强背景噪声环境下的线性调频信号检测_朱振波

强背景噪声环境下的线性调频信号检测Ξ

朱振波1　何明浩2

(1.海军工程大学研究生四队　武汉430033)

(2.空军雷达学院微波工程系　武汉430019)

【摘要】　基于线性调频(L FM)信号Wigner2Ville变换的零频处仍保存原信号所有信息的结论,提出了改进的基于互Wigner2Ville分布线性调频信号的检测方法。该方法具有较好的抗噪声能力,在更低的信噪比下,可以实现单个或多个强度相差较大的线性调频信号的检测。仿真实验的结果证明了算法的有效性。

【关键词】　线性调频,时频分析,互Wigner2Ville分布

中图分类号:TN957.51 文献标识码:A

LFM Signal Detection in High Noise Circumstance

ZHU Zhen2bo1　He Ming2hao2

(1.Group4of Graduate,AFAR　Wuhan430033)

(2.Department of Microwave Engineering,AFRA　Wuhan430019)

【Abstract】　An improved algorithm based on cross Wigner2Ville distribution,which is derived for the special case where the frequency is zero in Wigner2Ville distribution(WVD)of time2frequency analysis is used to detect L FM signal,in this case the WVD includes all the information of original signals,such as frequency and phase.This method is efficient for reducing noise,for single L FM signal or small target embedded in some large targets they can be detected in low SNR by the algorithm.The simula2 tion results prove its effectivity.

【K ey w ords】　L FM,time2frequency analysis,cross Wigner2Ville distribution

0　引　言

时变信号中,线性调频(L FM)信号是一种应用十分广泛的信号形式。作为大时间-频带积的扩频信号,L FM信号广泛应用于各种信息系统,如通信、雷达、声纳和地震探测等;另一方面,探测系统(如合成孔径雷达SAR)的目标多普勒频率与目标速度近似成正比,当目标做加速运动时,回波即为线性调频。对L FM信号的处理早就有较系统的研究,例如白噪声中的L FM信号检测就是主要问题之一。用Wigner2 Ville分布(WVD)研究单个L FM信号的参数估计和检测是十分有利的。然而,多元L FM信号存在时,信号之间的交叉项严重影响了信号的检测和参数估计,特别在信噪比不高的情况下,甚至连单个L FM信号都无法检测到。L FM或近似L FM信号在Radon2 Wigner变换平面有较强的集聚性和噪声抑制能力。但是在更低信噪比下,Radon变换也无法检测L FM。

文献[1]基于互Wigner2Ville分布实现了L FM信号的检测,但较低信噪比下该算法计算量加大,检测性能下降。本文基于L FM信号WVD零频处信号仍保持原L FM信号所有特征的结论,提出了改进的L FM 信号检测方法。

1　L FM的噪声抑制

对单载频信号,其WVD的零频处,保持了原来信号的所有信息,只是频率和相位变为原来两倍,幅度为原来的常数倍。信号经过这样的变换,有很好的噪声抑制作用〔2〕。对本文感兴趣的L FM,其WVD的零频处同样保持了其所有的调制特征。

给定L FM信号x(t)=A cos(ω0t+πct2),其中c 为调频系数,ω0为角频率。将其写成其复数形式

x(t)=

A

2

(e j〔ω0t+πct2〕+e-j〔ω0t+πct2〕)(1)

则其WVD变换为

W x(t,ω)=∫+∞-∞x(t+τ/2)x3(t-τ/2)e-jωτdτ=πA2

2{

〔δ(ω+ω0)(1+2πct/ω0)〕+

64第26卷　第3期

　2004年3月

现代雷达

Modern Radar

Vol.26

　No.3

March,2004

Ξ收稿日期:2003203202 修订日期:2003210218

δ〔ω-ω0(1+2πct/ω0)〕}+

A 2

4

e

j (2ω0t +2

πct 2

)∫

+∞-∞

{cos 〔2πc (τ/2)2

〕+

j sin 〔2πc (τ/2)2

〕}e -j

ωτd

τ+A

2

4

e

-j (2ω0t +2

πct 2

)∫

+∞-∞

{cos 〔2πc (τ/2)2

〕+

j sin 〔2πc (τ/2)2〕}e -j

ωτd

τ令ω=0,得

W (t ,0)=

A

2

2

cos (2ω0t +2

πct 2)∫

+∞-∞

cos 〔2πc (τ/2)2

〕d

τ=L

3

A 2

cos (2ωn t +2

πct 2)(2)

同理:当x (t )=ΣN

n =1

A n cos (ωn t +πc n t 2)时,

W x (t ,0)=ΣN

n =1

L n A 2

n cos (2

ωn t +2πc n t 2)其中:L n =∫+∞

-∞cos

〔2πc n (τ/2)2〕d τ;L n 的积分区域为〔-T n /2,T n /2〕;T n 为信号脉宽。由式(2),当ω=

0时,线性调频信号的WVD 仍然保持了原信号的所

有信息,只是频率和相位增加为原来的两倍,幅值为原来的L n A 倍。含有高斯噪声的L FM 信号经过WVD 后,其噪声在时频平面上均匀分布,式(2)相当于对时频平面在零频处进行二维滤波,只得到零频处的有用信号。经过这样的二维滤波,抑制了噪声,提高了信噪比。对于有限带宽信号,由式(2)计算的零频处信号受窄带影响很小,仍能准确地得到信号的频率信息。因此,可以利用WVD 的零频处信息来完成强噪声背景下L FM 的检测和参数估计。

显然,对W x (t ,0),可定义为

W x (t )=

∫

+∞-∞

x (t +τ/2)x

3

(t -τ/2)d

τ(3)图1、图2是线性调频信号

x (t )=cos 〔2(10t +20t 2)〕+n (t )

抵消噪声前后的图形,噪声为0均值,方差为1的白噪

声,信噪比为0dB 。由此图,可以看到WVD 在零频处仍保持原信号的特性,而且还抑制了噪声。

2　改进的基于互Wigner 2Ville 变换的L FM 信

号检测

文献[3]基于XWVD 完成了单个信号分量的检测和参数估计的详细讨论。本文利用式(3)得出的结论,改进了基于XWVD 的频率估计,在强噪声背景下快速、准确地估计瞬时频率,并能在此基础上实现强噪声环境中的L FM 信号的检测。首先给出了单L FM

的

图1　0dB 高斯噪声下的L FM

图形

图2　L FM 在WVD 的零频处的信号图形

频率估计,然后推广到多L FM 的频率估计。

2.1　单LFM 信号的检测在只有单L FM 信号存在的时候,信号检测的算法相对简单。具体的算法如下:

(1)对接收到的高噪声环境中的L FM 信号x (t )做式(3)的变换,得到新的预处理信号X (t );

