导读:本文包含了调频参数估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:线性调频信号,最大似然估计,粒子群优化算法,人工蜂群算法
调频参数估计论文文献综述
王士谦[1]（2019）在《基于群智能优化的线性调频信号参数估计》一文中研究指出近几十年来,随着对雷达目标特性研究以及宽带微波技术、宽禁带半导体技术、大规模集成电路以及计算机应用技术的突飞猛进,结合模式识别理论、机器视觉等多学科的特点,雷达技术得到了蓬勃的发展,其功能不仅仅包括目标检测与定位,还有目标的跟踪、识别、成像和分类等。在雷达的众多应用领域中,最重要的就是雷达侦察这一环节。利用雷达侦查技术不仅可以捕获、测量、分析、辨识、锁定敌方的雷达信号,还可以获得有用的技术参数、作战部署以及地理坐标等作战情报。但是,在所捕获的雷达信号中常常夹杂着噪声的干扰,因此,在含噪声干扰的背景下,准确、快速、高效地实现线性调频信号的参数估计具有重要的研究意义。此外,在其他的实际应用领域中,线性调频信号的参数估计也有着广泛应用,如地震勘测、脑电图信号、蝙蝠声纳信号等。在处理这些线性调频信号时,观测数据往往也会受到噪声的干扰,因此,附加噪声干扰的线性调频信号参数估计问题是一个比较重要的研究课题。在线性调频信号处理中应用最广泛的是最大似然估计法。最大似然估计方法理论上可以达到Cramer-Rao下界,在参数估计应用中具有最高的估计精度,但由于最大似然估计法存在二维搜索的需求,存储量和计算量较大,这在很大程度上限制了它的应用和发展,因此,如何减少最大似然方法在参数估计时的搜索计算量是一个重要的问题。本文针对这一问题,分别采用粒子群优化算法和人工蜂群算法来进行研究。首先本文引入粒子群算法对多分量线性调频信号参数最大似然估计优化下参数估计进行优化,主要从以下叁点展开工作:(1)为了大大减少最大似然参数估计的计算量,本文提出了多分量线性调频信号最大似然估计参数估计的全局模式PSO算法。该方法结构简单、收敛速度快,可以有效减少计算量。(2)为了在较低信噪比的情况下实现参数的有效估计,本文提出了多分量线性调频信号最大似然估计参数估计的局部模式PSO算法。该算法搜索稳定性较好且不易陷入局部最优,具有较高的耐噪性。(3)为了提高参数估计成功率和搜索精度,本文结合全局模式和局部模式粒子群算法的邻域结构特点提出多分量线性调频信号最大似然估计参数估计的混合模式PSO算法。为了进一步提高参数估计分辨率,本文引入人工蜂群算法对多分量线性调频信号参数最大似然估计优化下参数估计进行优化,主要从以下叁点展开工作:(1)基于人工蜂群算法具有控制参数少、易于实现、鲁棒性强的特点,本文提出多分量线性调频信号最大似然估计参数估计的基本人工蜂群算法。该算法全局搜索开发能力强,具有较高的信号参数分辨率。(2)为了加快算法的收敛速度,本文加入全局交叉操作和多维并行搜索机制,提出了多分量线性调频信号最大似然估计参数估计的多维并行搜索的全局人工蜂群算法。该算法收敛性好,收敛速度快。(3)为了进一步提高算法的精度,本节结合了基本人工蜂群算法的和多维并行搜索的全局人工蜂群算法的特点,提出了多分量线性调频信号参数估计的多维并行搜索混合人工蜂群算法,该算法稳定性好,不易陷入局部最优,搜索精度较高。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
姜凯,李小波,周青松[2]（2019）在《加权多窗口字典的非线性调频信号参数估计方法》一文中研究指出非线性调频(NLFM)信号经脉冲压缩后具有较低的旁瓣电平,广泛应用于脉冲压缩雷达中,实现对NLFM信号的精确参数估计,对雷达对抗侦察具有重要意义。针对非线性调频信号的准确参数估计问题,文中通过构建加权多窗口字典并结合稀疏重构算法提出了一种凸优化基追踪信号重构方法,实现了对NLFM信号的精确重构。通过筛选的Gabor原子获得了信号的瞬时频率,利用反正切无模糊相位重构算法获得了信号的相位信息。经过仿真验证:该方法可以实现NLFM信号的精确重构。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年04期）
赵红梅,崔艳[3]（2019）在《一种基于新误差标准的ANF线性调频信号参数估计方法》一文中研究指出本文针对卫星导航系统中常用的压制式线性调频(LFM)干扰,为解决其参数估计精度与估计速度难以兼得的难题,将自适应陷波(ANF)方法应用于LFM信号参数估计.首先,给出一种基于新误差标准的ANF,并对比该方法与经典误差标准的ANF方法估计点频信号频率估计效果;其次,分析将该方法应用于LFM信号参数估计的可行性,并与基于Rife插值改进的短时傅里叶变换(STFT)方法仿真比较.本文方法无须进行复杂的计算和参数搜索,实时性好.仿真分析表明,本文算法较STFT算法估计精度高且稳定.(本文来源于《山西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
