Wigner-Ville分布在調(diào)頻信號(hào)處理中應(yīng)用.pdf

1、在現(xiàn)代信號(hào)處理中，調(diào)頻信號(hào)是最具代表性的非平穩(wěn)信號(hào)，按照信號(hào)形式可以分為線性調(diào)頻(LFM)信號(hào)和非線性調(diào)頻(NLFM)信號(hào)。其中LFM信號(hào)廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲納、語(yǔ)音、生物信號(hào)處理中。時(shí)-頻分析是處理這些非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具，本文主要圍繞Wigner-Ville分布在調(diào)頻信號(hào)處理中的應(yīng)用展開研究。
　　 分別利用WVD和Radon-WVD方法對(duì)單分量LFM信號(hào)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。針對(duì)WVD峰值檢測(cè)方法在低信噪比情況下頻率估計(jì)精度低的缺點(diǎn)

2、，利用局部信號(hào)估計(jì)參數(shù)，外推頻率校正改進(jìn)WVD峰值估計(jì)方法，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文改進(jìn)算法在-6dB的信噪比情況下仍有著較高的估計(jì)精度，比原算法有了很大的提高。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，Radon-WVD方法在-15dB的信噪比下仍有很高的估計(jì)精度，比WVD方法的信噪比門限更低。
　　 對(duì)于多分量LFM信號(hào)，利用Radon-WVD結(jié)合譜估計(jì)中的“CLEAN”思想，逐次檢測(cè)并估計(jì)各個(gè)分量的參數(shù)。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，結(jié)合“CLEAN”思想的R

3、adon-WVD算法具有分離信號(hào)和抑制噪聲的能力，而且抗干擾性強(qiáng)。
　　 給出了非線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)的外推頻率校正算法，和利用延時(shí)自相關(guān)對(duì)高階調(diào)頻信號(hào)降階，進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文算法可以有效的提高非線性調(diào)頻信號(hào)的估計(jì)精度。
　　 針對(duì)雷達(dá)回波信號(hào)在低頻段瞬時(shí)頻率估計(jì)精度低的缺點(diǎn)，研究頻率分辨率的基礎(chǔ)上，將多速率處理的方法與WVD方法相結(jié)合，提出了一種頻段劃分方案，通過(guò)分段重采樣以提高回波信號(hào)的頻率估