罗兰C信号周期识别：Wigner-Vill变换方法

"罗兰C周期识别的Wigner-Vill变换分析" 本文主要探讨了如何通过Wigner-Vill变换提升罗兰C（Loran-C）信号的周期识别能力，旨在克服传统时域和频域分析方法的局限性。罗兰C是一种长距离导航系统，其信号分析对于准确获取定位信息至关重要。作者朱银兵、许江宁、曹可劲和崔国恒来自海军工程大学电气与信息工程学院，他们进行了深入的研究并发表了这一技术论文。 在分析中，研究者首先研究了Wigner-Vill变换在罗兰C信号中的特性。Wigner-Vill变换是一种多分辨率分析工具，它能够在时频域中同时展示信号的信息，既保留了时间局部性，又包含了频率信息，因此特别适合处理非平稳信号，如罗兰C信号。 接着，他们通过仿真分析了几个关键因素对罗兰C周期识别的影响，包括样本长度、天线输入端的信噪比（SNR）、天地波幅值比（SGR）以及天地波相位差。样本长度决定了信号分析的精度和稳定性；SNR直接影响到信号质量，较高的SNR可以提高识别效果；SGR反映了天空波与地面波的比例，这对信号传播路径的分析至关重要；而天地波相位差则能揭示信号传播过程中的相位变化情况。 实验结果显示，罗兰C信号经过Wigner-Vill变换后，其峰值表现稳定，且具有良好的抗噪声性能。这意味着即使在噪声环境中，也能有效地保持信号特征。进一步地，研究人员发现，根据不同的天地波相位差，罗兰C信号的Wigner-Vill变换最小峰值所对应的频率点也会有所不同，这一特点为周期识别提供了新的思路。 通过这种方法，研究者提出了一个有效策略：利用这些频率点差异进行周期识别，可以显著提高识别的准确性和可靠性。这不仅拓宽了对罗兰C信号分析的途径，也为类似导航系统的信号处理提供了有价值的参考。 这篇论文深入研究了Wigner-Vill变换在罗兰C信号周期识别中的应用，强调了其优势并给出了实际应用的指导，对于提高导航系统的性能和抗干扰能力有着重要的理论和实践意义。同时，该研究也对其他领域的时频分析提供了启示，尤其是在处理复杂环境下的信号处理问题。