一种提高连续波雷达目标检测精度的方法

为线性调频连续波雷达在多个运动目标信息接近的情况下识别出目标,提出了一种利用FFT+CZT+相关系数的算法。由于线性调频连续波雷达本身存在距离 速度耦合的问题,在测量多个运动目标的情况下会出现大量的虚假信息。从而造成了目标误检率高的问题。该算法利用FFT+CZT将上下扫频差拍信号频谱进行细化,然后计算它们的相关系数,由相关系数确定频谱的相似程度,从而完成上下扫频差拍信号的频谱配对。同时对频谱进行CZT变换的处理,也提高了雷达多目标测距测速的精度。通过Matlab的仿真实验,结果表明提高测距测速精度的同时也降低了雷达的误检率。     

LFMCW雷达多目标检测技术研究

调频非线性的存在影响了线性调频连续波(LFMCW)雷达目标检测能力和距离分辨率.为此,文中提出了一种软件方法实现调频非线性校正的方法.在分析了当前压控振荡器部件的电压频率控制特性基础上,讨论了调频非线性对差频回波信号的影响,将具有调频非线性的雷达目标检测问题转化为差频信号中目标调频分量的检测问题;利用LFM信号在分数阶傅里叶域上呈现出能量聚集这一特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的LFMCW雷达多目标检测方法.仿真试验表明,该方法不仅可以有效地改善具有较大调频非线性的LFMCW雷达的目标距离测量精度,同时也提高了多目标的分辨能力.     

LFMCW雷达运动目标距离与速度超分辨估计

超分辨谱估计算法能得到比传统周期图法高得多的分辨率,针对LFMCW雷达动目标检测问题,本文提出一种基于状态矢量空间方法的LFMCW雷达距离与速度超分辨估计方法。文中介绍了状态矢量空间方法的基本原理并分析了三角LFMCW雷达上、下扫频段差频信号的特点,使用基于状态矢量空间方法估计差频信号频谱,同时给出了相应的运动目标距离与速度的估计算法。该算法解决了LFMCW雷达动目标去耦问题,与传统FFT方法相比提高了运动目标距离与速度的分辨率和估计精度。仿真结果证明了该算法的有效性。      

基于FFT的高精度FMCW雷达频率估计算法

在FMCW(调频连续波)雷达测距测速系统中,通常采用FFT(快速傅里叶变换)算法对差频信号进行频率测量。针对Rife算法在信号频率位于FFT量化频率附近时频率估计精度较低的问题,提出了一种改进的频率估计算法。该算法首先对信号作FFT并索引峰值谱线位置,然后对主瓣内幅度最大的两条谱线的系数进行线性组合,来等效实现加Hanning窗FFT,最后进行频率估计。仿真结果表明:该方法具有更高的精度,可应用于FMCW(调频连续波)雷达差频信号频率的测量,能有效地减小频率测量误差,提高距离分辨率。     

一种LFMCW雷达距离速度去耦合方法

宽带线性调频连续波雷达应用非常广泛,但目标运动会带来距离与速度耦合的问题从而使距离谱产生模糊。文中在分析目标回波信号基础上,提出了一种基于Radon-Ambiguity变换与分数阶傅里叶变换的距离速度去耦合新方法。该方法利用Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换分别估计回波信号的调频率和估计初始频率,最终实现距离速度去耦合。仿真结果验证了该算法的有效性,算法同时具有速度快、精度高等优点。     

应用Zoom FFT方法提高相干测风激光雷达频谱分辨率

脉冲相干测风激光雷达距离门内的回波具有中频高、频带宽、采样点稀疏等特点。采用传统的信号处理方法, 雷达频谱分辨率很难提高。在研究无线电雷达信号频谱细化技术的基础上, 采用Zoom FFT 频谱细化结合数字滤波器组的方法, 通过仿真研究验证了该方法对提高脉冲相干激光测风雷达的频谱分辨率具有良好效果。文章介绍了Zoom FFT 算法和数字滤波器组的原理,对模拟低频和高频信号进行了仿真,并且利用真实风场数据进行了验证,充分证明了该算法对于提高脉冲相干激光测风雷达的频谱分辨率的有效性。     

采用二阶Keystone变换的机动目标ISAR成像算法

针对具有复杂运动的机动目标在相干成像时间内产生的一阶距离徙动和二阶距离徙动的问题,本文提出了基于二阶keystone变换的二维ISAR成像算法。文章首先结合去调频接收机技术,建立并分析了机动目标的回波信号模型,并对回波信号使用二阶keystone变换以去除二阶距离徙动。然后,采用分数阶傅里叶变换（FrFT）估计二阶keystone变换后新生成的二次相位项的调频斜率,并依此补偿该二次相位项。对补偿后的回波信号再次使用二阶keystone变换去除一阶距离徙动。最后,对回波信号使用2D FFT获取机动目标的高分辨2D ISAR图像。数值仿真和实测数据成像结果验证了本算法的有效性。      

