小波变换在LFM信号检测中的应用

"该资源是一篇发表在2006年《安徽大学学报(自然科学版)》第30卷第3期上的论文，作者是李强和王其中，主要探讨了一种基于小波变换的线性调频信号(LFM)检测方法。论文介绍了如何利用高斯线调频小波作为基函数来研究LFM信号的小波变换，并提出了一个基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计算法，该算法结合了'Clean'技术，经过计算机仿真验证了其有效性。" 文章详细阐述了线性调频信号在雷达和声纳探测系统中的重要应用，特别是在处理等加速运动目标回波以及空间线性阵列信号时。LFM信号的检测和参数估计在噪声环境中具有重要意义，而小波变换由于其多分辨率特性，成为了处理这类信号的理想工具。 论文选择了高斯线调频小波作为基函数，这是因为高斯函数具有良好的数学性质和物理意义，能够较好地适应LFM信号的时间频率特性。小波变换能够通过调整窗函数来平衡时间分辨率和频率分辨率，从而有效地分析非平稳信号。然而，当LFM信号包含多个强度相近的分量时，传统的小波变换方法可能无法准确分离和检测所有分量，尤其是当分量强度差距较大时，弱信号可能会被强信号掩盖。 为解决这个问题，论文引入了'Clean'技术，这是一种从强信号中分离弱信号的算法，常用于射电天文学领域。结合小波-Radon变换，该算法能更有效地检测多分量LFM信号并进行参数估计。Radon变换是一种将信号从空间域转换到直线投影域的方法，与小波变换结合，能提供更多的信号特征信息，有助于识别和分离信号的不同分量。 通过计算机仿真实验，作者验证了提出的基于小波-Radon变换和'Clean'技术的检测算法在处理多分量LFM信号时的优越性能。实验结果证明了这种方法的有效性，为LFM信号检测提供了新的思路和工具。 这篇论文为非平稳信号处理领域，特别是LFM信号的检测和参数估计，提供了一个创新且实用的解决方案，展示了小波变换和相关技术在复杂信号分析中的潜力。