(2)选取一个简单的瞬时频率估计方法(如:短时傅里叶变换),对信号X (t )做出瞬时频率估计,得到初始参考信号X 0r (t );

(3)计算X (t )和X 0r (t )的互Wigner 2Ville 变换

W X ,X r (t ,f )。对每个时间t ,利用峰值检测得到新的

瞬时频率估计值f i +1(t );

(4)对多个时间t 的f i +1(t )做直线拟合平滑处理,得到新的频率值f i +1p (t );

(5)利用f i +1p (t )合成新的参考信号

X i +1r

(t )=exp 〔j 2π∫

i

f i +1p (l )dl 〕

(6)i =i +1,重复(2)～(5)步的叠代计算,直到

‖f i +1p (t )-f i p (t )‖2

<ε。

ε为估计精度;(7)计算f x (t )=f i +1p (t )/2,最终得到原L FM 信

号的频率估计值f x (t );

(8)做信号X x (t )=exp 〔j 2π∫i

0f x (l )dl 〕

的7

4第3期朱振波,等:强背景噪声环境下的线性调频信号检测

Radon变换,根据尖峰位置,可以实L FM信号的检测。

改进的算法利用了WVD现零频处的信号进行L FM信号的检测,在更低信噪比下保证了算法快速收敛;对频率值进行了直线拟合的平滑处理,消除了噪声引起的随机扰动,减小频率估计的方差。

2.2　多元LFM信号检测

信号强度相差较大的多元L FM信号检测是一个重要研究课题,本文在改进的单L FM信号检测方法的基础上提出了多元L FM信号的检测方法。算法具体如下:

(1)对接收到的多元L FM信号x(t)做式(3)的变换,得到新的预处理信号X(t);

(2)对信号X(t)进行短时傅里叶变换,构造初始的参考信号X0r(t);

(3)按照单L FM频率估计的方法进行叠代,得到最终收敛的参考信号X0r(t)、瞬时频率f0rx(t)、调频信号的频率中心f d0和调频斜率K,它就是与初始参考信号最近的一个强目标信号的估计和频率估计;

(4)构造解线性调频参考信号:S(t)=exp(-jπKt2),将其与原始信号X(t)相乘;

(5)相乘后的信号,强信号处被解线性调频其频谱表现为窄谱,中心位于f do,其它的L FM信号仍然为展开的谱;

(6)构造一个中心频率为f do的极窄的带阻滤波器,则该强信号主瓣分量被滤除。由于窄带带宽极窄,所以对其它L FM信号的影响很小;

(7)这样,对滤除强信号主瓣分量的部分乘以S(t)=exp(jπKt2),这就得到了一个强目标被基本滤除,对其它信号影响很小的合成信号;

(8)重复步骤(2)～(7),目标信号逐个被分离,并得到其各自的瞬时频率f i rx(t)和检测信号。

改进的基于逐次削去思想的L FM信号检测方法,能在更低信噪比下实现多元L FM信号的检测、频率估计。且可以有效地抑制信号交叉项对频率估计和检测的影响,WVD零频信息的利用,在低信噪比下保证了搜索的收敛性,加快了算法的搜索速度,其叠代过程一般只需几步即可完成。

3　仿真实验与结果分析

利用本文改进的算法,仿真了L FM信号的频率估计和检测,最后对结果做出了分析。

(1)高斯噪声中单个L FM信号的检测

图3和图4给出了基于一般XWVD和本文改进的方法实现的L FM信号的瞬时频率估计。从图中可以看出:在0dB噪声的环境中,本文的方法可以得到准确的频率估计值,其实际频率曲线和估计曲线基本吻合,估计方差很小。而一般的基于XWVD的瞬时频率估计受噪声影响,估计值产生了锯齿,特别两端的估计误差更大

。

图3　基于XWVD的频率估计(虚线为实际值

)

图4　基于本文算法的频率估计(虚线为实际值)

考虑L FM信号,调频截距为50Hz,频率调制率为50Hz/s,在信号中加入零均值的高斯白噪声,信噪比为-12dB。图5为基于一般XWVD信号检测的Radon 变换时频图,可见受噪声影响,信号的峰值并不突出,无法完成信号的检测。图6为基于本文算法的Radon 变换时频图,显然在图中出现了一个尖锐的信号尖峰,可以实现在更低信噪比下的L FM信号检测。

(2)多元L FM信号的检测

　x1(t)=exp〔j2π(5t+10t2)〕

x2(t)=0.53exp〔j2π(20t+10t2)〕

x(t)=x1(t)+x2(t)+n(t)

多元L FM信号的检测中给定的信号为x(t),噪声仍为高斯白噪声,其信噪比分别为-3dB、-9dB。图7为对信号x(t)直接做WVD的结果,图中可以看出,只能分辨出强目标信号,弱信号完全被噪声和交叉项所抑制。

应用本文算法,首先对信号x(t)做式(3)的变换,

84现代雷达26卷

图5　L FM 信号基于一般XWVD 的Radon

变换

图6　L FM 信号基于本文算法的Radon

变换

图7　多目标信号的

WVD

图8　噪声抑制后多目标信号WVD

得到新的预处理信号,对其做WVD 如图8,显然噪声得到较大抑制,在时频图中可以得到弱信号。然后根

据逐次削去法,首先由简单的瞬时频率估计器,得到强信号的初始参考信号,然后根据基于XWVD 的叠代算法,得到强目标信号的参考信号,该参考信号与预处理信号的XWVD 如图9所示,对叠代稳定后得到的参考信号做Radon 变换,可以实现该信号的检测和信号构造参数。构造窄带滤波器,对强信号实现解线性调频,得到强信号基本被滤除的信号,此时得到WVD 如图10所示,可以看到弱信号比较明显,强信号和交叉项的影响基本消失。继续利用叠代算法,最终可以实现弱目标信号的检测。进一步,根据本文算法可以实现

多个L FM 信号的检测

。

图9　与强目标参考信号的XWVD

图10　滤除强目标信号的WVD

在信噪比较低的情况下,利用一般的基于XWVD

实现L FM 检测中,其开始的简单频率估计器使用受到限制,得到较大误差的初始参考信号,这样给随后的叠代过程中增加叠代计算量,不一定能保证算法的收敛。利用本文的算法,首先抑制了噪声,保证了算法的可靠性、收敛性。在实际计算过程中,频率估计曲线的两端受噪声的影响大,出现了锯齿。因此,在计算过程中频率曲线的拟合要抛弃两端的频率值,由中间误差较小的部分进行拟合,这样既加快了算法的收敛速度,又得到较小的频率估计误差,从而得到准确的L FM

