基于时频图像处理的多分量LFM信号分离

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1、46航天电子对抗第31卷第5期基于时频图像处理的多分量LFM信号分离刘歌1，张国毅1，胡鑫磊1，王晓峰2(1．空军航空大学信息对抗系，吉林长春130022；2．海军航空工程学院，山东烟台264001)摘要：针对传统时频分析方法对时频域交叠的多分量线性调频(LFM)信号分离不足的问题，提出一种基于图像处理技术的分离方法。该方法首先计算多分量LFM信号的平滑伪Wigner—Ville分布(SPWVD)，并通过Radon变换估计出各分量的调频斜率。然后利用形态学处理方法处理SPWVD二值图像，实现多分量LFM信号的粗分离，最后采用

2、连通区域标记法实现信号分量的细分离。仿真实验表明，该方法能够在低信噪比条件下对多分量LFM信号进行有效分离。关键词：电子侦察；多分量LFM信号；时频分布；图像处理；信号分离中图分类号：TN971．1文献标识码：ASeparationofmulti—componentLFMsignalsbasedonimageprocessingintimefrequencydomainLiuGel，ZhangGuoyil，HuXinleil，WangXiaofen92(1．DepartmentofInformationCountermeas

3、ures，AviationUniversityofAirForce，Changchun130022，Jilin，China；2．NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity，Yantai264001，Shandong，China)Abstract：Conventionaltime—frequencyanalysismethodsareexposedtosomelimitationsinseparatingmulti—componentLFMsignals．Amethodfortime

4、—frequencyseparationofmulti—componentLFMsignalsisproposedbasedonimageprocessingtechnology．First，themethodappliestheSmoothPseudoWigner-Villedistribution(SPWVD)tomulti—componentLFMsignals，andestimatesthefrequencymodulationslopeoftheLFMbyperformingRadontransform．Thent

5、hetime—frequencyimageisconvertedintobinaryimagewhichwillbeprocessedbythemorphologytOseparatemulti—componentLFMsignalsroughly．Finally，themethodofconnectedcomponentlabelingisusedtorealizetheexactseparationofsignalcomponents．Simulationresultsshowthattheproposedapproac

6、hisefficientintheconditionoflowSNR．Keywords：electronicreconnaissance；multi—componentLFMsignals；timefrequencydistribution；imageprocessing；signalseparation0引言由于电磁环境日益复杂，在雷达侦察系统中，宽带接收机经常会截获到多个辐射源信号。这些辐射源信号会在时域上发生交叠，从而形成了多分量信号[1]。而在实际侦察中，LFM信号应用非常广泛，在复杂密集的信号环境中对多分量LFM信

7、号进行有效分析具有重要的实际意义。要对多分量LFM信号中的各个分量进行有效的参数估计，必须首先实现信号分离。收稿日期：2015—06—25；2015—09—06修回。作者简介：刘歌(1991一)，女．硕士研究生，主要研究方向为复杂调制雷达信号的处理。随着时频分析方法研究的不断深入，近年来将图像处理技术与时频分析相结合的方法也逐渐发展起来。文献[2]运用图像处理的技术对多分量辐射源信号的时频图进行处理，但仅限于图像质量的改善，而且在低信噪比的情况下不适用；文献[3]也采用图像处理的技术处理时频图像，得到信号的瞬时频率，但是无法

8、进行后续其他参数的估计；文献E43flli对多分量雷达辐射源信号进行有效的检测与分离，但只针对时频域不交叠的多分量信号。针对以上问题，本文从图像处理的角度提出一种分离方法，首先对多分量LFM信号SPWVD进行Radon变换，得到各分量的调频斜率的估计值。同时，2015(5)刘歌，等：基于时