线性调频信号分数阶频谱特征分析

线性调频信号是一种典型的非平稳信号,广泛应用于雷达、声纳、通信等领域.分数阶Fourier变换是一种新兴的时频变换,由于其独特的性质,成为线性调频信号检测与参数估计的一种良好工具.尤其是,作为一种线性变换,分数阶Fourier变换在处理多分量线性调频信号时能够避免交叉项的干扰.但是,多分量线性调频信号在分数阶Fourier域也存在相互影响的问题.为了分析该问题,研究线性调频信号在分数阶Fourier域的频谱分布特征是非常必要的.本文根据分数阶Fourier变换的定义以及分数阶Fourier变换与时频分布的关系,分析了线性调频信号在分数阶Fourier域的频谱分布特征,以及线性调频信号的分数阶频谱分布与分数阶旋转角α的变化关系;根据离散分数阶Fourier变换的实现算法,讨论了线性调频信号在离散分数阶Fourier变换条件下的分数阶频谱的分布特征,以及线性调频信号在分数阶Fourier域的能量谱的近似表达式.最后,利用LFM信号的分数阶频谱的分布特征,分析了多分量LFM信号中的信号尖峰偏移问题,并给出信号尖峰发生偏移的条件.本文为定量分析分数阶Fourier域多分量线性调频信号之间的相互影响奠定了基础,为改善分数阶Fourier变换对多分量线性调频信号的处理能力提供了参考.     

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。     

基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测

该文首先建立了机载合成孔径雷达(SAR)对运动目标的回波信号模型,阐述了其本质为线性调频信号的特点。根据这种特点,提出了一种基于分数阶Fourier变换的机载SAR运动目标检测新方法,有效地消除了线性调频信号的时频耦合特性对信号检测的影响。与双线性时频分布类算法相比,分数阶Fourier变换是线性变换,在多运动目标存在的情况下,不会受到交叉项的影响。仿真结果验证了算法的有效性。     

采用Chirp-Z变换提高LFMCW雷达的测距离精度

１ＦＭＣＷ雷达在理论上具有很高的测距精度和距离分辨力，然而在实际系统中，由于其采用ＦＦＴ进行信号处理所固有的频域采样间隔，使得其测距精度与距高分辨力处于同一数量级。为此，本文在传统ＦＦＴ处理的基础上，采用Ｃｈｉｒｐ－Ｚ变换进一步对其回波中频距离谱的主瓣进行局部细化，从而在运算量增加不多的情况下，大大提高１ＦＭＣＷ雷达的测距精度，以满足高精度测距的实际需要。     

复调制ZOOMFFT在车辆发动机声信号谱估计中的应用

针对传统方法在车辆发动机声信号频谱研究中分辨率低的问题,提出将基于复调制的ZOOMFFT算法应用于车辆发动机声信号频谱研究中,基于复调制的ZOOMFFT算法可以很好地局部放大信号频谱、大大提高细化倍数及运算速度从而提高信号的频谱分辨率,并将ZOOMFFT算法与传统谱估计算法FFT及最大熵算法进行了比较.利用MATLAB...     

基于FRFT的对称三角LFMCW信号检测与参数估计

对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号是一种典型的低截获概率雷达信号。该文通过分析STLFMCW信号在分数阶Fourier变换(FRFT)域的频谱分布特征,发现STLFMCW信号包含的各段LFM信号在其对应的最佳FRFT域内具有很好的能量聚集性;各段LFM信号在频域内会完全重叠,叠加的频谱幅度较高,在低信噪比条件下,严重影响STLFMCW信号的检测与参数估计。因此,利用FRFT检测STLFMCW信号时,必须克服该问题。该文提出一种FRFT与聚类分析相结合的STLFMCW信号检测与参数估计方法。该算法解决了由STLFMCW信号的频谱叠加给信号检测带来的问题,而且,克服了信号尖峰的高度必须高于噪声幅度的限制,在低信噪比条件下具有较好的检测效果。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于分数阶谱相减的弱目标检测方法

提出了海杂波背景下的基于分数阶谱相减的弱运动目标检测方法。该方法通过对回波信号检测单元和参考单元分别作分数阶Fourier变换(FRFT),然后将得到的两个模值相减来构成检测统计量,达到抑制杂波、提高检测概率的目的。利用IPIX实测数据实验表明,所提方法在增加目标与杂波FRFT峰值差、提高信杂比以及检测概率等方面都明显优于仅对回波作FRFT变换。在信杂比降低到-12 dB时仍能很容易地检测出目标。设置适当的恒虚警检测门限,该检测方法能够达到更好的检测效果。     

