成为现代信号处理研究的一个热点课题,很多时频分析方法得以提出,如频谱图,WVD分布等等。但这些时频分析方法,有着种种自身难以克服的缺陷,如交叉项、噪声波动等,且难以同时提高时间分辨率和频率分辨率。这些问题的存在往往使得分析结果难以解释,也限制了时频分析方法的进一步应用。本文围绕时频分析的有关理论和应用进行了研究,主要研究工作及研究成果如下: 1.本文提出了一种基于加权正交Hermite窗函数的多窗口时频重排算法。该算法使用最优的加权系数和窗口函数作为估计信号的多窗口时频重排参数,不仅提高了时频聚集性,保持了重排的高时频聚集性而且抑制了交叉项和重排振荡,同时也降低了由噪声和重排引起的振荡波动。仿真实验结果表明该方法对相距很近的两线性调频信号和非线性调频信号都非常有效。 2.本文对提出的多窗口时频重排算法进行了改进,提出了阈值多窗口时频重排算法,使得算法可以适用于强噪声环境下信号的分析。并结合峰值检测和迭代算法准确估计了信号的瞬时频率变化,详细给出了求取单分量非线性调频信号瞬时频率的算法步骤。该方法计算简单、均方误差小、收敛速度快,并且降低了算法对噪声的敏感性。仿真实验结果证实了该方法的有效性。 3.本文最后对上述提出的方法在实际信号处理中的应用作了探讨,结合三个不同方面的例子,具体为非线性调频信号的自适应AM-FM相干解调,多目标雷达回波信号分辨,跳频信号参数盲估计等,研究其特点并比较了在实际应用的优缺点,在此基础上通过仿真实验说明时频分析在信号分析方面的优势。


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