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低截获概率(Low Probability of Intercept, LPI)雷达具有低峰值功率、大时宽带宽积等出众优点,这导致传统截获接收机难以检测LPI雷达信号；同时LPI雷达多采用复杂信号调制方式,这也使得大部分传统信号参数估计算法的性能严重下降甚至失效。本文从LPI技术原理着手,对多个经典LPI雷达信号进行了性能分析,重点结合LPI信号的非平稳特点,详细研究了时频分布算法对LPI雷达信号进行检测及参数估计的性能,并对算法进行性能优化。主要研究内容包括：1)研究了LPI原理及技术,并结合截获因子概念详细分析了LPI雷达的工作原理；从时域、频域以及模糊函数等角度对多种典型LPI雷达信号进行了详细的仿真分析。2)研究了时频分布中的魏格纳-威尔分布(Wigner-Ville Distribution, WVD)及伪魏格纳-威尔分布(Pseudo Wigner-Ville Distribution, PWVD)推导了交叉项表示形式并分析了时频聚集性。不同噪声环境下,运用PWVD对各LPI信号进行仿真,仿真结果表明该算法具有很好的时频聚集性,但存在严重交叉项影响,降低了算法的整体性能。3)针对WVD中交叉项过大的问题,采用乔-威廉姆斯分布(Choi-Williams Distribution, CWD)对各LPI信号进行分析及调制参数提取,仿真结果表明虽然交叉项得到了很好地抑制,但其时频聚集性发生明显恶化,严重降低了参数提取的精度。4)针对交叉项过大或时频聚集性恶化的问题,提出采用信源熵对CWD进行参数优化的方法。首先讨论了该优化算法的原理,给出了具体实施步骤框图,并通过仿真得到所需优化参数；其次,采用优化后的CWD对各LPI信号进行仿真,仿真结果表明优化后CWD具有更优秀的性能,不但很好地抑制住了交叉项幅度,在时频聚集性方面也具有远好于一般CWD的表现,显著提高了参数提取的精度。