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1、聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果,盡我所知,在本學(xué)位論文中,除了加以標(biāo)注和致謝的部分外,不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果,也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對(duì)本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明。如11年弓月弓日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔,可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部?jī)?nèi)容,可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或
2、上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部?jī)?nèi)容。對(duì)于保密論文,按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名:加11年弓月弓日Abstract基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的線性調(diào)頻信號(hào)估計(jì)與分離研究AbstractLinearfrequencymodulation(LFM)signaliswidelyusedinradarandcomnmnicationsystemBecauseofthecomplicatedelectromagneticenvironment,
3、signalsortingandrecognitionbecomemoredifficultEspeciallyunderthelowsignaltOnoiseratio,LFMsignalparameterestimationhasgreatsignificanceMeanwhile,receivermayreceivemorethanonesignalsatonetime,SOhowtodetectandseparatesignal
4、sbecomeallimportantresearchtopicinthefieldofelectroniccountermeasureThemainresearchofthispaperishowtodetectandseparateLFMsignalsbyFractionalFourierTransform(FrFT)Thetraditionaltime—frequencyanalysismethodsuchasShortTimeF
5、ourierTransform(STFT)andWignerVilledistributionhaveproblemwithlowresolutionorcrossterminterferencewhileestimatingtheparameterofLFMsignalsComparedtOtraditionaltime—frequencyanalysismethodFrFTdoesnOthavetheseproblemsButtwo
6、dimensionalsearchisinvolvedinF汴TwhichhaveahugeamountofcomputationThiswillaffectrealtimeperformanceofsignaldetectionTwokindsofImprovedalgorithmarementionedinthispaper:OneisLFMsignalparmrxeterestimationbasedonFrFTinterpola
7、tionmethod;anotherisLFMsignalparameterestimationbasedonNuttallwindowEnergyBarycenterCorrectionMethod(EBCM)AlgorithmbasedOilFrFTInterpolationmethodusingspectruminterpolationtoenlargethesearchstepsizerandreducecomputationA
8、lgorithmbasedonNuttallwindowisusingthegoodperformanceofNuttallwindowtoimprovetheaccuracyofEBCM,andthen,estimatetheOrdernumberofFrFTbythecorrespondingrelationbetweenfrequencymodulationrateandtheOrdernumberofFrFTBythisOrde
9、rnumber,wecanhaveaccurateestimationoffrequencymodulationrateandinitialfrequencybysmallrangesearchAtlast,WeuseMATLABtosimulatethetwoAlgorithmMulti—componentsignalseparationmethodbasedonCLEANusingthemethodbymaskingknownsig
10、nalsThismethodcanseparatemulti—componentsignalsandcompletetheparametersestimationButthemethoddoesn’tfittotheideaofdimensionalityreductioninvolvedintwokindsofImprovedalgorithmPaperintroduceaimprovedmulti—componentsignalse
11、parationmethodbasedonCLEAN,whichcanbeusedintwokindsofImprovedalgorithmWealsouseMATLABtosimulatetheperformanceFinally,ahardwaresystemwithDSPisusedtotestthealgorithmTheexperimentalresultsareconsistentwiththeMATLABsimulatio
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