冯浩然,阮怀林[4]（2018）在《时域欠采样线性调频信号参数估计方法》一文中研究指出针对时域欠采样线性调频信号参数估计问题,提出一种对调制斜率和初始频率无模糊估计的方法。接收信号经过功分器分为叁路异频欠采样通道,前两路进行迟延共轭相乘,结合互谱ESPRIT算法无模糊估计出调制斜率。利用调制斜率合成无载频数字信号对后两路通道进行解线调,利用中国余数定理无模糊估计出信号的初始频率值。方法运算量较小,估计精度比较高,易于降低成本和硬件实现。仿真验证了方法的有效性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2018年11期）
孟庆松,王彬,邵高平[5]（2018）在《基于二维粒子群算法的水声线性调频信号参数估计方法》一文中研究指出水声线性调频信号的参数估计常使用基于分数阶傅里叶变换的方法,但该方法存在计算量与精度的矛盾问题,目前虽有基于一维粒子群与分数阶傅里叶变换结合的参数估计方法减小部分计算量,但仍有计算效率不高的问题,且并未考虑信道条件。因此,对水声信道模型进行分析,提出一种基于二维粒子群算法与分数阶傅里叶变换结合的优化算法,对最优解的搜索方法进行改进。仿真实验结果表明,在高斯噪声条件下,信噪比为-15dB以上时,该方法与现有的基于一维粒子群与分数阶傅里叶变换结合的参数估计方法相比具有更好的计算精度。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2018年05期）
江莉,周军妮,杨放,卫铭斐[6]（2018）在《低信噪比下LFMCW信号调频参数估计》一文中研究指出随着雷达技术的不断进步,线性调频连续波信号作为一种应用广泛的低截获概率雷达信号,常规的信号参数估计方法对其很难凑效。本文针对LFMCW信号时频分布的特征,利用离散线性调频傅里叶变换,同时结合相干平均的算法,有效估计信号的载频和调频斜率。通过理论分析并结合仿真实验对LFMCW信号的两种主要信号形式——锯齿波调制和叁角波调制信号进行仿真实验,结果表明提出算法的正确性和在低信噪比下仍具有较高的估计精度,具有较大的工程应用价值。(本文来源于《电子测试》期刊2018年11期）
韩雨婷[7]（2018）在《Alpha稳定分布噪声下线性调频信号的参数估计》一文中研究指出线性调频信号是一类重要的低截获概率信号,已经在声纳、雷达、通信及地震勘测等领域获得广泛应用。另外,线性调频信号作为典型的非平稳信号,其频率调制为一阶时变的,可以作为处理高阶多项式相位信号的基础,因此研究线性调频信号的参数估计方法具有重要意义。传统的线性调频信号分析方法均基于高斯背景噪声,而近年来的研究表明,一些实际噪声或人为噪声特征更适合采用alpha稳定分布建模。随着噪声模型的改变,基于二阶统计量的常规算法不再适用。因此,开展alpha稳定分布噪声环境下线性调频信号的检测与参数估计方法研究,具有重要理论意义和工程价值。Alpha稳定分布噪声环境下,传统时频分析方法对线性调频信号分析性能退化甚至失效,不利于信号参数提取。对此,论文根据alpha稳定分布噪声的特点,构造可抑制大脉冲的高斯型函数,并在此基础上提出了一种基于短时高斯-傅里叶变换时频分布的线性调频信号参数估计新方法。该方法首先对观测信号加滑动窗,然后采用所构造的高斯型函数对短时窗内信号进行处理,得到短时高斯-傅里叶变换。此变换在有效抑制alpha稳定分布噪声的同时,可得信号的时频分布,并且对不同强度的脉冲噪声均具有良好的稳健性。利用线性调频信号在时频域为直线这一特征,进一步对信号的短时高斯-傅里叶变换采用Hough变换,即可得线性调频信号的参数估计。仿真实验表明该方法在alpha稳定分布噪声环境下可有效估计信号参数,且具有较好的鲁棒性。分数阶自相关方法可对线性调频信号的调频斜率进行估计,但在alpha稳定分布噪声下其估计性能退化。对此,论文提出了基于相关熵的改进分数阶自相关方法。该方法利用相关熵的局部相关特性,将其与分数阶自相关函数结合,进而可抑制噪声在分数阶相关域中对信号的影响。在alpha稳定分布噪声下,首先采用该方法估出线性调频信号的调频斜率参数,然后对观测信号解线调,再利用相关熵及相关熵谱对解线调后的短时平稳信号进行处理,从而得到线性调频信号的初始频率信息。仿真实验证明了该方法的有效性。LVD是近年来提出分析线性调频信号的有力工具,可直接将信号变换到初始频率-调频斜率域。经LVD变换后,线性调频信号在变换域平面为一明显峰值,由峰值坐标即可估得信号参数。但在alpha稳定分布噪声下,线性调频信号在LVD变换域中的峰值被噪声淹没。基于此,论文提出一种广义柯西径向基函数网络-LVD的线性调频信号参数估计方法。该方法利用径向基函数网络的非线性特性,将广义柯西分布作为径向基函数,通过对网络的不断训练,使其可抑制alpha稳定分布噪声;然后采用LVD变换,将抑噪处理后的信号变换至初始频率-调频斜率域,直接估得信号参数。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
