基于周期WHT循环滤波的交叠类似LFMCW信号检测与分离

《基于周期WHT循环滤波的交叠类似LFMCW信号检测与分离》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaNov．252013V01．34No．112580-2589ISSN1000．．6893CN11．．1929／Vhttp：Hhkxb．buaa．eduCnhkxb@huaa．edu．Cn基于周期WHT循环滤波的交叠类似LFMCW信号检测与分离张立民1’*，钟兆根1，王泽众2，王建雄11．海军航空工程学院电子信息工程系，山东烟台2640012．海军装备研究院，北京102249摘要：针对非协作方式下交叠类似线性调频连续波(LFMCW)信

2、号的检测与分离问题，以LFMCW信号为例推导了一种基于周期wHT(wigner-HoughTransform)循环滤波的检测与分离算法，并根据该类信号与LFMCW信号的联系与区别，将其推广应用于类似LFMCW信号的检测与分离。该算法能在较低信噪比条件下实现交叠类似LFMCW信号的分离，且分离后的信号具有抑制噪声的作用；同时针对强信号分离时带来的强信号残留和弱信号损失的问题，设计了一种基于单元平均的窄带频域陷波滤波器。在充分考虑滤除强信号能量的同时，实现了弱信号能量的更好保留。仿真结果表明：当虚警概率为0．01

3、，输入信噪比大于一16dB时，算法的检测概率大于0．9，相比同条件下的wHT和分数阶Fourier变换(FrFT)分别提高了7dB和6dB；对交叠类似LFMCW信号，当最弱信号信噪比大于～7dB时，就可使分离的相关系数达到0．9以上。关键词：周期wHT；线性调频连续波；循环滤波；信号分离；交叠信号；特征提取中图分类号：V243．1；TN911．7文献标识码：A文章编号：1000—6893(2013)112580—10在低截获概率(LowProbabilityofInter—cept，LPI)雷达信号中，由于连

4、续波雷达信号具有100％的工作占空比，在相同的探测效能要求下，较脉冲雷达信号有更低的峰值功率，因此广泛应用于现代新体制雷达。随着战场中雷达数目的增多，强信号背景下弱信号的有效检测和交叠雷达信号分离在雷达侦察中扮演的角色越来越重要，成为该领域要解决的两大难点问题[1’2]。本文以非协作方式下的线性调频连续波(LinearFre—quencyModulatedContinuousWave．LFMCW)和类似LFMCw信号为研究对象，对这两个问题进行深入研究。类似LFMCW信号是对具有线性调频性质的脉冲信号(Fra

5、nk码、P1码、P2码、P3码和P4码等)进行周期延拓得到的，主要包括对称三角线性调频连续波信号(SymmetricalTriangularLFMCW，STLFMCW)和多相编码连续波信号。针对这些交叠雷达信号的弱信号检测问题，现有方法[3。73往往指出变换结果在参数空间中存在多个极大值，从而缺少严密的分辨理论和检测精度分析；且对多分量、多信号同时存在的情况，特别是低信噪比的条件下，强信号往往对弱信号有遮蔽用，对于弱信号的有效检测，大多采用经验方式口1进行强峰值遮蔽～弱峰值提取的迭代过程。根据LFMCW信号的

6、LFM性质和周期性，文献[9]和文献[10]提出了基于周期WHT的检测和收稿日期：2012．11—27；退修日期：2013．04—16；寰用日期：2013—07-11；网络出版时间：2013-08—0814：40网络出版地址：WWW，cnki．鹏t／kcms／detait／11．1929，V．20130808．1440，002．html基金项目：国家自然科学基金(61102167，60972159)；航空科学基金(20085184003)*通讯作者．Tel．：0535·6635402E-mail：iamzlm

7、@163．Com戮角格武lZhangLM，ZhongZG，WangZZ，eta1．Detectionandseparationofoverlappedquasi-LFMCWsignalsbased019periodicWHTrecurrentfilter．ActaAeronauticaetAstronauticaSinic8，2013，34(¨)：2580一2589．张立民．铮兆摄．壬泽众．等．基于髑期WHT循环滤波的变叠类似LFMCW信号捡濑与分离．航空学报．2013．34(¨)：2580-2589张立民等

8、：基于周期WriT循环滤波的交叠类似LFMCW信号检测与分离估计算法，该算法通过增加时延和调制周期这两个参数对LFMCW信号进行峰值搜索，实现了对LFMCW信号的广义似然比检测(GeneralizedLikelihoodRatioTest，GLRT)和极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation，MLE)。相比于传统的WHTclll和FrFTEl23等方法，周期wHT可以实现