多分量线性调频信号的Wigner-Ville分布交叉项去除

pulbieup

( G0 m9 M- @5 a. M# w) `5 L1 l' R

多分量线性调频信号的Wigner-Ville分布交叉项去除

摘要:针对多分量线性调频信号WVD( Wigner-Ville Distribution)检测中的交叉项问题,提出一种交叉项去院方法.利用自项和交叉项的频率特性,将WVD时频矩阵进行坐标旋转,在变换域上滤波去除交叉项.理论推导了矩降旋转变换公式以及旋转后自项和交叉项的表达式,并且针对缓慢震荡的交叉项受滤波器性能限制不能完全去除的情况,提出能量加权的方法进行改进.仿真和实验结果验证,该方法不仅能够去除交叉项,且不会降低分辨率.
关键词: Wigner-Ville分布;交叉项;时频分辨率;能量加权
4 A" l' ]/ }  j/ Z% p. Q

' _$ z. v+ I, }5 q1引言
. r) ~( n- ]" `' g8 |作为一种常用非平稳信号,线性调频信号(LFM,Linear Frequency Modulation)在雷达、声呐等领域被广泛应用.对于非平稳信号,时频分析是一类有效的处理方法,它能够同时给出信号的时间和频率信息.尽管大部分的时频表示能够提供很好的时间或频率分辨率，但是不能兼顾两者,因此需要一种能够具有更好性能的表示方法，Wigner-Ville分布(WVD)就是其中之一.相比于其他时频表示,WVD不含窗函数,避免了线性时频表示中时间分辨率和频率分辨率的互相牵制,具有良好的时频聚集性,时频边缘特性,没有一种时频分布的时频分辨率能出其右,是最重要的时频分析方法".
由于WVD是双线性变换,在处理多分量信号时，严重的交叉项干扰限制了它对信号的有效分析以及参数提取.在工程应用中,所处理的信号大多是多分量信号,因此,如何去除多分量信号的WVD交叉项干扰并保持其优良特性成为一个重要研究方向.为此,国内外许多学者进行了该方面的研究,并提出一系列交叉项抑方法,如核函数法、非线性滤波﹑信号分解、形态滤波、Hough变换等.核函数法[2是最早出现的WVD交叉项抑制方法,其本质是加窗平滑,但往往不能完全去除交叉项,并且会降低时频分辨率.核函数的种类有很多,应根据它们的特点以及待处理信号来进行选择.文献[3]
) {& j; s6 f+ ^3 I- K) p
. F- o2 L, t9 i( j; L

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

9 K( |! g6 g) s( Z6 S6 C( C
4 o% g  {" \* r9 y
+ _  t5 Q% d  L0 h( Q# |

3 W9 G: O: Y4 a- j; C3 H" r! m

' @5 @& a8 `3 k1 X$ R: ~

NingW

多分量线性调频信号的Wigner-Ville分布交叉项去除