【摘 要】
：
为了克服传统的全域搜索法在旋转LFM信号参数估计过程的繁琐问题,提出基于分数阶傅里叶变换(FRFT)与魏格纳分布(WVD)的旋转LFM信号参数估计方法。通过分析旋转LFM信号的性质
【机 构】
：
西南科技大学信息工程学院,中国工程物理研究院,
论文部分内容阅读
为了克服传统的全域搜索法在旋转LFM信号参数估计过程的繁琐问题,提出基于分数阶傅里叶变换(FRFT)与魏格纳分布(WVD)的旋转LFM信号参数估计方法。通过分析旋转LFM信号的性质和特性,给出了该信号的FRFT形式。基于WVD良好的时频分辨率,得到了清晰的调频信号时频分布,并且给出旋转LFM信号参数估计的具体步骤。仿真实验结果表明,该方法有效可行。
In order to overcome the cumbersome problem of the traditional global search method in the parameter estimation of rotating LFM signals, a parameter estimation method of rotating LFM signals based on Fractional Fourier Transform (FRFT) and Wigner Distribution (WVD) is proposed. By analyzing the properties and characteristics of the rotating LFM signal, the FRFT form of the signal is given. Based on the good time-frequency resolution of WVD, a clear time-frequency distribution of the FM signal is obtained, and the specific steps of parameter estimation of the rotating LFM signal are given. Simulation results show that this method is effective and feasible.
其他文献
针对蜂窝网用户在高速数据传输时能耗过高的问题,基于认知蜂窝网络模型,提出了一种通过合理利用认知网络资源进行多网络并发传输的最大能效传输策略.该策略利用多模终端可以
目的探讨颅脑创伤患者颅内压波形中纺锤波的临床意义及其发生机制。方法回顾性纳入2016年3月至2016年12月上海交通大学附属仁济医院神经外科收治的50例颅脑创伤患者。所有患者均行颅内压监测。50例患者中，出现纺锤波18例(试验组)，未出现纺锤波32例(对照组)。比较两组的出院格拉斯哥昏迷评分(GCS)、住院时间以及随访3个月时的格拉斯哥预后分级(GOS)，并分析出现纺锤波时颅内压波形各参数的变化。
目的 探究颅脑创伤患者术后脑温(包括脑室内、脑实质内或硬脑膜下腔)、腋温、肛温和膀胱温度之间的关系,以及脑温与患者预后之间的关系.方法 多中心前瞻性连续纳入2016年3月
路由器别名解析是基于traceroute机制的因特网路由器级拓扑测量中的难点和重要环节之一，生成的路由器级拓扑图的结构特征与别名解析完全性密切相关。以具有幂律分布的拓扑
无线通信在军事通信领域一直占有重要地位。新时期军事斗争中,指挥员需要实时地获得现场的视频、语音信息,而传统的无线电台仅仅能够传输数据和话音,已不能满足需要。设计了
“当前粗放式、低效率的增长模式，使得与建筑相关的耗能已占社会总耗能的46.7%。”住建部科技与产业化发展中心梁浩博士称，绿色建筑可以节约资源、保护环境和减少污染，为人们提
在当今信息化时代,移动通信技术在各行各业中都彰显了它独特的优势.电子商务、物流配送等都是利用移动通信技术进行发展的领域,这些行业通过利用移动通信技术提高了工作效率
为改善认知网络通信性能,根据机会协作通信技术思想,提出了基于信道系数的认知网络节点选择算法,并对算法性能进行了研究.结果表明,该算法能够有效提高频谱资源利用效率、提
网络安全技术历来是网络技术的重要组成部分,没有足够的安全保证的网络是没有应用前景的.无线传感器网络作为一种起源于军事领域的新型测控网络技术,其网络安全性问题显得更
目的观察分别及联合抑制Rac及Rho通路后3D水凝胶中恶性胶质瘤细胞的侵袭迁移运动形式与整合素表达的变化。方法应用脂质体介导pCMVLifeAct-TagGFP2质粒转染U87细胞，将转染后细胞分为NSC23766处理组、Y-27632处理组、NSC23766和Y-27632联合处理组、空白对照组，前3组分别加入100 nmol/mL NSC23766、10 nmol/mL Y-27632、100