高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

复杂噪声环境下基于LVD的LFM信号参数估计

金艳 段鹏婷 姬红兵

金艳, 段鹏婷, 姬红兵. 复杂噪声环境下基于LVD的LFM信号参数估计[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(5): 1106-1112. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01013
引用本文: 金艳, 段鹏婷, 姬红兵. 复杂噪声环境下基于LVD的LFM信号参数估计[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(5): 1106-1112. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01013
JIN Yan, Duan Peng-Ting, Ji Hong-Bing. Parameter Estimation of LFM Signals Based on LVD in Complicated Noise Environments[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(5): 1106-1112. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01013
Citation: JIN Yan, Duan Peng-Ting, Ji Hong-Bing. Parameter Estimation of LFM Signals Based on LVD in Complicated Noise Environments[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(5): 1106-1112. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01013

复杂噪声环境下基于LVD的LFM信号参数估计

doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01013
基金项目: 

国家自然科学基金(61201286)和中央高校基本科研业务费专项资金(K5051202013, K50511020022)资助课题

Parameter Estimation of LFM Signals Based on LVD in Complicated Noise Environments

  • 摘要: 针对传统的线性调频(LFM)信号参数估计方法平滑交叉项时,会出现参数估计精度降低和计算复杂度增加等问题,该文引入LVD(LVs Distribution)方法,该方法可以在参数空间直接显示中心频率和调频斜率(CFCR)。LVD首先对对称参数瞬时自相关函数(PSIAF)进行尺度变换,消除信号在时间轴上的线性频率偏移,然后对尺度变换后的时间变量作2维傅里叶变换,将1维LFM信号转化为2维单频信号。信号各分量在LVD平面表现为多个独立尖峰,使交叉项的能量聚集影响可忽略不计,且信号各峰值所在位置对应于各信号分量的中心频率和调频斜率。LVD可有效抑制高斯噪声,但在脉冲性较强的稳定分布噪声中,该方法在CFCR域的性能退化甚至失效。对此,该文结合分数低阶统计量理论,提出一种稳定分布噪声环境下的分数低阶LVD新方法。仿真实验表明该方法在高斯噪声和脉冲噪声环境下均可稳定工作,具有较好的鲁棒性。
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2364
  • HTML全文浏览量:  137
  • PDF下载量:  794
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-07-11
  • 修回日期:  2013-12-20
  • 刊出日期:  2014-05-19

目录

    /

    返回文章
    返回