多径BOC信号捕获性能分析

针对多径情况下存在一阶多普勒变化率的高动态二进制偏移载波(Binary Offset Carrier,BOC)信号捕获困难的问题,本文提出了基于部分匹配滤波器(Partial Matched Filter,PMF)和分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)相结合的多径情况下高动态BOC信号的捕获算法。该算法首先利用PMF对信号进行分段积分处理,然后利用FRFT所具有的使不同的线性调频信号(Linear Frequency Modulated,LFM)在不同的FRFT域呈现能量聚集的特性确定直达信号,最后在直达信号所对应的最优FRFT域完成对BOC信号的捕获。该算法可以在确定直达信号的同时抑制除直达信号外的多径信号,通过仿真结果可知,该算法可以在信噪比为-7 dB的情况下实现对存在一阶多普勒变化率的多径BOC信号的捕获。      

基于FRFT的双二进制偏移载波信号捕获算法

为了解决传统算法无法实现高动态下双二进制偏移载波(Dual binary offset carrier modulation,DBOC)信号同步的问题,提出了一种离散多项式相位变换(Discrete Polynomial phase Transformation,DPT)与部分匹配滤波器(Partial Matched Filter,PMF)结合分数阶傅立叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的算法。该算法首先通过DPT-FFT方法得到的动态阶数判断接收信号是否需要降阶处理,如果信号带有二阶多普勒变化率,先对信号进行降一阶处理,然后用PMF-FRFT的方法进行捕获。如果信号没有二阶多普勒变化率,只带有一阶多普勒变化率,直接使用PMF-FRFT的方法进行捕获。由MATLAB仿真结果可知,该算法相比DPT-PMF-FFT算法捕获概率有近 9.5dB的提升,并且该算法有效缩短了捕获时间。所以该算法可以较好完成高动态下信号的捕获。      

基于叠加Chirp信号的载波频率捕获方法研究

以Chirp信号作为参考序列,以弱功率直接与成型滤波后的有用数据叠加,然后经载波调制发送,节约了带宽资源和功率资源。在接收端利用Chirp信号的恒包络性和Chirp信号在相应分数阶傅里叶域的时频聚集特性,对接收信号进行分数阶傅里叶变换(FRFT),搜索到峰值坐标、完成Chirp信号参数估计,从而得出载波的多普勒频偏和频偏变化率,完成载波捕获,并抵消掉叠加信号,经仿真验证,该理论方法可行。     

分数阶傅里叶变换在水下多目标方位估计中的应用研究

线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号作为一种具有大时宽带宽积的信号被广泛应用于主动声纳中以进行水下目标方位估计。分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）技术对LFM信号分析具有独特的优势,本文通过对FRFT的理论研究,分析其应用于水下多目标方位估计领域的可行性。对于FRFT最优阶次搜索中存在的误差影响,本文研究范数约束Capon波束形成技术（Norm Constrained Capon Beamforming,NCCB）,利用NCCB算法提高FRFT预处理后的目标方位估计的稳健性。最后,本文将分数阶预处理与稳健波束形成算法结合,通过计算机仿真验证了基于FRFT预处理的NCCB算法在低信噪比环境下仍然可以实现水下多目标方位的稳健估计。      

基于分数阶傅里叶变换的低信噪比线性调频信号参数快速估计算法

针对低信噪比线性调频信号参数估计精度低且运算量大的问题,该文提出一种基于高效分数阶傅里叶变换(FRFT)和分数阶频谱4阶原点矩的快速估计算法。该算法通过判断调频斜率的正负,以确定旋转阶次所在初始区间;进而应用高效FRFT获得初始旋转阶次;最终利用分数阶频谱4阶原点矩,进一步确定搜索区间和步长,实现精准搜索,从而满足参数精度的要求。实验结果表明,该算法尤其适合用于低信噪比情况下的线性调频(LFM)信号检测与参数的准确估计,而且运算量较低。     

基于分数阶傅里叶变换的低信噪比线性调频信号参数快速估计算法

针对低信噪比线性调频信号参数估计精度低且运算量大的问题,该文提出一种基于高效分数阶傅里叶变换(FRFT)和分数阶频谱4阶原点矩的快速估计算法.该算法通过判断调频斜率的正负,以确定旋转阶次所在初始区间;进而应用高效FRFT获得初始旋转阶次;最终利用分数阶频谱4阶原点矩,进一步确定搜索区间和步长,实现精准搜索,从而满足参数精度的要求.实验结果表明,该算法尤其适合用于低信噪比情况下的线性调频(LFM)信号检测与参数的准确估计,而且运算量较低.     

