線性調(diào)頻信號(hào)的自適應(yīng)處理算法研究.pdf

1、線性調(diào)頻(LinearFrequencyModulation，LFM)是一種非平穩(wěn)信號(hào)，近年來(lái)在雷達(dá)、醫(yī)學(xué)、通信等眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，而相應(yīng)的數(shù)字信號(hào)處理方法也為人們所重視和研究。
　　 實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)LFM信號(hào)的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題是研究的方向之一。在應(yīng)用過(guò)程中，人們發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)有的信號(hào)處理方法的不足。如短時(shí)傅里葉變換存在加窗的問(wèn)題，受不確定原理的限制;Wigner-Ville變換在對(duì)多個(gè)LFM信號(hào)進(jìn)行處理時(shí)存在著交叉項(xiàng)的干擾。相比之下

2、，分?jǐn)?shù)階Fourier變換(FractionalFourierTransform，F(xiàn)RFT)不存在這方面的限制。本文首先利用FRFT對(duì)LFM信號(hào)的進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)，鑒于該變換運(yùn)算計(jì)算量較大，為了降低計(jì)算量本文還運(yùn)用了雙正交傅里葉變換進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并對(duì)多個(gè)不同調(diào)頻斜率組成的線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行了分析。
　　 在對(duì)LFM信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理時(shí)，由于非線性等原因，噪聲幾乎淹沒(méi)信號(hào)，本文首先選用合適的濾波方法，降低噪聲，再進(jìn)行信號(hào)處理，提高處理結(jié)

3、果的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的自適應(yīng)算法，如最小均方誤差(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法能夠很好的對(duì)穩(wěn)定信號(hào)進(jìn)行去噪。當(dāng)處理未知統(tǒng)計(jì)環(huán)境下的信號(hào)或非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，自適應(yīng)濾波器比常規(guī)方法設(shè)計(jì)的權(quán)值固定的濾波器具有更大的靈活性。而線性調(diào)頻信號(hào)是非穩(wěn)定的，所以本文結(jié)合分?jǐn)?shù)階傅里葉變換和自適應(yīng)濾波器原理設(shè)計(jì)了一種新的自適應(yīng)信號(hào)處理算法來(lái)對(duì)線性調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行處理，并用MATLAB軟件進(jìn)行仿真，結(jié)果顯示被噪聲干擾的LFM信號(hào)經(jīng)過(guò)去噪后，可以進(jìn)行正確的參數(shù)