LFM信号检测：Wigner-Hough变换方法的性能分析

"本文主要探讨了基于Wigner-Hough变换的线性调频(LFM)信号检测性能，结合广义似然比检验(GLRT)理论，分析了在双门限条件下的检测效果，并提供了虚警概率和检测概率的数学公式。文章还探讨了不同目标起伏类型对LFM信号检测性能的影响，并通过计算机仿真对比了傅立叶变换与Wigner-Hough变换在LFM信号检测中的优劣。" LFM信号检测是雷达和通信系统中的关键问题，而Wigner-Hough变换作为一种信号处理方法，能够更好地捕捉信号的时间-频率特性，因此在LFM信号检测中展现出优越性。Wigner-Hough变换是将Wigner分布与Hough变换相结合，利用Wigner分布的时间-频率局部特性，结合Hough变换的参数估计能力，有效识别LFM信号。 在双门限检测策略下，分析LFM信号的检测性能需要考虑虚警概率和检测概率。虚警概率(PF)是指在无信号存在的情况下，检测算法错误地报告有信号的概率，而检测概率则是真实信号存在时被正确检测到的概率。通过对这两个概率的数学建模，可以评估不同检测方法的性能。 GLRT理论在此过程中起着核心作用，它提供了一种在高斯噪声背景中优化检测器性能的方法。通过最大化似然比来确定最佳检测阈值，GLRT能够在保持一定虚警率的同时，提高检测概率。 在实际应用中，LFM信号可能受到不同类型的起伏影响，如大气散射、多径传播等，这些因素会改变信号的传播特性，从而影响检测性能。文章通过计算机仿真，比较了Wigner-Hough变换在不同目标起伏情况下的LFM信号检测效果，进一步验证了该变换的适应性和优势。 此外，傅立叶变换作为经典的时间-频率分析工具，通常用于信号的频谱分析。然而，对于LFM这类非平稳信号，傅立叶变换可能会导致时间分辨率和频率分辨率之间的折衷。相比之下，Wigner-Hough变换能够同时提供良好的时间-频率分辨率，因此在LFM信号检测中可能表现出更好的性能。 这篇论文深入研究了Wigner-Hough变换在LFM信号检测中的应用，不仅提供了理论分析，还通过仿真结果展示了其在实际场景中的优势，对于理解LFM信号检测以及改进现有检测算法具有重要参考价值。