信号的检测信息。

(下转第70页)9

4第3期朱振波,等:强背景噪声环境下的线性调频信号检测

图2　程序设计流程

位扫描到左右两端时,俯仰输出产生一个突跳,突跳的幅值是一个波束宽度,大区和中区的俯仰周期是4s,小区的俯仰周期是2s,跳三个台阶回到原位,这样就产生一个阶梯波形信号。

2.2　产生模拟群目标坐标信号

为了能逼真地体现出雷达显示系统的性能,用软件还可以模拟产生出静态和动态两种目标坐标数据。静态坐标有一定的批次量,以便能考察显示量的饱和度,目标的分布要均匀,要能体现出目标方位、目标距离的分辨率,还要有带识别标志的友机出现。雷达的扫描范围也按大、中、小区进行扫描,并且中、小区的方位中心可任意移动,要求扫描范围以外的目标不予显示,即超出范围的数据不送出,这就要求数据在中小区的方位上要有边界判定。

软件产生的动态目标数据可以为显示画面提供多批运动的目标,通过预置不同的参数,使目标运动的速度、步幅和运动轨迹不尽相同。动目标显示画面不仅可以表现出对显示器指标的要求,而且还可以使显示画面更加生动、更加丰富。

3　结　论

机载火控雷达显示信号模拟系统应用了微机技术,采用了硬件和软件模拟相结合的方法,模拟产生出雷达及其火控系统送给显示终端的各种接口信号,达到了使该信号模拟系统工作稳定可靠,性能完全符合要求。信号模拟系统在院校教学和机务外场检查维修等方面正发挥着重要的作用,也为雷达的性能测试和故障诊断提供了可靠的保证,取得了较好的经济效益和军事效益。

参　考　文　献

1　窦琼芳.机载火控雷达显示信号发生器的智能设计.青岛: 1997火控年会论文集,1998

2　王海军,尚　华.交联信号模拟器的设计与实现.计算机自动测量与控制,2000,8(6)

3　梅金国.某型雷达构造与原理.空军第一航空学院,1996

李永田　男,1968年生。空军第一航空学院讲师,学士,主要从事机载火控系统的教学和研究工作。

(上接第49页)

4　结　论

综上所述,本文改进的基于XWVD的L FM信号的检测方法,能够在更低信噪比下实现单个和多元L FM信号的检测、频率估计,具有很好的抗噪声能力,保证了算法的收敛。

参　考　文　献

1　孙泓波,顾　红等.基于互Wigner2Ville分布的SAR运动目标检测.电子学报.2002,30(3):347～350

2　樊养余,陶宝祺,熊　克等.加性噪声抵消的对称相关函数法.数据采集与处理.2001,16(3):343～347

3　Boashash B,O’Shea https://www.wendangku.net/doc/9f11073493.html,e of the cross Wigner2Ville distri2 bution for estimation of instantaneous frequency.IEEE Trans.

on SP,1993,41(3):1439～1445

4　Boualem Boashash.Estimating and Interpreting the Instanta2 neous Frequency of a Signal2Part2:Algorithms and Applica2 tions,Proc.IEEE,1992,80(4)

5　张贤达,保　铮.非平稳信号分析与处理.北京:国防工业出版社,1998

朱振波　男,1977年生。2000年毕业于武汉空军雷达学院微波工程系。现为空军雷达学院硕士研究生。主要研究领域:信号分选、识别,天线阵列信号处理等。

何明浩　男,1963年生。空军雷达学院微波工程系教授。曾获7项军队级科技进步奖,发表40多篇学术论文。主要研究领域:雷达系统、电子对抗系统和阵列信号处理等。

蒋兴舟　男,1938年生。教授,博士生导师。曾获国家科技进步三等奖一项,军队科技进步二等奖三项。

07现代雷达26卷

微弱信号相关检测

微弱信号相关检测 前言 随着现代科学研究和技术的发展，人们越来越需要从强噪声中检测出有用的微弱信号，于是逐渐形成了微弱信号检测这门新兴的科学技术学科，其应用范围遍及光学、电学、磁学、声学、力学、医学、材料等领域。微弱信号检测技术是利用电子学、信息论、计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原电子学、信息论、计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点与相关性，检测被噪声淹没的微弱有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比，从而提取有用信号。微弱信号检测所针对的检测对象，是用常规和传统方法不能检测到的微弱量。对它的研究是发展高新技术，探索及发现新的自然规则的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要的应用价值。 目前，微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学技术研究不可缺少的手段。显然，对微弱信号检测理论的研究，探索新的微弱信号检测方法，研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一大热点。 1.概述 微弱信号是测量技术中的一个综合性技术分支，它利用电子学，信息论和物理论的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特征和相关性，检测并恢复被背景噪声所掩盖的微弱信号，微弱信号的检测重点是如何从强噪声中提取有用信号，探测运用新技术和新方法来提高检测系统中的信噪比。 在检测淹没在背景噪声中的微弱信号时，必须对信号进行放大，然而由于微弱信号本身的涨落，背景和放大器噪声的影响，测量灵敏度会受到限制。因此，微弱信号的检测有以下三个特点：（1）需要噪声系数尽量小的前置放大器，并根据源阻抗与工作频率设计最佳匹配（2）需要研制适合微弱信号检测原理并能满

