免疫算法在分数阶Fourier变换域极值优化中的应用

利用线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号在分数阶Fourier域上的聚焦性,通过搜索可实现LFM信号的检测和参数估计。通常采用步进式搜索法,效率低下。为了克服该缺点,通过对分数阶Fourier域优化问题的研究,将免疫算法引入到分数阶Fourier变换极值搜索中。仿真结果表明:该方法优于传统的步进式搜索法。     

遗传算法在分数阶Fourier变换域极值优化中的应用

分数阶Fourier变换采用线性调频基,因此,线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号在分数阶Fourier域平面能够聚焦,并形成峰值。为了克服传统步进式搜索法在LFM信号峰值搜索中效率低下的缺点,将遗传算法引入到分数阶Fourier变换极值搜索中。仿真结果表明,该方法优于传统的步进式搜索法。     

分数阶傅立叶变换的线性调频信号降噪

本文在分数阶Fourier变换原理的基础上,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的线性调频（LFM）信号的滤波方法,利用该变换等同于对信号在时频平面进行旋转,将混迭有噪声的信号以特定的旋转角作分数阶傅里叶变换,使得信号与噪声在变换域中的交迭达到最小：然后通过窄带通滤波器对LFM信号进行抽取,再经过分数阶傅里叶反变换,恢复出原信号。     

应用分数傅立叶变换方法的水下目标特征提取

针对基于传统时频分析方法的水下目标特征提取方法的缺陷,引入了一种新的时频分析方法——分数阶傅立叶变换（FRFT）方法用于处理水下目标特征提取问题。仿真信号和实际试验数据的处理结果表明,当主动声纳的发射信号为线性调频信号时,分数阶傅立叶变换方法可以使目标的回波能量在分数阶域的对应区域聚集,使目标和混响的分数阶傅立叶变换在分数阶域上不仅呈现明显不同的特征,而且较其他时频分析方法具有抗混响的优点。     

基于WVD-Radon变换的宽带延展目标回波参数提取

分析了宽带延展目标的时延一时间伸缩效应及其导致的回波信号在时域和频率域的特性；针对LFM信号的时频分布特点，利用WVD和Radon联合变换技术，提取LFM信号在时一频域分布上的特性参数，提出了一种宽带延展目标回波参数提取方法，得到了目标的时延一时间伸缩分布．仿真结果表明，该方法是可行的．     

非高斯混响背景下一种自适应CFAR检测器的研究

在浅海波导中混响是主动声纳系统的主要干扰,为了抑制混响,通常采用宽带发射信号和大孔径发射、接收阵。这两种方法都减小了混响的分辨单元．因此经波束形成和匹配滤波后提高了信混比。然而这也带来了负面影响,即分辨单元内混响包络的分布偏离了传统假设的瑞利分布,出现了高尾的非瑞利分布,导致匹配滤波器虚警概率提高。为了得到恒虚警检测器,需要对混响进行更精确的建模。通过理论和实际数据分析表明,利用多变量椭圆轮廓分布可以很好的建模浅海混响的统计特性。在混响建模为多变量椭圆轮廓分布模型的基础上,利用GLRT理论可以得到一种自适应CFAR检测器,通过实验数据分析,自适应CFAR检测器较之常规匹配滤波器,其信混比（SRR）可提高3dB。     

混响背景下基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS滤波算法

针对强混响背景下经典的最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法难以有效地实现信混分离的问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS算法。首先将混响信号和自适应LMS滤波算法中的参考信号进行分数阶傅里叶变换,寻找最优变换域,并在分数阶域进行带通滤波,然后将得到的信号进行分数阶傅里叶反变换,最后将基于正态分布曲线的变步长LMS算法应用于此混响条件下进行滤波。仿真和海试数据验证结果表明,在信混比为0 dB的情况下,算法仍可以有效地滤除混响,使信混比提高6dB。     

新型抗混响梳状波形设计

1.引言 抗混响问题是主动声纳在浅水中需解决的一个主要问题.目前的作法有两种:一是动目标检测,二是依赖于波形设计.对于后者来说,在几何梳状信号被提出之前,抗混响波形主要采用两种形式:一种是宽带平谱信号,它将混响能量平均扩展到整个频带上,以使每个分辨区域内的混响能量分布尽量少.另一种是长时加窗连续脉冲(如Hanning窗),它使混响能量集中在零多普勒区域内,有利于检测非零多普勒目标.     

