Wigner-Hough变换在多相码雷达信号识别中的优势

"这篇论文提出了一种新的多相码雷达信号识别方法，主要基于Wigner-Hough变换。针对多相码雷达信号的识别难题，文章分析了这类信号的时域和频域微观特性，并提出了两种基于Frank码的识别方法：高阶频谱识别法和分数傅里叶变换法。此外，还引入了一种创新的Wigner-Hough变换识别算法。通过计算机仿真，论文对比了各种方法在不同信噪比条件下的性能，并证实基于Wigner-Hough变换的算法在低信噪比环境下的识别效果更优。" 在雷达信号处理领域，多相码雷达信号的识别是关键问题之一，因为这种信号具有复杂的时频特性。本文首先介绍了多相码的基本概念，即通过改变信号相位来编码，从而提高雷达系统的分辨率和抗干扰能力。在时域和频域中分析这些信号的微观特性，可以揭示其内在的模式和结构。 为了提升识别效率，论文提出了两种基于Frank码的方法。Frank码是一种常用的多相码，因其良好的自相关性和低截断误差而被广泛应用。第一种方法是高阶频谱识别法，这种方法利用高阶统计特性来提取信号的特征，从而进行分类和识别。高阶频谱能捕获信号的非高斯分布信息，对于复杂信号环境有较好的适应性。 第二种方法是分数傅里叶变换法，FRFT是一种扩展了传统傅里叶变换的概念，允许在连续的复频率域内进行分析。FRFT能够提供非线性的时频分析，对于时变信号特别有用，它可以捕捉到多相码信号的动态变化特征。 然而，这两种方法在低信噪比环境下可能表现不佳。为解决这一问题，论文提出了一种基于Wigner-Hough变换的识别算法。Wigner-Hough变换结合了Wigner分布的时间-频率局部化特性和Hough变换的参数检测能力，能有效地识别出信号的周期性和结构。经过仿真验证，该算法在低信噪比条件下的识别性能优于其他两种方法，展示了其在恶劣环境下的优势。 总结来说，这篇论文通过深入研究多相码雷达信号的时频特性，提出并比较了几种识别方法，尤其是基于Wigner-Hough变换的方法，为多相码雷达信号的识别提供了新的思路和工具。这对于提高雷达系统在复杂环境下的性能，特别是在噪声干扰严重的情况下，具有重要的理论和实践意义。