周期AHT检测与频移分离：时频交叠LFMCW信号的有效解决方案

本文主要探讨了时频交叠LFMCW（线性调频连续波）信号在实际应用中的PAHT（周期阿利斯泰尔-赫尔姆霍茨变换）检测与频移分离问题。LFMCW信号因其在时域和频域的广阔特性，在复杂战场电磁环境中广泛使用，但当多个大时宽/带宽信号同时出现时，它们可能会在时频域上产生交叠，这给信号分离带来了挑战。 文章首先提出了基于周期AHT的检测算法。通过对匹配函数进行优化，该算法能够有效地积累接收到的交叠多周期信号的能量，从而提高检测概率。这种方法不同于传统的信号检测技术，能够更好地适应LFMCW信号的特性。 在检测到强信号后，通过解线性调制，作者利用信号的频率分布特性进行量化，估计出频率量化点与实际信号频率的偏差。这一步骤有助于减小频移的影响，并进一步改善窄带频域滤波的效果，提高信号分离的精度。 接下来，利用快速傅立叶逆变换（IFFT）技术，文章逐步恢复被分离的信号，形成一个完整的信号分离流程。整个过程在仿真环境中得到了验证，不仅考察了算法的检测性能，还对其复杂度进行了评估。 为了确保在低信噪比环境下的实用性，文中不仅展示了算法在分离效果上的验证，还采用了两种不同的方法来评价信号滤波的质量。这些评价手段确保了算法在实际应用中的鲁棒性和有效性。 本文的研究成果对于解决时频交叠LFMCW信号的分离问题具有重要意义，特别是在雷达侦察系统中，它有助于提升信号检测的准确性和抗干扰能力。该研究得到了国家自然科学基金面上项目和武器装备探索研究项目的资金支持，反映出该领域科研人员对这一问题的重视和持续投入。 熊智威、高宪军、杨承志和吴宏超等人针对时频交叠LFMCW信号的PAHT检测与频移分离技术进行了深入研究，为复杂电磁环境下的信号处理提供了一种创新的解决方案。通过理论分析和实际仿真，本文证明了这种算法的有效性和适用性，为相关领域的研究和工程实践提供了有价值的参考。