Closed-form discrete fractional and affine Fourier transforms

The discrete fractional Fourier transform (DFRFT) is the generalization of discrete Fourier transform. Many types of DFRFT have been derived and are useful for signal processing applications. We introduce a new type of DFRFT, which are unitary, reversible, and flexible; in addition, the closed-form analytic expression can be obtained. It works in performance similar to the continuous fractional Fourier transform (FRFT) and can be efficiently calculated by the FFT. Since the continuous FRFT can be generalized into the continuous affine Fourier transform (AFT) (the so-called canonical transform), we also extend the DFRFT into the discrete affine Fourier transform (DAFT). We derive two types of the DFRFT and DAFT. Type 1 is similar to the continuous FRFT and AFT and can be used for computing the continuous FRFT and AFT. Type 2 is the improved form of type 1 and can be used for other applications of digital signal processing. Meanwhile, many important properties continuous FRFT and AFT are kept in the closed-form DFRFT and DAFT, and some applications, such as filter design and pattern recognition, are also discussed. The closed-form DFRFT we introduce has the lowest complexity among all current DFRFTs that is still similar to the continuous FRFT     

分数阶傅里叶变换时滞模型及其应用

实际采集到的信号中常常含有与信号频谱相同的延时噪声分量,难以用常规的滤波方法剔除。针对延时噪声干扰的特点,依据分数阶傅里叶变换（FRFT）的时移特性和乘积变换延时特性,提出了一个信号与同频噪声分离的时滞模型,通过对含噪信号进行相应的分数阶傅里叶变换,在变换域上可不断加大信号与同频噪声的距离,距离的增加与迭代次数成正比,从而能较好地分离同频干扰。实验中,对分数阶傅里叶变换的分离效果进行了仿真演示。     

雷达液位测量的精度分析及ZoomFFT算法的实现

文中首先介绍了线性调频连续波雷达（LFMCW）液位测量系统的基本原理,然后阐述了液位测量的精度及影响因素,接着给出了频率估计的方差Cramer—Rao下限。为了提高测量精度及分辨率,需对FFr运算完的频谱进行细化分析。常见的方法有Chirp-z变换、复调制ZoomF丌法等．本文给出了基于复解析带通滤波器的ZoomFFrr算法的分析过程,同时通过计算机用matlab仿真该算法,并在数字信号处理芯片上实现其在液位测量实际情况中的应用,本方法计算效率优越、分辨率高。     

Discrete fractional Fourier transform based on orthogonalprojections

The continuous fractional Fourier transform (FRFT) performs a spectrum rotation of signal in the time-frequency plane, and it becomes an important tool for time-varying signal analysis. A discrete fractional Fourier transform has been developed by Santhanam and McClellan (see ibid., vol.42, p.994-98, 1996) but its results do not match those of the corresponding continuous fractional Fourier transforms. We propose a new discrete fractional Fourier transform (DFRFT). The new DFRFT has DFT Hermite eigenvectors and retains the eigenvalue-eigenfunction relation as a continous FRFT. To obtain DFT Hermite eigenvectors, two orthogonal projection methods are introduced. Thus, the new DFRFT will provide similar transform and rotational properties as those of continuous fractional Fourier transforms. Moreover, the relationship between FRFT and the proposed DFRFT has been established in the same way as the conventional DFT-to-continuous-Fourier transform     

Multiplicative filtering in the fractional Fourier domain

In this article, we investigate the multiplicative filtering in the fractional Fourier transform (FRFT) domain based on the generalized convolution theorem which states that the convolution of two signals in time domain results in simple multiplication of their FRFTs in the FRFT domain. In order to efficiently implement multiplicative filtering, we express the generalized convolution structure by the conventional convolution operation. Utilizing the generalized convolution structure, we convert the multiplicative filtering in the FRFT domain easily to the time domain. Based on the model of multiplicative filtering in the FRFT domain, a practical method is proposed to achieve the multiplicative filtering through convolution in the time domain. This method can be realized by classical Fast Fourier transform (FFT) and has the same capability compared with the method achieved in the FRFT domain. As convolution can be performed by FFT, this method is more useful from practical engineering perspective.     

基于主用户信号谱特征的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。首先讨论了一种基于信号频谱特征的频谱感知方法,提出了一种判决统计量,克服了噪声功率不确定性的影响。给出了算法流程,并采用ATSC（ad-vanced television systems committee）信号作为主用户信号对算法性能进行了仿真分析。结果表明：选择较多点快速Fourier变换（FFT,fast fourier transform）估计得到的理想主用户信号功率谱作为模板所得的检测概率较高;FFT点数相同情况下,增加谱模板估计时的周期图平均次数对检测性能没有多大改进。另外,不同观测时间下的仿真结果还表明增加接收信号的观测时间有利于改进算法检测性能。