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。     

基于变换域和时域联合处理的雷达同频干扰抑制方法

针对舰艇编队情况下线性调频脉冲体制雷达间同频干扰的问题,该文提出一种分数阶傅里叶域滤波处理与时域反异步处理相结合的干扰抑制方法。通过分数阶傅里叶域自适应滤波对与目标回波信号调频率不同的干扰信号做抑制处理,同时根据分数阶傅里叶变换的可逆性,逆变换到时域后采用相邻周期反异步方法进一步消除与目标回波信号调频率相同或相近的同频干扰。仿真试验表明,该方法相对传统方法能够有效抑制与目标回波信号调频率不同的同频干扰,同时对于在时域与目标回波信号完全重合或部分重合的干扰信号也有较好的抑制效果,干扰抑制处理增益达到29 dB以上。该方法为提高同型雷达编队组网能力提供了设计参考。     

分数阶傅里叶滤波在欺骗干扰中的应用研究

分数阶傅里叶变换较之于传统傅里叶变换能更有效地将线性调频信号与噪声分离.但分数阶傅里叶域频谱能量的聚集性受信号占空比及调频带宽两方面影响,当占空比较小并且调频带宽很宽时,往往难以得到尖锐的谱峰.本文提出短时滑窗方式的分数阶傅里叶滤波方法,分析了时频域截断对其频谱的影响,在此基础上提供一种低信噪比情况下线性调频信号的检测准则,进而详细论述分数阶傅里叶域滤波的流程.仿真结果表明,运用这种准流水方式的滤波方法处理盲信号,信噪比可提高10dB以上,而有用信号的能量损失却极小.在雷达的欺骗干扰领域应用此方法可提高干扰性能.     

LFM的一种自适应滤波方法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题。提出了一种LFM自适应滤波算法,该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在u域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号。该算法为白噪声下LFM信号增强、滤波提供了一种算法框架。性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果。最后仿真表明该算法效果明显,计算方便。     

基于分数阶傅里叶变换的多分量Chirp信号的检测与参数估计

分数阶傅里叶变换是傅里叶变换的广义形式。利用Chirp信号在分数阶傅里叶变换域的特点,提出了对含有多个非平稳Chirp成分的信号在噪声中的检测与参数估计方法。理论分析和仿真结果表明,与现有的基于时间域、频率域和时频域的方法相比,该方法物理意义清楚,计算简便,无交叉项干扰,抗噪声性能强。     

分数阶傅里叶域滤波器组的一般化设计方法

 分数阶傅里叶变换相对于传统的傅里叶变换具有灵活的时频分析特性,在最优分数阶傅里叶域进行滤波可以实现对某些非平稳信号的最优检测和参数估计以及对某些干扰和噪声的滤除.分数阶傅里叶域滤波器组理论的提出弥补了分数阶傅里叶域滤波不具备多尺度分析以及运算量过大的缺点,但现有的分数阶傅里叶域准确重建滤波器组设计方法不具备形式一般化的特点,很难满足很多实际工程的需要.本文从分数阶傅里叶域多抽样率信号处理基本理论和分数阶卷积定理出发,推导出了分数阶傅里叶域准确重建滤波器组的一般化设计方法,为分数阶傅里叶域滤波器组理论在实际工程中的推广应用奠定了理论基础.最后,仿真实验验证了本文所提分数阶傅里叶域滤波器组一般化设计方法的有效性.     

一种基于分数阶傅里叶变换的OFDM系统 及其均衡算法

在快速时变信道环境下,由于子载波间干扰(ICI)的影响,传统OFDM系统性能有较大下降.本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的OFDM系统,它用分数阶傅里叶变换代替傅里叶变换进行子载波调制与解调;同时,文中给出了最优分数阶傅里叶变换阶次的选取方法,并根据最小均方误差(MMSE)准则设计了分数阶傅里叶域乘性滤波器在接收端进行均衡.分析和数值仿真结果表明,最优分数阶傅里叶域的乘性滤波算法较频域方法有更好的均衡效果.     

