一种基于时分数据调制的加权分数阶傅里叶变换通信方法

加权分数阶傅里叶变换是一种新型物理层保密通信方式,可极大地提高通信系统的抗调制方式识别能力。针对单参数加权分数阶傅里叶变换易被破解的不足,提出一种基于时分数据调制的加权分数阶傅里叶变换通信方法。该方法采用奇偶位不同调制的策略,充分利用旋转因子动态加密,进行时分数据加权分数阶傅里叶变换调制,减弱信道中噪声对信号的影响,从而提高加权分数阶傅里叶变换调制信号的可靠性和安全性。仿真结果表明：基于时分数据调制的加权分数阶傅里叶变换调制信号,能够提高传统加权分数阶傅里叶变换信号的可靠性,显著降低窃听方的破译能力,可进一步增强信息传输的保密性能。     

基于分数阶傅里叶变换的高动态目标检测方法

针对高动态环境下接收机的接收信号含有较大多普勒频率及其变化率,传统捕获方法无法对多普勒频率变化率进行有效补偿的问题,提出了基于分段自相关分数阶傅里叶变换的高动态目标检测方法。该方法首先对接收信号进行载频预测,将接收信号调制到基带信号,然后利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号在最优阶次具有能量聚集的特点,采用分段自相关与离散分数阶傅里叶变换相结合的处理方法,快速而准确的估计出多普勒频率及其变化率。仿真验证表明,该方法解决了传统方法在高动态环境下难以对信号多普勒变化率进行有效补偿的问题,并提高了检测信噪比和接收机捕获概率。     

基于迭代搜索的线性调频脉冲信号参数估计方法

针对分数阶傅里叶变换无法对线性调频(LFM)脉冲信号实现脉冲宽度和带宽估计问题,提出了基于迭代搜索的LFM脉冲信号参数估计方法。该方法首先依据分数阶傅里叶变换求取的调频斜率,按chirp相乘思想对原始数据进行处理,得到一组新数据;然后对新数据从起始点到终止点迭代处理,得到一组能量与频率和时间有关的二维数据;最后对二维数据进行差分处理,得到一组能量变化关系图,实现对LFM脉冲信号脉冲宽度估计,并依据事先估计出的调频斜率,实现对LFM脉冲信号带宽估计。数值仿真验证结果表明,在分数阶傅里叶变换无法获取处理数据中LFM脉冲信号脉冲宽度和带宽时,该方法可对LFM脉冲信号宽度和带宽等参数实现有效估计,并对起始频率实现了校正。     

插值重建的分数阶傅里叶域分析

建立在傅里叶变换基础上的传统插值重建理论已不适用于基于分数阶傅里叶变换的SAR算法,文中对插值重建理论在分数阶傅里叶域作了进一步的分析和仿真.首先依据分数阶卷积的概念从分数阶傅里叶域的角度分析了采样信号的重建方程.其次从工程应用出发,进行了有限数目卷积核的插值重建误差分析.最后,给出了卷积核的截断归一化公式.可以发现利用分数阶卷积的插值核数目大于16即可,且需要保证移动后的样本位置不远离原卷积核的样本位置.     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号的自适应时频滤波

本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的线性调频(LFM)信号的自适应滤波方法，利用该变换等同于对信号在时频平面进行旋转这一重要特性，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；在此基础上，通过窄带通滤波器对LFM信号进行抽取，去除大部分的噪声能量，然后，再经过分数阶傅里叶反变换，恢复出原来的LFM信号。理论分析和仿真表明，该方法不仅可获得明显的信噪比的改善，而且具有算法简单及信号失真小等特点，和其它基于二维时频分析工具的滤波算法相比，降低了计算的复杂度，其实现更为简便。     

基于多阶次二维分数阶傅里叶变换的频谱弥散干扰抑制算法

现有频谱弥散（SMSP）干扰抑制算法均针对一个脉冲重复周期回波信号,涉及相干处理间隔（CPI）整体回波时,需要分别对每个重复周期内的SMSP进行抑制。针对该问题,以远距离支援干扰条件下线性调频脉冲多普勒雷达抗SMSP为背景,以雷达在真实目标方位接收到的一个CPI回波为处理对象,提出基于多阶次二维分数阶傅里叶变换的SMSP抑制算法。分析回波信号多阶次分数阶特征,结合采样型离散分数阶傅里叶变换快速算法,研究真实目标和干扰机发生分数阶域走动的临界运动参数,设计二维遮盖窗。仿真结果表明,所提算法无需分别对每个重复周期内的SMSP进行抑制,通过对一个CPI回波整体处理,可同时达成干扰抑制和目标检测的目的。     

