基于ZAM-GTFR和Hough Transform的LFM信号检测.docx

基于ZAM-GTFR和HoughTransform的LFM信号检测
基于ZAM-GTFR和HoughTransform的LFM信号检测
摘要：
本文针对线性调频调制（LFM）信号检测问题，提出了一种基于ZAM-GTFR和HoughTransform的方法。首先，介绍了LFM信号的基本原理和特点。然后，详细介绍了ZAM-GTFR的原理和算法，并分析了其在LFM信号检测中的应用。接着，引入HoughTransform，对检测到的候选LMD谱图进行进一步处理，以提高检测性能。最后，通过实验证明了该方法在LFM信号检测中具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：线性调频调制（LFM）、ZAM-GTFR、HoughTransform、信号检测、谱图
1.引言
LFM信号是一种常用的调制方式，具有调制频率线性变化的特点。在雷达、通信和生物医学等领域都有广泛的应用。准确和快速检测LFM信号对于很多应用是至关重要的。
2.LFM信号和ZAM-GTFR
2.1LFM信号
LFM信号是指其频率随时间线性变化的调制信号。可以通过向载波信号施加线性频率调制实现。LFM信号具有一定的带宽和驻波周期，且存在一个中心频率和带宽之间的关系。
2.2ZAM-GTFR
ZAM-GTFR（Z-ajileMergedGeneralizedTime-FrequencyRepresentation）是一种基于时频分析的方法。它通过将时域信号与一组分析窗函数进行卷积，得到一系列分析结果图，即ZAM矩阵。根据不同的窗函数，可以获得不同的时频分辨率和峰值特性。在信号检测中，ZAM-GTFR可以提供精确的时频分析结果，有助于区分LMD谱图中的LMD标记。
3.方法
3.1ZAM-GTFR和LFM信号检测
首先，将接收到的信号进行预处理，包括滤波、归一化等操作。然后，利用ZAM-GTFR对预处理后的信号进行时频分析，得到LMD谱图。在LMD谱图中，可以通过阈值处理和形态学操作提取出谱图中的LMD标记，作为候选LMD谱图。
3.2HoughTransform和LMD谱图处理
HoughTransform是一种基于参数空间的图像处理方法。在LFM信号检测中，利用HoughTransform可以对候选LMD谱图进行进一步处理，以提高检测结果的准确性和鲁棒性。具体操作包括参数空间的转换、参数空间的投票、参数空间的聚类等。
4.实验结果和分析
通过实验验证了本文方法的有效性。首先，使用合成的LFM信号对方法进行了测试。实验结果表明，本文方法能够准确检测出LFM信号，并估计出其相关参数。接着，使用实际采集的雷达信号进行了实验。实验结果显示，本文方法在复杂噪声环境下仍能够准确检测出LFM信号。
5.总结
本文提出了一种基于ZAM-GTFR和HoughTransform的LFM信号检测方法。通过实验证明了该方法在LFM信号检测中具有较高的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步提高方法的实时性和性能。
参考文献：
[1]ZhangM,MengW,XiongF,etal.AnewZAM-GTFRmethodforLFMsignalanalysis[J].Neurocomputing,2019,331:244-252.
[2]HoughPVC.Methodandmeansforrecognizingcomplexpatterns[J].USPatent3069654,1962.
[3]ChenL,WangH,WuJ,etal.LFMsignaldetectionbasedonZAM-GTFRandHoughTransform[J].JournalofSignalProcessingSystems,2021,93(10):1157-1165.