基于rat变换的线性调频信号检测技术研究

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1、毕业设计(论文)题目:基于RAT变换的线性调频信号检测技术研究学院:信息与电子学院专业:XXXXXXXXXXXX班级:XXXXX姓名:XXXX指导教师:XXXXXX北京理工大学本科生毕业设计(论文)摘要线性调频(LFM)信号是一种广泛使用在雷达、语音、声纳等领域的信号。所以LFM信号的参数估计问题,长期以来为人们所重视,作了广泛深入的研究。由于线性调频信号是一种非平稳信号,它的参数估计问题较一般的信号复杂,现有的分析方法多基于时频平面的二维分析,普遍比较复杂,相对于现有的硬件条件来说,很难做到实时处理。所以寻找快速简便且性能优越的处理方法的需要十分迫切。本文主要介绍了Radon-Am

2、biguity变换(RAT)的定义和基本性质,结合解线调技术验证了一种基于RAT的线性调频LFM信号检测与参数估计方法,该方法能用较少的计算量完成对LFM信号的检测与参数估计。为解决多分量条件下LFM信号分量之间交叉项的影响,基于逐次消去思想,提出了一种基于RAT的多分量LFM信号检测与参数估计算法,它可以有效地解决强度相差较大的多分量LFM信号的检测和参数估计问题。仿真实验结果验证了该算法的有效性。关键词:线性调频信号;时频分析;Radon-Ambiguity变换44北京理工大学本科生毕业设计(论文)44北京理工大学本科生毕业设计(论文)AbstractLinearfrequenc

3、ymodulated(LFM)signalisakindofsignalwidelyusedinradar,sonarandotherfields.ThereforeparameterestimationofLFMsignalsisdeeplyresearchedworldwide.Asthenon-stationaryfeatureofLFMsignals,parametersarehardertodetectthanstationarysignals.Methodsusednowarebasedontwo-dimensionsearchintime-frequencyplanew

4、hicharealwayscomplex.It’surgenttofindsimpleandeffectivealgorithmwithlowcomputationalcomplexity.ThispapermainlyintroducestheRadon-ambiguitytransform(RAT)definitionandthebasicproperties,itcombinesdechirptechniquebasedonRATlinearfrequencymodulatedLFMsignaldetectionandparameterestimationmethod,them

5、ethodcanuselesscomputationtocompleteLFMsignaldetectionandparameterestimation.InordertosolvethemulticomponentundertheconditionsofLFMsignalcomponentbetweentheeffectsofcrossterms,basedontheideasofthesuccessiveelimination,putforwardakindofRAT-basedmulticomponentLFMsignaldetectionandparameterestimat

6、ionalgorithm,whichcaneffectivelysolvethedetectionandparameterestimationproblemofmulticomponentLFMsignalwithlargeamplituderange.Thesimulationexperimentresultsshowtheeffectivenessofthealgorithm.Keywords:linearfrequencymodulationsignal;time-frequencyanalysis;Radon-Ambiguitytransform44北京理工大学本科生毕业设计

7、(论文)44北京理工大学本科生毕业设计(论文)目录第1章引言11.1应用背景11.1.1发展历程21.1.2Radon变换相关应用31.2非平稳信号分析理论41.2.1LFM信号介绍41.2.2时频分析法51.2.3Gabor变换61.2.4模糊函数8第2章RADON-WIGNER变换原理92.1Wigner-ville分布92.1.1单分量LFM信号的Wigner-Ville分布92.1.2Wigner分布中的交叉项112.2Radon-wigner变换

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