线性调频信号数字脉冲压缩技术分析_郑力文

2011年1月1日第34卷第1期 现代电子技术 M odern Electro nics T echnique Jan.2011V ol.34N o.1 线性调频信号数字脉冲压缩技术分析 郑力文,孙晓乐 (中国空空导弹研究院,河南洛阳 471009) 摘 要:在线性调频信号脉冲压缩原理的基础上,利用M atlab 对数字脉冲压缩算法进行仿真,得到了雷达目标回波信号经过脉冲压缩后的仿真结果。运用数字脉冲压缩处理中的中频采样技术与匹配滤波算法,对中频采样滤波器进行了优化,降低了实现复杂度,减少了运算量与存储量。最后总结了匹配滤波的时域与频域实现方法,得出在频域实现数字脉冲压缩方便,运算量小,更适合线性调频信号。 关键词:线性调频信号;脉冲压缩;中频采样;匹配滤波 中图分类号:T N911-34 文献标识码:A 文章编号:1004-373X(2011)01-0039-04 Digital Pulse C ompression Technology of Linear Frequency Modulation Signal ZH ENG L-i w en,SU N X iao -le (Chi na Airborne Missi le Academy,L uo yang 471009,China) Abstract :Based o n the pr inciple of pulse com pr essio n techno lo gy o f linear fr equency mo dulat ion signal,the simulatio n r e -sult of radar echo sig nal co mpressed by the pulse can be ga ined by using M atlab to simulate the dig ital pulse com pr essio n algo -r ithm.Co mbining the techno log y o f IF sampling with the matching filt er alg or ithm in the digit al pulse compression processing and optimazing the I F sampling filter,which can remarkably reduce the complex ity and decr ease t he mult iplier operation and the memo ry.Finally ,the implementation methods of matching filter algo rithm in time domain and fr equency doma in are summar ized,the dig ital pulse compression can be im plemented on frequency do main. Keywords :linear frequency modulatio n signal;pulse com pr essio n;IF sampling ;matching f ilter 收稿日期:2010-07-22 为了提高雷达系统的发现能力,以及测量精度和分 辨能力,要求雷达信号具有大的时宽带宽积[1-2]。但是,在系统的发射和馈电设备峰值功率受限制的情况下,大的信号能量只能通过加大信号的时宽来得到。然而单载频脉冲信号的时宽和带宽乘积接近1,故大的时宽和带宽不可兼得。因此,对这种信号来说,测距精度和距离分辨力同测速精度和速度分辨力以及作用距离之间存在着不可调和的矛盾。在匹配滤波器理论的指导下,提出了线性调频脉冲压缩的概念,即在宽脉冲内附加线性调频,以扩展信号的频带,提供了一类信号,其时宽带宽乘积大于1,称之为脉冲压缩信号或大时宽带宽积信号。线性调频信号是应用最广泛的脉冲压缩信号,因此线性调频信号的特性、脉冲压缩的原理及其实现技术都是比较受人关注的[3-5]。 1 线性调频信号脉冲压缩基本原理1.1 线性调频信号简介 线性调频信号是通过非线性相位调制或线性频率调制(LFM )来获得大的时宽带宽积[6-7],这种信号又称 为chirp 信号,它是研究得最早而且应用最广泛的一种脉冲压缩信号。线性调频信号的时域波形如图1所示, 其频谱如图2所示。 线性调频信号可以表示为: x (t)=A #r ect t S #exp j 2P f 0t +L t 2 2 (1) 式中:A 为信号幅度;rect (t/S )为矩形函数,即: rect (t/S )= 1, t/S \1/20, t/S <1/2 (2) 线性调频信号的瞬时角频率X i 为: X i =d U d t =2P f 0+L t (3) 图1 线性调频信号的时域波形 在脉冲宽度S 内,信号的角频率由2P f 0-L S /2变

噪声调幅与调频干扰信号仿真分析

噪声调幅与调频干扰信号仿真分析 一、噪声调幅干扰信号时域表达式和功率谱仿真分析 噪声调幅干扰信号的时域表达式为： [][] ?ω++=t t U U t U j n j cos )()(0 其中，调制噪声)(t U n 为零均值，方差为2n σ，在区间[]∞-,0U 分布的广义平稳随机过程，?为[]π2,0均匀分布，且为与)(t U n 独立的随机变量，0U ，j ω为常数。 噪声调幅定理： [] τωττj n j B U B cos )(2 1)(2 0+= 式中，)(t B n 为调制噪声)(t U n 的相关函数。 噪声调幅信号的总功率为： 2 2)0(21 2)0(2 2 02 0n n j t U B U B P σ+=+== 它等于载波功率(2/20U )与调制噪声功率(2n σ)一半的和。其又可改写为： )1(122 02020Ae n t m P U U P +=? ?? ????????? ??+=σ 式中，2/200U P =，为载波功率；0/U m n Ae σ=，为有效调制系数。 噪声调幅信号的功率谱可由噪声调幅定理经傅立叶变换求得：

)(4 1)(41)(22cos )(4)(200 j n j n j j j f f G f f G f f U d f B f G -+-+-==?∞ δτ τπτ 式中，)(f G n 为调制噪声的功率谱，第一项代表载波的功率谱，后两项代表调制噪声功率谱的对称平移。 用MATLAB 仿真分析： 程序： %噪声调幅干扰 function y=noiseAM(u0,N,wpp); if nargin==0 wpp=0;u0=1; end fj=35e6;fs=4*fj; Tr=520e-6; t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs; N=length(t1); u=wgn(1,N,wpp); df1=fs/N;n=0:N/2;f=n*df1; wp=10e6; ws=14e6; rp=1; rs=60; [n1,wn1]=buttord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),rp,rs); [b,a]=butter(n1,wn1); u1=filter(b,a,u); p=0.1503*mean((u1.^2)) ; figure subplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('噪声调制波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,2), j2=fft(u1);plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N))) title('调制噪声功率谱'); rand('state', 0); y=(u0+u1).*cos(2*pi*fj*t1+2); p=(1/N)*sum(y.^2); subplot(2,2,3), plot(t1,y),title('噪声调幅干扰时域波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,4), J=fft(y);plot(f,10*log10(abs(J(n+1)))) title('已调波功率谱'); 结果：

一般高斯信号的检测

一般高斯信号的检测 ?一般高斯信号检测原理 ?确定性信号检测的贝叶斯方法

01::H H ==+z w z s w 一般高斯信号假设模型： ~(,) w N w 0C ~(,) s s N s μC 11 ()()()()T T w s s w s s T --=--+-z z C z z μC C z μμ1 11 1'()()()2 T T s w s w s s w T ---=+++z z C C μz C C C C z 矩阵求逆定理

1 11 1'()()()2 T T s w s w s s w T ---=+++z z C C μz C C C C z 1) C s =0 或s=μs 1'()T w s T -=z z C μ说明：确定信号检测相关情形，即广义匹配滤波器2) μs =0 11 111?'()()22 T T w s s w w T ---=+=z z C C C C z z C s 说明：随机信号检测估计器---相关器情形

1 11 1'()()()2 T T s w s w s s w T ---=+++z z C C μz C C C C z 3) s=H θ, ~(,) N θθθμC 1 11 1'()()()2 T T T T T w w w T - --θθθθ =+++z z HC H C H μz C HC H HC H C z 说明：确定信号+随机信号线性模型检测情形 θ=C 0 θ=μ0 ~(,) T N θθs H μHC H

例1：高斯白噪声中确定/随机信号检测问题： 0:[][] H z n w n =1:[][][] H z n s n w n =+0,1,...,1 n N =-2 []~(0,) w n N σ2[]~(,) s s n N A σ1 11 1'()()()2 T T s w s w s s w T ---=+++z z C C μz C C C C z 解: 2 w =σC I s A =μ1 2s s =σC I 2 212 2222 /1'()[] 2N s n s s NA T z z n -=σσ =+σ+σσ+σ ∑ z

基于MATLAB的线性调频信号的仿真..

