线性调频信号的WVD-HOUGH变换仿真

WVD算法的性能，它能够同时描绘出信号在不同时间不同频率的能量密度和强度，而且准确度比较高，并且对线性调频信号具有最理想的时频聚焦性。HT则可以将被检测图像中的参数曲线在参数空间中凝聚起来形成与相应曲线对应的参数峰点。将二者结合起来能够取得很好的效果。 由于LFM信号的WVD中自主项的能量集中分布在一条直线上，且始终为正，所以，此能量分布直线经HT后能影射成一个尖锐的峰点；而WVD中的交叉项的能量幅度呈正负交替变化，所以经HT后不会形成峰点。 此外，对于高斯白噪声背景，噪声的WVD分布是分散的，因此不会形成峰点。所以，WVD-HT对白噪声背景和混响干扰情况也有很好的效果。