2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、Chirp信號是一種典型的非平穩(wěn)信號,廣泛地應用于通信、雷達、聲納、生物醫(yī)學和地震勘探等系統(tǒng),許多自然現(xiàn)象也可以用Chirp信號作為信號模型。本文以多分量Chirp信號為研究對象,采用時頻重排-Hough變換、分數(shù)階傅立葉變換、三參數(shù)Chirp原子分解等方法,對多分量Chirp信號的時頻表示、檢測與參數(shù)估計進行了較為深入的研究。 從時頻聚集性、交叉項抑制、分量間的可分辨性等方面,研究了模糊函數(shù)、WVD及Cohen類雙線性時頻分布

2、對多分量Chirp信號的時頻表示性能。盡管模糊函數(shù)和WVD對單分量Chirp信號有最好的時頻聚集性,但它們對多分量Chirp信號的時頻表示卻存在交叉項干擾。Cohen類時頻分布使用核函數(shù)平滑來減少交叉項,但平滑也使時頻聚集性下降,交叉項和較低的時頻聚集性又導致分量間的可分辨性變差,所以,對于多分量Chirp信號,現(xiàn)有的雙線性時頻分布不是最好的時頻分析工具。 由于多分量Chirp信號在時頻平面淹沒在交叉項和噪聲中,直接從其時頻分布

3、很難辨別信號的存在。為此提出了將該信號的雙線性時頻分布作為圖像,由于Chirp信號在時頻平面呈直線,利用Hough變換檢測圖像中直線的原理,將噪聲中多分量Chirp信號的檢測與參數(shù)估計轉(zhuǎn)換為在參數(shù)空間尋找局部極大值及其相應坐標的問題,使檢測和參數(shù)估計一并完成。針對WVD中的交叉項經(jīng)Hough變換后會形成偽尖峰;抑制此偽尖峰而平滑交叉項又造成時頻聚集性下降這一矛盾,提出了基于時頻重排-Hough變換和抽取圖像脊-Hough變換的兩種改進方

4、法,從而既解決了交叉項抑制與時頻聚集性下降的矛盾,又縮短了Hough變換的時間,提高了檢測和參數(shù)估計的準確性,也改善了抗噪聲性能,并將時頻重排-Hough變換方法應用于對噪聲中多運動目標雷達回波信號的檢測,仿真實驗結(jié)果證明了該方法的有效性。 深入系統(tǒng)地研究了分數(shù)階傅立葉變換(FRFT:FractionalFourierTransform)的基本理論,包括傅立葉變換算子的分數(shù)階化過程、FRFT的定義與性質(zhì)、典型信號的FRFT、分數(shù)

5、階傅立葉域的概念和運算、FRFT與其它的時頻表示的關系、以及離散FRFT的計算等。我們的目的是從多個角度揭示和分析多分量Chirp信號在適當?shù)姆謹?shù)階傅立葉變換域呈現(xiàn)沖激信號特征的機理。利用這個特征,提出了對直接序列擴頻通信系統(tǒng)中多個Chirp寬帶干擾的識別和剔除方法,仿真實驗結(jié)果說明了這種方法的可行性。 研究了Chirplet變換的定義和物理意義,它適合于對多分量Chirp信號的線性時頻表示,但其定義的高維參數(shù)空間無法使它實際應

6、用。分析了匹配追逐算法原理和尋找最佳時頻原子的計算復雜性。在此基礎上,提出了具有三參數(shù)Chirp原子的預估計的匹配追逐方法,來對多分量Chirp信號進行時頻表示與參數(shù)估計。首先,提出了基于分數(shù)階傅立葉變換的旋轉(zhuǎn)-徑向移位算子,證明了該算子對WVD的旋轉(zhuǎn)協(xié)變性和徑向移不變性,并通過將該算子作用于比例后的高斯基函數(shù),得到用比例、旋轉(zhuǎn)、徑向移位三個參數(shù)表示的Chirp原子,使Chirp原子由五個參數(shù)降為三個參數(shù)表示;然后提出了基于預估計的匹配

7、追逐算法(PEMP:PriorEstimateMatchingPursuit)以搜索最佳三參數(shù)Chirp原子,并將PEMP方法應用于合成信號、實際的聲音信號和地震數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明,PEMP方法能從整體上把握信號中固有的時頻結(jié)構(gòu),避免原始MP算法因局部優(yōu)化的貪婪性對信號的過于分解,可以得到信號的緊湊表示,并能提供每個Chirp分量的參數(shù)。基于三參數(shù)Chirp原子分解的時頻分布是恒正的,不含交叉項干擾,沒有窗效應,且有較高的時頻聚集性和可

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