海杂波背景下基于FRFT的多运动目标检测快速算法

针对海杂波背景中多运动目标检测问题,建立了目标检测和参数估计模型,结合小波包变换（WPT）的多尺度分辨能力和分数阶Fourier变换（FRFT）对线性调频（LFM）信号良好的能量聚集性的特点,提出了一种应用小波包变换的FRFT域动目标检测算法。算法采用“最小Shannon熵”标准确定最优小波树,利用阈值删除技术,对不同频段信号进行滤波,达到抑制海杂波的目的;经分数阶Fourier变换后,取峰值的绝对值作为检测统计量,与门限进行比较后判断目标的有无。采用分级迭代运算的方法估计目标参数,大大提高了运算速度,降低了运算量;借鉴“CLEAN”思想,有效地解决了强目标对弱目标的遮蔽影响。经X波段实测海杂波数据验证,算法具有良好的检测海杂波中微弱动目标的能力。      

LFM信号参数估计的FRFT-HOC方法

引入高阶累积量的概念对不同阶次FRFT对LFM信号的聚焦能力进行定量描述,从而构造了LFM信号的FRFT-HOC特征谱,以此为基数分别结合步进式搜索和粒子群优化算法提出两种峰值点精搜方法,并根据峰值点坐标与LFM信号之间的定量关系实现了LFM参数估计。由于算法只涉及到一维参数搜索且定义域区间宽度可控,因此运算量大大降低。论文比较了四种FRFT-HOC特征的峰值区分能力,分析了FRFT阶次估计精度对LFM信号参数估计的影响,最后通过仿真实验对改进算法的LFM参数估计性能进行了验证。      

LFM信号的FRFT模函数对称特性及参数估计

通过数学推导发现了时间无限长线性调频（LFM）信号的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数具有对称性,且单边单调。之后经过分析,得出时限LFM信号的FRFT模函数也具有较好的这种特性。根据此结论提出了基于FRFT的时限LFM信号检测与参数估计的新方法,此方法采用两级搜索,克服了FRFT算法误差对线性调频信号的FRFT模函数对称性和单调性的影响,在减少了运算量的同时提高了参数估计精度。仿真分析证实了此方法的有效性。     

匀速运动目标逆合成孔径激光雷达成像算法

由于逆合成孔径激光雷达（ISAL）发射信号具有超短波长、超大带宽的特点,在对匀速运动目标成像时,其回波信号存在色散效应,且目标散射点容易产生越距离单元徙动,利用传统的距离-多普勒成像算法将无法获取理想的ISAL图像。在对匀速运动目标回波精确建模的基础上,深入分析了由于目标运动引入的距离色散。提出利用分数阶Fourier变换（FRFT）补偿距离像色散,并对距离压缩后的回波信号进行预相干化处理,之后结合keystone变换消除目标散射点存在的越距离单元徙动,并最终实现对目标的高分辨成像。仿真实验验证了成像算法的有效性。     

基于FRFT的末制导雷达海面动目标检测方法

为有效提高反舰导弹动目标检测性能,利用分数阶Fourier变换(FRFT)对线性调频(LFM)信号良好能量聚集性的特点,提出了基于FRFT的末制导雷达海面微动目标检测方法。首先,针对舰船目标的不同运动状态,分别建立目标平动(匀速和匀加速)以及三维转动(横滚、俯仰和偏航)模型,得到动目标回波的多普勒和微多普勒频率,在短的观测时间范围内,可近似建模为LFM信号。其次,通过计算雷达回波信号在不同变换阶数下的FRFT,形成二维参数平面,在此平面内,采用非参量恒虚警检测器形成自适应门限,并进行动目标判决。最后,仿真分析了算法的性能和影响因素。     

