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    摘  要：近年来，随着电子技术的飞速发展，电子战也愈演愈烈并将逐渐成为战争的主要形式。在现代战争中，许多武器系统都离不开雷达，因此对雷达信号的高质量分析具有十分重要的意义。线性调频信号（Linear Frequency-Modulated，LFM）是一种广泛使用在雷达、语音、声纳等领域的信号。本文主要研究线性调频信号的检测与参数估计，介绍了几种基于联合时频分析的几种方法，主要有短时傅里叶变换（short-time Fourier transform，STFT），小波变换（wavelet transform，WT），维格纳-威利分布（Wigner-Ville）以及Wigner-Hough变换，并阐述了各自的特征。通过MATLAB仿真比较了Wigner-Ville分布和Wigner-Hough变换对线性调频信号的检测性能，结果表明，Wigner-Hough可以更清晰准确地检测到线性调频信号。最后采用了短时傅里叶变换对线性调频信号进行参数估计，并通过仿真证明了可行性。65713

    毕业论文关键词：线性调频信号，短时傅里叶变换，Wigner-Hough变换，参数估计

    Abstract: In recent years,with the rapid development of electronic technology,electronic warfare has intensified and will gradually become the main form of war.In the modern war,many weapons systems are inseperable from the radar,so high quality analysis of radar signal is of great significance.LFM is widely used in radar,voice and sonar.This paper mainly studies the detection and parameter estimation of LFM.It introduces several methods based on jonit-time frequency analysis,including short-time Fourier transform,wavelet transform,Wigner-Ville distribution and Wigner-Hough transform，and also expounds the characteristics of each method.Comparing Wigner-Ville distribution and Wigner-Hough transform for the detection performance of LFM by matlab simulation,it shows that Wigner-Hough transform can detect LFM more clearly and accurately.By the Short-time Fourier transform of LFM  parameter estimation,the simulation proved the feasibility.

    Key words: LFM；Short-time Fourier transform；Wigner-Hough transform；Parameter estimation

    目录

    1 绪论 4

    2 线性调频信号 4

    2.1 脉冲压缩雷达 5

    2.2 线性调频脉冲压缩信号 5

    3 联合时频分析以及在信号处理中的应用 6

    3.1 联合时频分析 8

    3.2 短时傅里叶变换 9

    3.3小波变换 10

    3.4 Wigner-Ville分布 12

    4 基于时频分析的线性调频信号的检测 12

    4.1检测理论 12

    4.2基于Wigner-Hough的线性调频信号的检测 12

    5 基于联合时频分析的线性调频信号的参数估计 17

    5.1基于短时傅里叶变换的参数估计 17

    5.2MATLAB仿真结果 18

    结论 20

    参考文献 21

    致  谢 22

    1 绪论

    近年来，随着电子技术的飞速发展，电子战也愈演愈烈并将逐步成为战争的主要方式。在现代战争中，很多军械体系都离不开雷达，但是雷达信号的环境又是复杂多变的，于是对雷达信号的高质量分析具有十分重要的意义。线性调频信号就是典型的雷达信号。

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