雷达体制中，线性调频信号由于其低截获率被广泛应用。对线性调频信号的检测一般 情况下，都是在带宽脉冲内举行。脉内分析主要是凭借信号在脉内的微小特性以此来分辨 一些复杂的信号。由时域分析，将信号表征在时频域中，分析信号的微小的特征。由于电 子环境日益繁杂，而且调制的方法越趋复杂，现有的检测方式在对多个线性调频信号以及 在低信噪比的情况下，对大规模复杂的信号进行检查和辨别是非常艰难的，为了能够实现 线性调频信号的实时检测和识别分辨，研究出更为好的方法势在必行。

1。2 课题研究背景及意义

线性调频信号广泛应用于各个领域，移动通信，压缩接收机，汽车撞击测试，军用民 用导航系统，电子测量，各种形式的雷达等。随着现代国防，无线电以及军事方面的发展， 电子系统对宽频带线性调频信号源的频率转换速率，线性度，体积和功耗等方面提出了更 为严格的要求。线性调频信号源已经成为现代电子系统的核心部件，系统采用的信号源的 好坏直接决定了该电子系统质量的高低。线性调频信号在时域内表现为直线型，所以常被 用作衡量时域分析是否有效的检测手段。线性调频信号在生物医学方面的应用也有很好的 应用前景。文献综述

1。3  研究方法的发展状况

19 世纪初，法国著名数学家傅里叶提出了著名的傅里叶级数，经过不断地发展和探 索，傅里叶分析在信号处理中处于十分重要的地位。傅里叶变换是处理平稳信号的一种最 为实用的工具，然而傅里叶变换并非没有缺点，傅里叶变换将信号分解为只有不同的频率 的正弦分量。所以变换后得到的是所有信号的频谱，并不能获得某一单独信号的特性。因 此对于多分量的非平稳信号就不能很好的进行分离。线性调频信号作为一种典型的非平稳 信号，它的噪声背景下的多分量的控制和相关参数的估计必须借助于其他非平稳信号的处 理工具。

非平稳信号处理有几种许多已经得到大家公认的比较好的处理方法，包括短时傅里叶 变换，小波变换，极大似然比检测，时频域解线调，谱相关理论，线性小波变换，分数阶

傅里叶变换等。下面会对几种比较有代表性的方法做简单的介绍。

1。4 本文主要工作

本文首先介绍线性调频信号，给出相关的定义式与频谱公式，再对线性调频信号的处 理方法做简要介绍。在研究线性调频信号时，首先需要的是产生信号，利用 MATLAB 中的 modulate 函数产生线性调频信号，因为对于雷达系统中的线性调频信号，主要研究的是 回波信号，在接收到回波信号后，先进行正交解调，在通过匹配滤波器进行脉冲压缩，回 波信号中会有噪声的存在，通过脉冲压缩的方法可以很好地减小噪声对回波信号中有用信 号的干扰。线性调频信号可以用四个主要的参数来描述，本文着重研究的是调频斜率，其 他参数可以在已知调频斜率后用解线调的方法求得。

2 线性调频信号

2。1 线性调频信号

线性调频信号一种频率跟着时间变化而产生线性改变的信号。

瞬时频率 w(t) 呈现出线性变化：

w(t) w0  kt

其中 w0 表示时间为零时的频率，k 表示频率改变的速率，当 k <0 时，频率随时间逐渐减小， 当 k >0 时，频率随时间逐渐增大。在一般的调频系统中，振荡的频率因为随输入信号电压 变大或变小。当基带信号的电压发生改变时，则振荡频率也会发生相应的改变。因此，可

用压控振荡器来进行直接调频。抗干扰能力，抗多径衰落能力，信号带宽等都会对数字调 制产生影响。通常而言，在低信噪比的情况下，一个好的调制方案应具有较好的无码间干 扰性能，占有较小的带宽，具有很好的抗多径衰落能力等。 MATLAB线性调频信号的检测与估计(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_86381.html