存档编号________ 基于MATLAB的线性调频信号的仿真 教学学院 届别 专业 学号 指导教师 完成日期

内容摘要：线性调频信号是一种大时宽带宽积信号。线性调频信号的相位谱具有平方律特性，在脉冲压缩过程中可以获得较大的压缩比，其最大优点是所用的匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感，即可以用一个匹配滤波器处理具有不同多普勒频移的回波信号，这些都将大大简化雷达信号处理系统，而且线性调频信号有着良好的距离分辨率和径向速度分辨率。因此线性调频信号是现代高性能雷达体制中经常采用的信号波形之一，并且与其它脉压信号相比，很容易用数字技术产生，且技术上比较成熟，因而可在工程中得到广泛的应用。 关键词：MATLAB；线性调频；脉冲压缩；系统仿真

Abstract：Linear frequency modulation signal is a big wide bandwidth signal which is studied and widely used. The phase of the linear frequency modulation signal spectra with square law characteristics, in pulse compression process can acquire larger compression, its biggest advantage is the use of the matched filter of the echo signal doppler frequency is not sensitive, namely can use a matched filter processing with different doppler frequency shift of the echo signal, these will greatly simplified radar signal processing system, and linear frequency modulation signal has a good range resolution and radial velocity resolution. So linear frequency modulation signal is the modern high performance radar system often used in one of the signal waveform, and compared with other pulse pressure signal, it is easy to use digital technologies to produce, and the technology of the more mature, so in engineering can be widely applied. Keywords：MATLAB, LFM, Pulse compression, System simulation

基于AD9910的线性调频信号发生技术(1)

科技信息2010年第17期 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 基于AD9910的线性调频信号发生技术 时慧 （中国电子科技集团公司第四十一研究所山东青岛266555） 【摘要】本文主要介绍了DDS的工作原理以及专用芯片AD9910的功能特点，并重点论述了利用可编程逻辑器件控制DDS产生线性调频信号的设计方案。该设计实现了高度集成化，降低了成本且易于调试。 【关键词】直接数字频率合成；AD9910；线性调频信号 Generating Technology of LFM Signal Based on AD9910 【Abstract】This paper introduces the theory of DDS and the characteristics of AD9910,and particularly discuss a scheme using FPGA control DDS to generate LFM signal.The scheme realize integration,reduce the cost and easy to adjust. 【Key words】Direct digital synthesis;AD9910；L inear frequency modulation signal 0前言 线性调频信号（LFM，也称为Chirp信号），是一种最常用的雷达信号，因其具有良好的脉冲压缩特性和分辨能力，在合成孔径雷达以及相控阵雷达中得到了广泛的应用[1。数字频率合成技术（DDS）以其相对带宽较宽、频率转换时间短、相位连续性好以及集成化度高等优点成为线性调频信号发生技术的设计主流[2]。在某型号信号模拟系统中，要求产生中心频率250M，扫频带宽为200M的宽带扫频信号。根据设计要求，选用AD公司的DDS芯片AD9910，配以FPGA来实现宽带扫频信号的产生。 1DDS芯片AD9910简介 AD9910是Analog Device公司近年来推出的一款性价比很高的DDS芯片,它集成了14bit数模转换器（DAC）并且支持高达1GSPS 的采样率，理想频率分辨率可以达到0.23Hz,具有32位相位累加器，自带线性或任意频率、相位或幅度扫频电路。内部自带反sinc修正电路，8个频率和相偏备份用于快速调频或调相。1024×32位内部RAM 用于预先定义好的调制[3]。 AD9910主要有4种工作方式：单频模式、RAM调制模式、DRG 调制模式和并口调制模式。 在单频模式下,AD9910输出点频信号。AD9910共有8个64位单频信号寄存器，可以存储8个单一频率控制字，每个寄存器中包含了频率控制参数、相位控制参数和幅度控制参数。利用用芯片管脚PROFILE0～2可以选择使用哪个Profile寄存器。 在RAM调制模式下，用户可以任意改变DDS信号控制参数来产生各种信号，典型应用如FSK、PSK、ASK以及用户可自定义的非线性扫描信号。这种模式下的RAM寄存器和单点调制模式下的单频信号寄存器复用同一地址，通过芯片的功能控制寄存器CFR1～CFR2来控制选用哪种模式。 DRG调制模式与RAM调制模式实现功能相类似，不同点是该模式利用累加器对DDS所需的信号参数进行调制。在这种模式下，可以产生较好的线性调频信号。 并口调制模式主要应用于需要频率或者相位极快变化的场合，例如跳频合成器、高速波形发生器等。因为AD9910提供了更新速率可达250MHz的l6bit快速编程的并行接口，每隔8ns即可更新一次32 bit的频率控制字。 在各个工作模式下对芯片的操作只需要选择相应的模式,并写入相应的控制字即可。根据AD9910的功能特点及设计要求，在本文中选择使用的是线性调频模式即DRG调制模式。 2系统设计 系统主要由上位机，FPGA单元，DDS单元，参考时钟以及波形输出模块组成，如图1所示： 图1系统总体框图2.1时钟设计 由DDS的原理可知，整个DDS系统在一个统一的时钟信号即采样时钟下工作。该时钟的质量直接决定了最终输出波形频率的精度、稳定度以及输出信号的相噪，在本设计中采用了晶体振荡器。高稳定的10M晶振产生的时钟信号通过REF_CLK引脚输入到AD9910，经过AD9910内部的锁相环100倍频后生成1G的采样时钟。 2.2控制接口电路 上位机根据用户设定的线性调频信号带宽，扫描时间等参数，计算出AD9910相应的配置数据，送入FPGA，FPGA接受到上位机的控制数据后按照AD9910的时序送入到AD9910中，完成DDS模块的设置。AD9910是通过串行模式来接受各种配置数据，主要通过使用了nCS，SCLK，SDIO以及IO_UPDATA。在片选信号nCS为低的时候，AD9910在SCLK的上升沿采样SDIO信号，前八个SCLK周期为指令周期，后面跟着若干数据周期。指令周期由1位读写位（Bit7），2个无关位（Bit6,Bit5）和5个地址位（Bit4~Bit0）组成。根据不同的地址，数据周期的长度为16位，32位或64位不等。尽管AD9910的送数可以MSB优先或LSB优先，为了方便，在设计中，采用AD9910默认的MSB优先模式。 2.3波形输出电路 波形输出单元主要由电阻，变压器，放大器和低通滤波器组成，主要完成DDS输出信号的滤波、放大等功能。其电路如图2所示： 图2波形输出电路 AD9910输出的20mA电流信号经过R55，R56电阻转换成差分电压信号，再经过变压器（T1）转换成单端电压信号，150M~350M的带通滤波器滤除其带外杂散和镜像后再通过数控衰减器来控制信号输出功率，衰减器的输出经过隔直放大后输出。 图3软件流程图（下转第426页 ）○百家论剑○ 423

