摘要
线性调频(LFM)信号作为一种典型的非平稳信号，在雷达、通信、声呐等领域应用广泛。
非平稳环境下，LFM信号的检测与参数估计面临着信号特征提取困难、噪声干扰严重等挑战，已成为信号处理领域的研究热点。
本文首先介绍了LFM信号的基本概念、特点以及应用背景，并对非平稳信号的分析方法进行了概述。
接着，重点阐述了近年来国内外学者在非平稳LFM信号检测与估计方面的主要研究成果，包括基于短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、分数阶傅里叶变换(FRFT)等时频分析方法，以及结合人工智能技术的检测与估计方法。
最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望，指出基于深度学习和新型时频分析工具的LFM信号检测与估计将成为未来研究的重点方向。
关键词：非平稳信号；线性调频信号；参数估计；时频分析；深度学习
线性调频(LinearFrequencyModulation,LFM)信号是指瞬时频率随时间线性变化的一类非平稳信号，具有良好的距离-速度分辨率和抗多普勒模糊特性，被广泛应用于雷达、声呐、通信、地震勘探、生物医学等领域[1-3]。
在实际应用中，由于目标运动状态变化、信道传播环境复杂等因素的影响，接收到的LFM信号往往会表现出非平稳特性，传统的基于平稳信号分析方法难以有效地对其进行检测和参数估计。
因此，研究非平稳LFM信号的检测与估计方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
非平稳LFM信号的检测与估计是指从接收到的含有噪声的信号中判断是否存在LFM信号，并估计出信号的频率、调频率、初始相位等参数。
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