圆柱阵主动声纳空时混响仿真及空时特性分析

经典的单元散射模型混响仿真方法无法应用于主动声纳空时自适应处理（space-time adaptive processing,STAP）算法研究。提出了一种基于单元散射模型的适合主动声纳STAP算法研究的圆柱阵混响仿真方法。根据声纳发射信号的距离和多普勒分辨力将海洋空间划分成若干个散射单元,将每个散射单元对各个通道混响的贡献在时域分别进行求和,得到各个通道的混响时间序列。仿真综合考虑了多种影响混响的因素,包括发射信号的参数、声呐平台的运动、海洋环境等。对仿真结果的空时特性进行了分析,结果表明仿真数据能够满足STAP算法研究的需要。     

基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换与时频分析

分数阶Fourier变换作为传统Fourier变换的推广,与传统Fourier变换分析平稳信号类似,在实现对非平稳信号的时频分析过程中往往出现同样的频谱泄漏问题。为了提高分数阶Fourier变换与时频分析的精度,依据Kaiser窗可自由选择主瓣和旁瓣宽度的特性,提出一种基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换算法,论述了Kaiser窗在分数阶Fourier变换中的作用原理,从理论上推导出一般信号基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换解析时频表达式以及特性,最终得到非平稳信号的时频分布与时变结构参数识别算法。通过任意线性调频信号的仿真算例以及非平稳激励三层框架结构振动台试验,对结构进行瞬时频率识别和算法的验证。结果表明,瞬时频率识别值与理论值和试验结果吻合良好,Kaiser窗可以提高分数阶Fourier变换算法时频分析的精度,体现出该方法有一定的鲁棒性。     

圆柱阵主动声纳混响抑制方法研究

圆柱阵主动声纳混响的强非均匀性,会降低空时自适应处理的性能。对圆柱阵主动声纳混响的空时二维分布特性以及混响数据的非均匀性进行分析,在此基础上研究了基于修正的角度-多普勒补偿(Modified Angle-Doppler Compensation,MADC)和导数更新技术(Derivative Based Updating,DBU)的降维自适应处理方法在圆柱阵声纳混响抑制中的应用。仿真结果表明:这两项技术可降低混响的非均匀程度,对运动中的圆柱阵主动声纳有较好的混响抑制效果,其性能更接近最优处理。     

混响背景下提高信号检测性能的时空处理算法

优化与约束空域处理算法（SPOC）是一种用于提高被动声纳方位分辨力的自适应波束形成算法。在对SPOC算法性能分析基础之上,将其应用于主动声纳检测技术中,针对浅海混响环境下信号检测难的问题,提出了一种结合信号方位方差加权的SPOC多拍时空处理检测算法,实验数据处理结果证明此算法可有效地抑制混响,提高了混响起伏背景下信号的检测性能,并使输出背景最为＂平坦＂。     

线性调频信号检测的快速调频变换算法

线性调频（LFM）信号是雷达和声呐系统中常用的宽带信号。介绍了一种快速调频变换算法,用于线性调频信号的检测。首先对该方法进行了详细的推导和讨论,讨论了该快速算法中使用到的部分傅立叶变换快速算法,并研究了快速调频变换算法的计算量。最后,实验表明了快速调频变换算法有良好的信号检测性能。     

基于声呐历程累积图像的弱回波目标检测方法

针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法。首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰。声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采用Radon恒虚警率(Radon Constant False Alarm Rate,Radon-CFAR)检测声呐历程累积图像中的目标短时运动轨迹,能够检测到低信噪比的目标。分析了空时归一化处理和检测算法的性能,并通过海试数据验证了该算法的有效性,可以检测到低信噪比的蛙人目标回波。     

基于声呐历程累积图像的弱回波目标检测方法

针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法.首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰.声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采...     

基于EBG结构的基片集成波导超宽带带通滤波器

为拓展带通滤波器的通带带宽,设计了一种基于EBG结构的基片集成波导（SIW）超宽带带通滤波器．该滤波器利用箭头形电磁带隙结构的阻波特性,将不同大小箭头形结构单元蚀刻在SIW上金属面,以获得超宽带通带．所设计的滤波器中心频率在985 GHz,相对带宽为3959%,通带内的最大插入损耗约为154 dB,相比于类似结构的带通滤波器,其带内回波损耗较大,且整体电路面积较小．测量结果与仿真结果基本吻合,有效地验证了该设计方法的有效性．     

一种自适应的主动声呐直达波干扰抑制算法

为了克服主动声呐编队作战条件下的直达波干扰,达到检测微弱目标回波信号的目的．提出了一种基于频域分块自适应滤波算法的直达波抑制方法。这种方法将自适应滤波理论和匹配相关技术相结合,首先对接收数据做频域分块自适应滤波,再利用已知发射信号副本进行匹配相关,最后提取目标回波信号。其中,频域分块自适应滤波算法相比基本最小均方算法,计算复杂度降低,收敛速度快,基本保证了主动声呐每个探测周期内的直达波抑制和目标回波的提取。通过数值仿真实验表明：在强直达波干扰存在条件下,该算法对目标回波的提取在精度和鲁棒性等方面均优于以往的直接匹配相关方法。