基于分数阶傅里叶变换的Chirp浅剖精细探测方法

实现弱回波信号检测和高信噪比(SNR)浅剖图像获取是浅剖精细探测的首要任务。该文在分析分数阶傅里叶变换(FrFT)解卷积原理,推导时间量纲化变换公式的基础上,提出一种基于FrFT的浅剖精细探测新方法。该方法通过FrFT解卷积实现分数阶傅里叶域(u域)沉积层冲激响应求解,采用u域加窗滤波技术对带内噪声进行有效抑制,经时间量纲化变换实现高信噪比u域沉积层冲激响应包络信号至时域浅剖包迹的直接变换,得到高质量的浅剖图像。仿真实验和实测数据处理验证了算法的精细探测能力,算法性能优于脉冲压缩和自回归(AR)预测滤波方法。     

基于干扰重构和分数阶滤波的频谱弥散干扰抑制

频谱弥散(Smeared Spectrum,SMSP)干扰是一种针对脉冲压缩雷达的密集假目标干扰,兼具压制和欺骗干扰效果.为了有效抑制SMSP干扰,根据SMSP干扰参数与雷达发射信号参数的关系,提出了基于干扰重构对消和分数阶滤波的干扰抑制方法.首先利用分数阶傅里叶变换对SMSP干扰调频率进行精估计得到SMSP干扰子脉冲个数和脉宽,然后构造特殊匹配滤波器估计SMSP干扰的时延,接着采用匹配傅里叶变换估计SMSP干扰的幅度和初始相位,最后在参数估计的基础上重构SMSP干扰并对消.仿真结果表明,干扰重构对消达到29 dB以上信干比增益,在此基础上分数阶滤波能进一步提高信干噪比增益.     

基于FRFT域自适应滤波的脉冲压缩技术

雷达回波中往往存在严重的干扰,采用线性调频信号(linear frequency modulation,LFM)的脉冲压缩雷达系统中,直接对回波信号进行脉冲压缩往往得不到好的效果。文中利用线性调频信号在分数阶傅里叶变换(fractional fourier transform,FRFT)中的强能量聚集性的特点,在分数阶傅里叶域对混合回波进行自适应滤波,再将滤波后的信号变换回时域进行脉冲压缩处理。自适应滤波算法采用一种改进的变步长NLMS算法,相对于传统固定步长NLMS算法有较好的滤波结果。仿真结果表明,经过分数阶傅里叶域自适应滤波后的信号在脉冲压缩后的目标检测结果有了很大的改善,明显提高了脉冲压缩雷达的检测性能。     

基于移频滤波的脉压雷达抗干扰方法

针对线性调频(LFM)脉冲压缩雷达易受移频欺骗干扰影响的问题,提出了基于移频检测的起始频率捷变LFM雷达抗干扰方法.通过分析匹配滤波器参考函数、目标回波信号和干扰信号在频域的相对位置,利用脉间LFM信号起始频率不同的特点,将接收信号进行移频,使得目标回波信号分量无脉压输出,从而确定干扰信号分量在时域的位置,通过时域选通对未进行移频的接收信号脉压结果中的干扰进行滤除达到抗干扰目的.仿真分析了移频检测抗干扰性能,结果验证了所提方法的有效性.     

利用时频分析的间歇采样干扰对抗方法

为了提高线性调频脉压雷达在复杂电磁环境下的抗干扰能力,提出了基于时频分析的间歇采样干扰识别与抑制算法。针对间歇采样干扰信号在时域上的不连续性,将雷达接收信号通过扩展处理中的混频处理之后再进行时频分析,通过对时频分析结果的处理进而提取一种特征参量,对雷达接收信号中是否存在干扰进行鉴别;同时将扩展处理与时频分析相结合,根据时频分析求解合适的带通滤波器,用以对雷达接收信号扩展处理的结果进行滤波,从而消除干扰。理论推导和计算机仿真结果表明,这种方法能够在合理的信噪比下鉴别出雷达是否受到间歇采样干扰,并且能够进行有效的抑制。      

线性正则域抑制频谱弥散干扰方法

频谱弥散干扰（SMSP）是一种对抗线性调频脉冲压缩雷达的新型干扰样式。自卫式干扰条件下,目标回波与干扰信号时频域重叠,传统抗干扰手段难以有效抑制。针对该问题,分析了目标回波和干扰信号线性正则域（LCT域）特征,依据特征差异提出了两种LCT域干扰抑制方法,分别为窄带滤波法和稀疏重构法,其中窄带滤波方法通过LCT域遮盖处理,滤除干扰分量,而稀疏重构方法首先利用Pei型DLCT核矩阵构造正交字典,然后基于压缩感知理论重构真实回波。仿真表明,所提两种方法均具有一定的干扰抑制效能,恢复信号与真实回波高度相似,且幅度高于真实回波,使干扰信号成为标的。      