基于分数阶Fourier变换减小OFDM系统PAPR的研究

介绍了基于分数阶Fourier变换的OFDM系统,给出了这种系统中经过变换后的信号的表达形式,探讨了该系统在不同的调制方式下（QAM调制和QPSK调制）使用Clipping算法降低系统PAPR的情况,并使用Matlab对不同阶数的CCDF进行了仿真。仿真结果表明,QAM调制下基于分数阶Fourier变换的Clipping算法性能不如基于傅立叶变换的Clipping算法好,而在QPSK调制方式下基于分数阶Fourier变换的OFDM系统PAPR性能比基于傅立叶变换的OFDM系统性能有了显著的提高。     

多相编码雷达信号参数快速估计方法

针对Wigner-Ville分布、Radon-Wigner变换估计多相编码雷达信号参数存在运算量大、估计精度低等问题,本文提出了基于Radon-ambiguity变换和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合分析的参数快速估计方法。该方法采用Radon-ambiguity变换估计信号调制斜率,采用分数阶傅里叶变换估计载频、周期等,通过两次一维搜索峰值来估计信号的参数,与Wigner变换、Radon-Wigner变换的二维搜索峰值相比,运算量大大降低,且提高了参数估计精度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

Acquisition algorithm for BOC signals in high dynamic environment

As the synchronization of binary offset carrier (BOC) signals couldn’t be realized in high dynamic environment by traditional acquisition algorithms,an acquisition algorithm based on fractional Fourier transform (FRFT) and discrete polynomial-phase transform (DPT) was proposed.Firstly,the algorithm determined how to process the received signal according to the dynamic order obtained by the order operation.And then the acquisition was achieved by searching the spectral peak of the FRFT algorithm to obtain the estimation of dynamic parameters and code phase.Theoretical analysis and simulations show that the proposed algorithm eliminates the influence of second-order doppler shift rate based on original FRFT acquisition algorithm,which can successfully capture high dynamic BOC signals.The proposed algorithm further enhances the dynamic adaptability and anti-noise performance and has superior performance in detection probability and acquisition time in comparison with other algorithms.     

分数阶傅里叶变换（FRFT）用于调制方式识别

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的通信信号调制方式自动识别方法。给出了FRFT归一化修正零均值幅度这一特征,用于模拟调制信号与数字调制信号联合自动识别。新方法分析了多种常用调制信号的FRFT谱特性,利用分数阶傅里叶变换可以展示出信号从时域逐步变化到频域的所有变化特征的特性,可以很好地分类识别多种调制信号。实测数据和仿真结果表明,在调制信号的信噪比大于10dB时,其总体识别率达90%以上。该方法具有识别效率高,识别效果好等优点,并具有实用性和可行性。     

一种分数阶傅里叶变换快速算法的研究

介绍了分数阶傅里叶变换的定义,接着提出了一种分数阶傅里叶变换的快速算法,其中分数阶傅里叶变换快速算法分三步进行:线性调频信号乘法,线性调频信号卷积,另一个线性调频信号乘法,从而利用FFT来计算FRFT。这种算法思想直观,结果与连续FRFT的输出接近。最后用具体的信号作了计算机仿真,并给出Matlab仿真结果图。     

Improving GPS Receivers Positioning in Weak Signal Environments Based on Fuzzy SSMF-FFT and Fuzzy Kalman Filter

With the advent of global positioning system (GPS) and the increasing expansion of technology, improving GPS receivers positioning has attracted great attention. When the signal received by these receivers is weak, receiver functioning becomes impaired. Due to the existing noise and the presence of Doppler shift in weak signal conditions, the signal acquisition section becomes problematic and in weak signal conditions or phase lock loop (PLL), the tracking section design of noise conditions gets difficult. In case of a lock loss on the signal, the user will not be able to calculate the Doppler frequency and the system will diverge. Therefore, a robust algorithm for the GPS receiver PLL is very vital. In this paper, the squared segmented matched filter-fast Fourier transform algorithm is used to improve the acquisition of weak GPS signals with an average SNR of 15 dB. By using the matched filter, the SNR is maximized and the code phase estimation will be more accurately. Also, the use of a segmented filter before the FFT reduces the number of FFT points and therefore, the computational complexity is reduced. To calculate the number of batches and obtain the best acquisition output, in the proposed algorithm, the system becomes fuzzy. In tracking section, fractional Fourier transform (FRFT) with the PLL based on fuzzy Kalman filter (FKF) is used to reinforce it against weak signal environments. The FRFT is used for estimating frequency and acceleration, and a third-order FKF is used for designing the PLL. As a result of these changes, the RMSE of positioning is improved more than 35%.