Gabor-Curvelet联合变换在雷达Chirp信号检测中的应用

"基于Gabor-Curvelet联合变换的雷达Chirp信号检测与估计 (2011年)" 本文探讨的是在微弱雷达回波环境下，如何有效地检测和估计Chirp信号，这是一种广泛应用于现代雷达系统中的信号类型。面对强噪声干扰，传统的信号处理方法可能无法准确识别Chirp信号。为此，作者提出了一个创新性的解决方案，即基于Gabor-Curvelet联合变换的方法。 Gabor变换是一种时频分析工具，它可以将一维时间信号转化为二维时频分布图，这对于处理非平稳信号如Chirp信号非常有用。在雷达信号处理中，由于多普勒频移和多径效应，Chirp信号的频率会随时间变化，Gabor变换可以揭示这种变化关系。 然而，单一的Gabor变换在强噪声背景下可能不足以准确检测Chirp信号。为解决这一问题，作者引入了Curvelet变换。Curvelet变换是针对图像中曲线结构的一种稀疏表示方法，特别适合检测和分析图像中的直线和曲线特征。在雷达回波的2D时频分布图像上应用Curvelet变换，可以更精确地定位Chirp信号的起始点、结束点以及其特征长度，从而提高检测的精度。 论文的流程大致如下：首先，对雷达回波进行Gabor时频变换，生成2D时频分布图；然后，对这个2D图像进行Curvelet变换，利用Curvelet变换的特性在噪声中提取出Chirp信号；最后，通过设置适当的阈值，可以从时频图像中去除噪声，进一步提升信号的检测和估计效果。 仿真结果证实了这种方法的有效性，但在实际应用中，如何合理设定Curvelet变换的系数门限仍然是一个待解决的问题，这将直接影响到信号检测的准确性和稳定性。 关键词涉及了Chirp信号、信号检测、Gabor变换、Radon变换、脊波变换以及Curvelet变换，这些是该领域的核心概念。文章的发表于2011年，表明这是一个相对较早的研究，但其提出的联合变换思路在当今的雷达信号处理领域仍然具有参考价值。 这篇论文通过结合Gabor变换的时频分析优势和Curvelet变换的曲线检测能力，为解决微弱Chirp信号的检测和估计提供了新的途径，对后续的相关研究和工程实践具有指导意义。