针对传统基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的LFM信号参数估计方法。该方法...针对传统基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的LFM信号参数估计方法。该方法分析量化了变换阶次误差对参数估计误差的影响,利用单分量LFM信号变换阶次和分数域展宽的关系,通过迭代不断缩小变换阶次的取值范围,获得满足初设阈值的最优阶次,并利用最优阶次和峰值位置对LFM信号进行参数估计。采用逐次重构消除的方法,可以对强弱混合的多分量LFM信号进行参数估计。仿真结果表明,在满足信噪比要求的条件下,该方法能够有效地对LFM信号进行参数估计,可以通过参数估计精度的要求选择不同阈值,与传统方法相比,在参数估计精度相当的情况下大大地减小了计算量。展开更多
文摘针对传统基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的线性调频(linear frequency modulated,LFM)信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的LFM信号参数估计方法。该方法分析量化了变换阶次误差对参数估计误差的影响,利用单分量LFM信号变换阶次和分数域展宽的关系,通过迭代不断缩小变换阶次的取值范围,获得满足初设阈值的最优阶次,并利用最优阶次和峰值位置对LFM信号进行参数估计。采用逐次重构消除的方法,可以对强弱混合的多分量LFM信号进行参数估计。仿真结果表明,在满足信噪比要求的条件下,该方法能够有效地对LFM信号进行参数估计,可以通过参数估计精度的要求选择不同阈值,与传统方法相比,在参数估计精度相当的情况下大大地减小了计算量。
