盲信号分离[1]

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1、基于分数阶傅里叶变换的多分量LFM信号的盲分离及参数估计卢慧英，朱灿焰江苏省苏州市苏州大学电子信息学院，邮编215006摘要：LFM信号在某个阶次的分数阶傅里叶域中具有能量聚集性，根据这一特性本文提出了基于分数阶傅里叶变换的多个未知任何先验参数的LFM信号分离技术，通过在分数阶傅里叶域搜索峰值点来检测出并分离出LFM信号，并用相关系数对分离效果进行了评价。计算机仿真表明，这一方法和其它时频分析方法相比避免了交叉项干扰，抗噪声性能强，对多分量LFM信号进行了有效的盲分离及参数估计。关键词：LFM信

2、号分数阶傅里叶变换盲分离参数估计Abstract:TakingadvantageoftheenergyconcentrationpropertyofLFMsignalinthefractionalFouriertransformdomain,themulti-componentLFMsignalsseparationtechniquebasedonthefractionalFouriertransformisproposedinthispaper.ItdetectstheLFMsignalbys

3、earchingthepeakinthedistributionplanandseparatesthemfromtheplanquickly,theseparationeffectisevaluatedbythecorrelationcoefficient.Computersimulationsshowthatthisproposedmethodproduceslittlecrosstermsandhasgoodanti-noiseperformancecomparedwithothertime

4、-frequencymethods.ItseparatesLFMsignalseffectivelyandestimatestheparameterscorrectly.Keywords:LFM，fractionalFouriertransform，blindsignalseparation，parameterestimation1引言LFM信号（线性调频信号）广泛应用于雷达、通信等信息系统中。因而LFM信号的检测与参数估计是一个重要的研究课题。在电子侦察和对抗中，由于大量使用电子信息设备，使得

5、空间中的电磁信号非常密集，形成了极为复杂的电磁环境。要从如此复杂多变的环境中分选出我们所关注和需要的信号，首先就需要进行信号分离，然后进行各个信号的参数估计。对接收到的多个未知任何先验知识的LFM信号的分离及参数估计本文采用分数阶傅里叶变换（fractionalFouriertransform,FRFT）的时频分析方法。这是因为经典的傅里叶变换适于分析平稳信号，而LFM信号为非平稳信号，傅里叶变换不能给出满意的结果。Wigner-Ville分布（WVD）作为双线性时频分布的核心，对研究单分量LF

6、M信号十分有利[1]，而对于含有多个LFM分量的信号，因为二次时频分布的结构必然引入各分量之间的交叉项，使时频平面模糊不清，很难发现各个LFM分量。分数阶傅里叶变换作为一种全新的时频分析工具，是一种线性变换，计算简单，可借助FFT实现，无交叉项干扰，已经引起信号处理领域研究人员的广泛重视。LFM信号在适当的FRFT域中将表现为一个冲击函数，根据这一特性本文针对多个未知任何先验知识的LFM信号提出了FRFT变换域的信号分离技术，有效地抑制了强信号分量对弱信号分量的影响，抗噪声性能强，并用相关系数对

7、分离效果进行了分析，多分量LFM信号得到了有效的盲分离及参数估计。2分数阶傅里叶变换分数阶傅里叶变换最早由Namias[2]提出，Almeida分析了它和WVD的关系并将其解释为时频平面的旋转算子[3]。信号的阶数为p的FRFT定义为（1）其中旋转角，为FRFT的变换核，（2）当分数阶次p=1时，有旋转角，有，就是普通的傅里叶变换；当p=0即不旋转或旋转的角度为的整数倍时，是信号本身；当旋转角度不在以上两个位置时即p为分数时，它同时从时间和频率域给出了信号的特征。FRFT的反变换对应着角度的FR

8、FT。FRFT作为傅里叶变换的一种广义形式，傅里叶变换作为一种线性算子，若将其看作从时间轴逆时针旋转到频率轴，则FRFT算子就是可旋转任意角度的算子。在连续变化的FRFT变换域中，某些非平稳信号呈现的特征更明显，是在时域和频域表示所没有的，傅里叶变换适于处理平稳信号，它所建立的信号的时域表示和其频域表示之间的一一对应关系，揭示了信号在其频域的特征。如下图1(a)所示的3种信号在时域上是重叠在一起的，直接对其时域信号就很难分析，而如果把信号从时域映射到频域，就很容易通过滤波器把这三个信号分开。但复