USB-chirp序列测试

USBchirp信号测试 1 信号及原理分析 1.1 KJ信号说明 USBchirp信号分为K信号和J信号。根据USB速率将chirp信号做如下区别： RenGE注： 不同的速率模式，对于K、J的形态定义是不同的。 DP表示D+ PIN，DM表示D- PIN。 SE0是一种D+和D-都为0电平的特殊状态。多用于表示End-Of-Packet。 1.2 USB全速高速识别过程分析 根据规范，全速（Full Speed）和低速（Low Speed）很好区分。因为在设备端有一个1.5k的上拉电阻，当设备插入hub或上电（固定线缆的USB设备）时，有上拉电阻的那根数据线就会被拉高，hub根据D+/D-上的电平判断所挂载的是全速设备还是低速设备。 USB全速/低速识别相当简单，但USB2.0，USB1.x就一对数据线，不能像全速/低速那样仅依靠数据线上拉电阻位置就能识别USB第三种速度——高速。因此对于高速设备的识别就显得稍微复杂些。

表1中图3展示了一个高速设备连接到USB 2.0的hub上的协商（negotiation）情形。 高速设备初始是以一个全速设备的身份出现的，即和全速设备一样，D+线上有一个1.5k的上拉电阻。USB2.0的hub把它当作一个全速设备，之后，hub 和设备通过一系列握手信号确认双方的身份。在这里对速度的检测是双向的，比如高速的hub需要检测所挂上来的设备是高速、全速还是低速，高速的设备需要检测所连上的hub是USB2.0的还是1.x的，如果是前者，就进行一系列动作切到高速模式工作，如果是后者，就以全速模式工作。 hub检测到有设备插入/上电时，向主机通报，主机发送Set_Port_Feature请求让hub复位新插入的设备。设备复位操作是hub通过驱动数据线到复位状态SE0(Single-ended 0，即D+和D-全为低电平)，并持续至少10ms。 高速设备看到复位信号后，通过内部的电流源向D-线持续灌大小为17.78mA 电流。因为此时高速设备的1.5k上拉电阻还未撤销，在hub端，全速/低速驱动器形成一个阻抗为45欧姆(Ohm)的终端电阻，2电阻并联后仍是45欧姆左右的阻抗，所以在hub端看到一个约800mV的电压（45欧姆*17.78mA），这就是Chirp K信号。Chirp K信号的持续时间是1ms~7ms。 在hub端，虽然下达了复位信号，并一直驱动着SE0，但USB2.0的高速接收器一直在检测Chirp K信号，如果没有Chirp K信号看到，就继续复位操作, 直到复位结束，之后就在全速模式下操作。如果只是一个全速的hub，不支持高速操作，那么该hub不理会设备发送的Chirp K信号，之后设备也不会切换到高速模式。 设备发送的Chirp K信号结束后100us内，hub必须开始回复一连串的KJKJKJ....序列，向设备表明这是一个USB2.0的hub。这里的KJ序列是连续的，中间不能间断，而且每个K或J的持续时间在40us~60us之间。KJ序列停止后的100~500us内结束复位操作。hub发送Chirp KJ序列的方式和设备一样，通过电流源向差分数据线交替灌17.78mA的电流实现。 再回到设备端来。设备检测到6个hub发出的Chirp 信号后（3对KJ序列），

Matlab特定频率噪声滤波课设报告

目录 1绪论 (2) 2.方案设计 (3) 2.1设计思路： (3) 2.2总体设计方案 (3) 2.3设计原理 (3) 2.3.1 DFT (3) 2.3.2滤波器设计 (4) 3.程序设计 (5) 3.1程序流程图 (5) 3.2读取图像 (5) 3.3加入特定频率的噪声 (6) 3.4频域滤波 (7) 3.5 GUI界面设计 (8) 4测试及分析 (9) 4.1测试结果 (9) 4.1结果分析 (9) 5小结 (10) 6参考文献 (11) 附录 (12)

1绪论 数字图像处理应用Matlab软件解决图像处理中的问题、难题，节省图像处理工作的时间，大大提高了图像处理的效率。目前数字图像处理科学已成为各领域中各学科学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，图像处理技术的需求与日俱增，图像处理科学无论是在理论上还是实践上都存在着巨大的潜力。 在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。一般滤除噪声的方法有两种：空间域滤波和频域滤波。 空域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。 频域滤波是图像经傅里叶变换以后，边缘和其他尖锐变化（如噪音）在图像的灰度级中主要处于傅里叶变换的高频部分。因此，可以通过图像和噪声的频率差别滤除噪声。 本次设计要求滤除特定频率的噪声，因此采用频域滤波方式中的巴特沃斯带阻滤波器。 关键字： 数字图像处理，matlab，特定频率的噪声，频域，巴特沃斯带通滤波

线性调频Z变换及其应用

分类号TP3 编号2015060101 毕业论文 题目线性调频Z变换及其应用 学院电子信息与电气工程学院 姓名包亚飞 专业班级11级电信一班 学号20111060101 指导教师刘保童 提交日期2015.5.22

原创性声明 本人郑重声明：本人所呈交的论文是在指导教师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡是引用他人已经发表或未经发表的成果、数据、观点等均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：年月日 论文指导教师签名：

目录 1引言 (1) 2 傅立叶变换的应用 (1) 2.1离散傅立叶变换（DFT） (2) 2.2快速傅里叶变换（FFT） (3) 3 CZT变换 (3) 3.1 CZT变换理论分析 (3) 3.2 CZT变换的实际应用 (5) 3.3 CZT变换的运算结果仿真 (6) 4 结语 (7) 参考文献 (8) 致谢 (9)

线性调频Z变换及其应用 包亚飞 (天水师范学院，电子信息与电气工程学院，甘肃天水 741000) 摘要：在频谱分析领域，有多种运算方法，主要有离散傅立叶变换（DFT）算法、快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform ，FFT）算法、线性调频Z变换等。但是，由于FFT算法反映不出精确的信号的频谱特性，对此，在这里我们主要讨论一种建立在DSP上的，采用FFT算法的变换方法对实序列进行离散傅里叶变换（DFT）计算的方法，即线性调频Z变换（CZT）。对于一样的数据序列，使用CZT运算的效率是FFT变换运算的2~3倍，其运算结果和FFT、DFT的一样。线性调频Z变换（CZT）可以用任意长度的采样序列，并非一定要求基-2FFT的长度，从而，可以使得系统得到最有效的采样率和频谱分辨率。 关键词：线性调频Z变换；傅立叶变换；频谱分辨率；数据处理

