1. 本选题研究的目的及意义
线性调频(LFM)信号作为一种基本的调制信号，在雷达、通信、声呐等领域应用十分广泛。
其在时域表现为频率随时间线性变化的信号，在频域表现为具有一定带宽的信号。
传统的平稳LFM信号分析方法在处理非平稳LFM信号时会遇到很大的困难，主要表现在以下几个方面：第一，传统的傅里叶变换只能获得信号的全局频率信息，无法获得信号频率随时间变化的信息；第二，传统的参数估计方法基于信号的平稳性假设，对于非平稳信号的参数估计精度较低。
2. 本选题国内外研究状况综述
非平稳线性调频信号的检测与估计是信号处理领域的一个重要研究方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在非平稳LFM信号的检测与估计方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本论文将围绕非平稳线性调频信号的检测与估计问题展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.非平稳线性调频信号的特征分析：分析非平稳线性调频信号的时频特性，将其与平稳线性调频信号进行对比，研究其在时频域的区别和联系。
2.基于短时傅里叶变换的检测与估计方法：研究短时傅里叶变换在非平稳线性调频信号分析中的应用，提出基于短时傅里叶变换的信号检测和参数估计方法，并对其性能进行分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解非平稳线性调频信号检测与估计领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.理论分析阶段：分析非平稳线性调频信号的特性，研究其与平稳线性调频信号的区别和联系，为后续算法设计提供理论指导。
3.算法设计阶段：针对非平稳线性调频信号的特点，设计基于短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布和分数阶傅里叶变换的信号检测与参数估计方法，并对其进行理论分析，推导其性能指标。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出基于改进型时频分析方法的非平稳线性调频信号检测与估计方法：针对传统时频分析方法在处理非平稳线性调频信号时存在的不足，本研究将探索改进型时频分析方法，例如基于reassignedsmoothedpseudo-Wignerdistribution的方法，以提高信号检测和参数估计的精度和鲁棒性。
2.提出基于深度学习的非平稳线性调频信号检测与估计方法：利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，本研究将探索基于深度学习的非平稳线性调频信号检测与估计方法，以实现对复杂环境下信号的高精度、自适应检测和估计。
3.将所提方法应用于实际场景：本研究将尝试将所提出的方法应用于雷达、通信等实际场景，例如雷达目标识别、通信信号解调等，以验证其在实际应用中的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 秦策,陈贤,王路.基于广义分数阶傅里叶变换的多分量LFM信号参数估计[J].信号处理,2020,36(02):224-230.
[2] 邓丽,刘忠,黄勇,等.基于多重分形和改进NetDTI-YOLOv3的心电信号识别[J].仪器仪表学报,2023,44(01):144-153.
[3] 刘阳,周云,李永,等.基于参数化时频分析的LFM信号参数估计方法[J].计算机应用研究,2021,38(04):1025-1028 1033.