基于分段解线条的SMSP干扰抑制方法

基于Smeared Spectrum（SMSP）的分段特性提出了一种SMSP干扰抑制算法,即分段解调法。该算法首先利用离散匹配傅里叶变换,精确估计SMSP干扰的调频斜率,并利用该调频斜率构造解调函数。同时,利用干扰信号与雷达信号的调频斜率的比例关系,对雷达接收信号进行分段,再利用解调函数对分段后的雷达接收信号进行解调。由于解调信号的调频斜率和干扰调频斜率相同,因此干扰信号解调后变成单频信号,基于此特点在频域设计陷波器滤除SM-SP干扰。仿真结果表明该方法可有效抑制SMSP干扰。     

基于多维特征的密集转发式干扰识别方法

针对密集转发式干扰与真实目标回波的高相干性,传统基于单维特征的干扰识别方法识别率低的问题,提出了基于多维特征的干扰识别方法。从分数阶傅里叶变换域提取调频参数,从自相关幅度谱和匹配滤波幅度谱分别提取矩峰度系数,从频域提取频谱半带宽方差比系数,组成特征向量,作为决策树和BP神经网络的输入,对几类密集转发式干扰进行分类识别。仿真结果表明,所提特征参数对噪声不敏感,具有较好的稳定性和分离性,在干信比大于6dB时,能够有效辨识几类密集转发式干扰。     

基于短时分数阶傅里叶变换的间歇采样转发干扰辨识方法

基于数字射频存储的间歇采样转发干扰能够形成大量同时兼具压制和欺骗效果的假目标,难以被传统方法准确检测和识别。本文针对切片组合干扰和频谱弥散干扰这两种典型间歇采样转发干扰样式,提出一种基于短时分数阶傅里叶变换的干扰辨识方法。该方法首先通过角度遍历选取干扰信号的分数阶变换最优旋转角度;之后通过短时分数阶傅里叶变换,获得接收信号时频分布图像;再对时频图像进行二值化操作,提取干扰时频域特征参数,进而对干扰进行有效辨识。仿真结果证实了该方法的有效性与准确性。      

调频斜率捷变联合BFT抑制密集假目标干扰算法

为实现相参雷达有效抑制密集假目标干扰,提出一种调频斜率捷变联合双正交傅里叶变换的干扰抑制算法。在自卫式干扰条件下,雷达发射调频斜率捷变线性调频信号波形并接收1个相干处理间隔回波进行处理。首先,通过匹配相关运算法估计受干扰段回波的平均时延,并根据时延截取受干扰段回波;然后,利用双正交傅里叶变换将回波信号转换至调频斜率域,利用调频斜率差异分离真实目标回波与干扰信号,并设计遮盖窗对干扰峰值位置进行遮盖;其次,通过双正交傅里叶逆变换恢复真实目标回波;最后进行脉冲压缩、相参积累进一步抑制干扰。通过仿真实验验证了方法的可行性以及在不同场景下的有效性。效能分析结果表明经干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高,且算法在应对假目标数量较多场景时具备优势。     

基于速度拖引的灵巧噪声干扰设计与仿真

数字射频存储技术实现兼具欺骗干扰和噪声干扰特点的灵巧噪声干扰,其应对旁瓣消隐和旁瓣对消等雷达抗干扰措施的效果不佳。为解决该问题,文中在分析现代雷达有源噪声干扰工作机理的基础上,结合目标回波航迹相关技术,设计了一种将速度拖引欺骗和卷积调制灵巧噪声相结合的新型干扰信号形式,以增强兼具欺骗和噪声压制干扰的灵巧噪声 干扰效果和应对抗干扰措施的能力。仿真实验验证了该干扰信号形式的有效性。     

频率捷变雷达联合模糊C均值抗间歇采样干扰

间歇采样噪声调制转发干扰是一种兼具压制和欺骗特点的新型有源干扰,是目前雷达抗干扰领域的难点之一.为了提高捷变频雷达对抗噪声调制的间歇采样转发干扰(ISRJ)的能力,该文结合ISRJ时域不连续的特点,提出一种基于频率捷变体制雷达联合模糊C均值(FCM)的抗ISRJ方法.首先,该文设计一种脉内频率编码-脉间频率捷变的雷达发...