第9章 噪声中信号的检测

第9章 噪声中信号的检测 前一章学习了经典假设检验理论，本章将要运用假设检验理论讨论噪声中信号的检测问题或最佳接收机的设计问题，在这里信号检测的含义是指从含有噪声的观测过程中判断是否有信号存在或区分几种不同的信号；而接收机实际上是对观测过程实施的数学运算。为了设计最佳接收机，首先需要指定设计准则，这可以采用第8章介绍的判决准则，然后相对于选定的准则来设计接收机，在设计通信系统的接收机时，通常采用最小错误概率准则，而对于雷达和声纳系统则采用纽曼-皮尔逊（Neyman-Pearson ）准则。本章只介绍高斯白噪声环境下信号的检测问题，高斯有色噪声以及非高斯噪声环境下的检测问题请读者参看其它相关教材。 9.1 高斯白噪声中确定性信号的检测 考虑一个简单的二元通信系统，系统发送信号)(0t y 或)(1t y ，两个信号是完全已知的，假定接收机的观测时间间隔为(0,T)，由于信道噪声的影响，接收到的信号受到噪声的污染，因此接收机观测到的过程为： 0011:()()() 0:()()() 0H z t y t v t t T H z t y t v t t T =+<<=+<< (9.1.1) 其中噪声)(t v 假定是零均值的高斯白噪声，功率谱密度为2/0N 。现在要设计一种接收机，通过对观测过程)(t z 的处理，对(9.1.1)式的两种假设作出判决。 由假设检验理论可知，最佳接收机的结构由似然比计算器与一个门限比较器组成，然而在第8章，涉及的观测数据都是离散的，因此要运用假设检验理论来解决噪声中信号的检测问题。首先需要将连续的观测过程离散化，然后再计算似然比。 假定噪声)(t v 为一带限噪声，功率谱密度为 0()/2, v G N ω=ω<Ω (9.1.2) 很显然，当Ω→∞时，带限过程趋于白噪声。带限过程的相关函数为 τ ΩτΩ?πΩ=τ) sin(2)(0N R v (9.1.3) 噪声的方差为 π Ω= σ202 N v 当/τ=πΩ时，(/)0v R πΩ=，即(0),(/),(2/),...,v v v πΩπΩ是相互正交的随机变量序列，由于

线性调频信号产生方法

线性调频信号产生方法研究 摘要：本文利用fpga与dac5686完成了线性调频信号产生电路的设计与实现，该方法降低了系统软硬件设计的难度，缩短了开发周期，并提高了设计的可靠性，具有较高的实用价值和良好的应用前景。文章分析了线性调频信号，给出了信号产生电路硬件设计和控制电路软件设计方案，并通过功能实现验证文中方法的有效性。abstract: a generation module of lfm signal based on fpga and dac5686 is designed and realized in this paper. this technique decreases the difficulty of hardware and software design of the system, reduces development cycle and improves design reliability, has higher practical value and good application prospect. lfm signal is analyzed, based on which signal generation circuit and software of control circuit design project is put forward, and the effectiveness of this method is verified through the function realization. 关键词：线性调频；信号产生；fpga；dac5686 key words: lfm；signal generation；fpga；dac5686 0 引言 为了能够探测远距离目标，同时又具备较高的距离分辨力，脉冲压缩雷达通常发射较宽脉冲的线性调频（lfm）信号，而在接收时进行脉冲压缩。因而，如何产生良好的线性调频信号，对于脉冲压

多分量线性调频信号检测方法

万方数据

万方数据

万方数据

多分量线性调频信号检测方法 作者：王令欢， 李钊， 赵训辉， 马红光， WANG Ling-huan， LI Zhao， ZHAO Xun-hui， MA Hong-guang 作者单位：王令欢,马红光,WANG Ling-huan,MA Hong-guang(第二炮兵工程学院,陕西,西安,710025)，李钊,LI Zhao(第二炮兵工程学院驻石家庄地区军事代表室,河北,石家庄,050081)， 赵训辉 ,ZHAO Xun-hui(第二炮兵工程学院驻7103厂军事代表室,陕西,西安,710100) 刊名： 无线电工程 英文刊名：RADIO ENGINEERING OF CHINA 年，卷(期)：2006，36(11) 被引用次数：0次 参考文献(4条) 1.WOOD J C.BARRY D T Linear Signal Synthesis Using the Radon Wigner Transform 1994(08) 2.LI Y X Recursive Filtering Radon Ambiguity Transform Algorithm for Multi-LFM Signals Detection 2002 3.郭汉伟.王岩基于小波Radon变换检测线性调频信号[期刊论文]-国防科技大学学报 2005(01) 4.张贤达.保铮非平稳信号分析与处理 1998 本文链接：https://www.wendangku.net/doc/9f11073493.html,/Periodical_wxdgc200611006.aspx 授权使用：武汉大学(whdx)，授权号：5671361f-a594-4d01-b0ca-9e9d00f8c5be 下载时间：2011年3月5日

第七章 线性调频通信技术

第七章 线性调频通信技术 线性调频(LFM)是一种不需要伪随机编码序列的扩展频谱调制技术。由于线性调频信号占用的频带宽度远大于信息带宽，所以也可以获得很大的系统处理增益。线性调频信号又称鸟声(Chirp)信号，因为其频谱带宽落于可听范围，则听若鸟声，所以又称Chirp 扩展频谱(CSS)技术。LFM 技术在雷达、声纳技术中有广泛应用，如在雷达定位技术中，它可在增大射频脉冲宽度、提高平均发射功率、加大通信距离同时又保持足够的信号频谱宽度，不降低雷达的距离分辨率。1962年，M.R.Wiorkler 将CSS 技术用于通信中，它以同一码元周期内不同的Chirp 速率表达符号信息。研究表明，这种以Chirp 速率调制的恒包络数字调制技术抗干扰能力强，能显著减少多径干扰的影响，有效地降低移动通信带来的快衰落影响，非常适合无线接入的应用。进入21世纪以来，将CSS 技术用于扩频通信的研究发展日益活跃，尤其随着超宽带(UWB)技术的发展，将CSS 技术与UWB 的宽带低功率谱相结合形成的Chirp-UWB 通信，它利用Chirp 技术产生超宽带宽，具备二者优势，增强了抗干扰与抗噪声的能力。目前CSS 技术已成为传感网络通信标准IEEE802.15中物理层候选标准。 7.1 LFM 信号的表征与特性 7.1.1 信号表征 线性调频(LFM)信号是指瞬时频率随时间成线性变化的信号。假设在一个信码持续时间T 内，信号的瞬时频率变化如图7-1所示。也就是说，假设信号的瞬时角频率i ω为： 02T T ,T 22 i F t t πωω=+ - ≤≤ (7-1) 式中，00=2f ωπ，0f 为中心频率，F 为瞬时频率变化范围，即围绕0f 的两倍频率偏移。 由于信号的瞬时角频率与瞬时相位()t φ之间为微分关系，即 ()i d t dt ωφ= (7-2) 所以，LFM 信号的时域表达式可以写为(设振幅归一化，初始相位为零)： 20T T ()cos{()}cos(),T 22 F f t t t t t πφω==+-≤≤ (7-3) 从而有对应图7-1的时域波形()f t 如图7-2所示。