燕天,邹金龙[8]（2018）在《叁角波调频信号参数快速精确估计方法》一文中研究指出针对Radon-Ambiguity变换、解线性调频、最大似然估计以及短时傅里叶变换等叁角波调频信号参数估计方法均无法兼顾运算量小和估计精度高的问题,提出了基于信号特征的最佳高斯窗短时傅里叶变换与分段相关解调相结合的参数估计方法。该方法根据信号特征求得最佳高斯窗进行短时傅里叶变换,估计出信号的中心频率和调制带宽;再使用分段相关解调确定信号的严格线性调频段,进而估计出信号的调制周期。理论分析和仿真表明,本文方法以较小的运算量大幅提升了叁角波调频信号的参数估计精度,实现了叁角波调频信号参数的快速精确估计。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2018年02期）
聂小鹏,沈祖成,王晓峰,王春雨[9]（2018）在《正弦调频连续波信号参数估计新方法》一文中研究指出针对电子侦察截获的正弦调频连续波信号,提出一种调制参数估计的新方法。首先基于信号调制函数的周期性,采用自相关函数完成调制频率估计,然后基于重排谱图提取调频曲线,对调频曲线进行修正,进而实现载频、调制指数和初始调制相位的估计。仿真实验表明,该方法在无需先验知识,且信噪比为-5 dB时,各调制参数均具有较高的估计精度,均方误差均能低于-25 dB。(本文来源于《电信科学》期刊2018年02期）
周新,姚富强,牛英滔,邓佰佐,于江[10]（2018）在《基于压缩采样的宽带线性调频干扰信号参数估计方法》一文中研究指出为提高硬件对宽带干扰信号的采样和处理效率,提出一种宽带线性调频干扰信号参数估计方法。在无任何先验知识的情况下,对宽带线性调频干扰信号进行窄带滤波,再采用快速解线性调频技术估计它的调频速率。依据调频速率估计值构造解调器并对宽带线性调频干扰信号进行解调,消除信号的频率变化,使其在频域满足稀疏性。对解调信号进行压缩采样、部分重构估计相关参数。仿真结果表明,在随机采样点数远低于奈奎斯特采样点数的情况下,该方法能够准确估计宽带线性调频干扰信号参数。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年01期）
调频参数估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
非线性调频(NLFM)信号经脉冲压缩后具有较低的旁瓣电平,广泛应用于脉冲压缩雷达中,实现对NLFM信号的精确参数估计,对雷达对抗侦察具有重要意义。针对非线性调频信号的准确参数估计问题,文中通过构建加权多窗口字典并结合稀疏重构算法提出了一种凸优化基追踪信号重构方法,实现了对NLFM信号的精确重构。通过筛选的Gabor原子获得了信号的瞬时频率,利用反正切无模糊相位重构算法获得了信号的相位信息。经过仿真验证:该方法可以实现NLFM信号的精确重构。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
调频参数估计论文参考文献
[1].王士谦.基于群智能优化的线性调频信号参数估计[D].吉林大学.2019
[2].姜凯,李小波,周青松.加权多窗口字典的非线性调频信号参数估计方法[J].现代雷达.2019
[3].赵红梅,崔艳.一种基于新误差标准的ANF线性调频信号参数估计方法[J].山西师范大学学报(自然科学版).2019
[4].冯浩然,阮怀林.时域欠采样线性调频信号参数估计方法[J].火力与指挥控制.2018
[5].孟庆松,王彬,邵高平.基于二维粒子群算法的水声线性调频信号参数估计方法[J].信息工程大学学报.2018
[6].江莉,周军妮,杨放,卫铭斐.低信噪比下LFMCW信号调频参数估计[J].电子测试.2018
[7].韩雨婷.Alpha稳定分布噪声下线性调频信号的参数估计[D].西安电子科技大学.2018
[8].燕天,邹金龙.叁角波调频信号参数快速精确估计方法[J].探测与控制学报.2018
[9].聂小鹏,沈祖成,王晓峰,王春雨.正弦调频连续波信号参数估计新方法[J].电信科学.2018
[10].周新,姚富强,牛英滔,邓佰佐,于江.基于压缩采样的宽带线性调频干扰信号参数估计方法[J].计算机工程.2018