噪声调频信号及调频指数对功率谱的影响

噪声调频信号及调频指数对功率谱的影响Effect of noise FM jamming and modulation index on the signal power spectrum 摘要：本论文主要用仿真实验软件maltalb探究了噪声调频信号的调制解调原理，运用了通信原理中的相关知识，深刻理解了调频信号的关键知识点，就是调频信号的调制原理及过程，再者是调制信号时高斯白噪声时，系统的输出及功率谱。在改变调制指数时，功率谱的相关变化。 Abstract: This paper is mainly used simulation software maltalb explores the noise FM signal modulation and demodulation principle, the use of a communication principle of knowledge, a deep understanding of the key knowledge points FM signal is frequency modulated signal modulation principle and process, and then modulated signal by a Gaussian white noise, the system output and the power spectrum. Changing the modulation index, the power spectrum related changes 关键词：噪声调频，调制指数功率谱 Keywords: Noise FM modulation index power spectrum 引言：调制在通信系统中具有十分重要的作用。一方面，通过调制可以把基带信号的频谱搬移到所希望的位置上去，从而将调制信号转换成适合于信道传输或便于信道多路复用的已调信号。另一方面，通过调制可以提高信号通过信道传

第七章-线性调频通信技术

第七章线性调频通信技术 线性调频(LFM)是一种不需要伪随机编码序列的扩展频谱调制技术。由于线性调频信号占用的频带宽度远大于信息带宽，所以也可以获得很大的系统处理增益。线性调频信号又称鸟声(Chirp)信号，因为其频谱带宽落于可听范围，则听若鸟声，所以又称Chirp扩展频谱(CSS)技术。LFM技术在雷达、声纳技术中有广泛应用，如在雷达定位技术中，它可在增大射频脉冲宽度、提高平均发射功率、加大通信距离同时又保持足够的信号频谱宽度，不降低雷达的距离分辨率。1962年，M.R.Wiorkler将CSS技术用于通信中，它以同一码元周期内不同的Chirp 速率表达符号信息。研究表明，这种以Chirp速率调制的恒包络数字调制技术抗干扰能力强，能显著减少多径干扰的影响，有效地降低移动通信带来的快衰落影响，非常适合无线接入的应用。进入21世纪以来，将CSS技术用于扩频通信的研究发展日益活跃，尤其随着超宽带(UWB)技术的发展，将CSS技术与UWB 的宽带低功率谱相结合形成的Chirp-UWB通信，它利用Chirp技术产生超宽带宽，具备二者优势，增强了抗干扰与抗噪声的能力。目前CSS技术已成为传感网络通信标准IEEE802.15中物理层候选标准。 7.1 LFM信号的表征与特性 7.1.1 信号表征 线性调频(LFM)信号是指瞬时频率随时间成线性变化的信号。假设在一个信码持续时间T内，信号的瞬时频率变化如图7-1所示。也就是说，假设信号的瞬时角频率 i ω为： 02T T , T22 i F t t π ωω =+-≤≤(7-1)

式中，00=2f ωπ，0f 为中心频率，F 为瞬时频率变化范围，即围绕0f 的两倍频率偏移。 由于信号的瞬时角频率与瞬时相位()t φ之间为微分关系，即 ()i d t dt ωφ= (7-2) 所以，LFM 信号的时域表达式可以写为(设振幅归一化，初始相位为零)： 20T T ()cos{()}cos(),T 22F f t t t t t πφω==+-≤≤ (7-3) 从而有对应图7-1的时域波形()f t 如图7-2所示。 2-2i w 0f 2 F 图7-1 LFM 信号的瞬时频率图7-2 LFM 信号的时域波形 按照处理增益的定义，现在信号的高频带宽近似等于F ，信息带宽为1/T ，故频谱扩展带来的处理增益等于F /1/T=F T ，此即时间带宽积，通常选用F T>>1。在信号匹配滤波检测的分析中可以看到，F T 就是匹配滤波器输出的最大峰值。 7.1.2 信号频谱特性 现在来分析(7-3)式表示的LFM 信号()f t 的频谱特性。为便于推导与计算，常采用复信号表示形式。众所周知，一个时间波形是时间的实函数，而复函数的实部就表示了这个时间波形，例如00cos()Re{}j t t e ωω=。用复函数来表示实函数的目的在于方便傅里叶变换的处理运算，例如： 000[][cos()sin()]j t e t j t ωωω=+F F ， 000[cos()][()()]t ωπδωωδωω=-++F ，

线性调频信号处理方法研究

线性调频信号处理方法研究 文章对合成孔径雷达的编码应答器所采用的线性调频信号进行了包括傅立叶变换等理论分析，并对基于模拟混频方法的线性调频信号翻转电路划分为两种方案分别进行仿真，从实际角度对电路的系统性进行了研究。 标签：合成孔径雷达；LFM；翻转；频谱 合成孔径雷达的定标分为两种[1]：一种是图像的几何定标（geometric calibration），指的是将一个图像像素与地面上的固定网格精确配准。另一种是辐射定标（radiometric calibration），指的是一个图像像素与目标散射特征的精确相关。也就是标定SAR系统端到端性能的过程。从另一个角度说，就是标定SAR 系统测量目标后向散射信号幅度和相位的能力。 在雷达系统的辐射定标过程中，一个十分重要的环节就是利用地面的应答器，对雷达系统进行校正[2]。有源编码应答器在合成孔径雷达的辐射定标方面发挥着非常重要的作用。它通过标记目标物来使其能够在合成孔径雷达图像上明晰可辨。目前，在波形调制有源编码应答器中，使用加载编码的手段，将应答器的回波波形进行改变，使其与地面目标反射的波形产生较大差异，从而能够在雷达端通过相应的解码过程恢复出应答器信号，满足雷达定标的要求[3]。 1 应答器原理 參见图1，合成孔径雷达发送原始信号，此图以线性调频信号（也称Chirp 信号）为例，发射时采用调频斜率线性增加的波形。地面应答器接收到来自合成孔径雷达的信号，在应答器内部进行编码，以将自身回波与地面背景回波进行区分，然后将信号转发回合成孔径雷达。此时，信号变为调频斜率线性减小的线性调频信号。合成孔径雷达接收到此信号，就能够对应答器无模糊定位、识别。 通常情况下，雷达接收到的背景杂波可以用下面的式子表示[3]： （1） 其中，，K是线性调频信号的调频斜率，？姿是波长，T是脉冲宽度，c 是光速，Si是脉冲间的方位时间。应答器返回给雷达的信号为： （2） 注意，式中的K变成了-K，也就是说，应答器传回给雷达的线性调频信号斜率翻转。 这样，在放置了应答器的辐射定标区域，雷达得到的反射信号就包括两部分，一部分来自Vb（si，t），一部分来自Ve（si，t）。整个信号通过一个与应答器信