直接序列扩频系统中线性调频干扰的抑制

针对直接序列(DS)扩频系统中线性调频干扰的抑制,本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的干扰抑制接收机的结构和相应的干扰抑制算法.根据线性调频信号在不同的分数阶傅里叶域呈现出不同的能量分布这一特性,利用分数阶傅里叶变换实现干扰信号的检测参数和估计,在此基础上,进行干扰分量的重建和抵消,从而实现对干扰的自适应抑制.性能分析和仿真实验表明,该方法不仅可以在较大的动态范围内有效地抑制线性调频干扰,而且计算简单,便于实现.     

基于短时分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计误差分析

信号的瞬时频率估计作为雷达信号处理的一项重要内容,对于目标的检测和识别起着重要作用。利用短时分数阶傅里叶变换具有更好时频分辨力的特点,分析了利用短时分数阶傅里叶变换对三次相位非线性调频信号进行瞬时频率估计的精度与窗函数、窗长间的关系。结果表明：当采用高斯窗时能够获得最高估计精度,且最佳窗长L与时宽和带宽积σ_tσ_f和信号调频率变化率k满足L=33σtσf/2k. 通过仿真实验验证了结论。     

SHOCK WAVES GENERATED BY LASER INITIATED EXPLOSIVE FILMS（英）

ＳＨＯＣＫＷＡＶＥＳＧＥＮＥＲＡＴＥＤＢＹＬＡＳＥＲＩＮＩＴＩＡＴＥＤＥＸＰＬＯＳＩＶＥＦＩＬＭＳｌｌｙｕｓｈｉｎＭＡ；ＴｓｅｌｉｎｓｋｉｉＩＶ；ＰｅｔｒｏｖａＮＡ；ＣｈｅｒｎａｉＡＶ（Ｓａｉｎｔ－ｐｅｔｅｒｓｂｕｒｇＳｔａｔｅＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ...     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。     

基于FRFT的Hilbert变换

解析信号的一个重要性质是从正频谱中恢复实信号，现有的基于分数阶Fourier变换( FRFT)的Hilber变换(HT)理论尚未解决这一问题。本文从分数阶乘积一卷积理论出发，研究了基于FRFT的HT理论与解析信号的定义和性质，给出了理论分析和推导，证明了通过解析信号在分数阶Fourier域的正频率谱能够恢复实信号。仿真结果表明，本文提出的方法可以增强单边带通信系统的保密性，并具有较高的图像加密效果。本文研究是对基于FRFT的HT理论的丰富和完善。     

基于分数阶Fourier变换和ESPRIT算法的LFM信号2D波达方向估计

提出一种利用分数阶Fourier变换(FRFT)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法实现多个线性调频(LFM)信号二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的FRFT域的阵列数据模型,并利用ESPRIT算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计。仿真实验验证了算法的有效性。     

PWVD在跳频信号时频分析中的应用

跳频信号是典型的非平稳信号,需采用非平稳信号处理方法进行分析.介绍了跳频信号的模型以及Wigner-Ville分布、伪Wigner-Ville分布的离散化实现过程,可得到跳频信号的有关参数,进行了计算机仿真.结果表明Wigner-Ville分布和伪Wigner-Ville分布均可对跳频信号进行分析,伪Wigner-Ville分布可以抑制交叉项的影响,这种分析方法是有效的、合理的.     

线性正则变换域的Hilbert变换

Hilbert变换(HT)是信号处理中的一个重要的变换关系式,它被广泛应用于调制理论、边缘检测以及滤波器设计等方面,通过HT可以把一个信号与它的解析信号联系在一起;而线性正则变换( LCT)是Fourier变换(FT)、分数阶Fourier变换(FRFT)的进一步推广,是更一般形式的变换。给出LCT域中HT的定义,并指出这种LCT域中HT与传统的FT域的HT有类似的性质。     

非平稳随机信号的时频分析方法研究

Hilbert-Huang变换(HHT),利用时间序列上下包络的平均值确定"瞬时平衡位置",进而提取固有模态函数.通过实际测试比较STFT、WVD、DGS、HHT等方法.采用HHT算法实现时频信号模态的分解和提取,从DGS时频能量分布图形上可看到对交叉项的抑制,该优点WVD方法不具备.而采用DGS不用像STFT那样受窗函数选择的矛盾困扰,对信号的时频分辨高于STFT.     

基于分数阶傅里叶变换补偿多普勒徙动的动目标检测算法

提出了一种基于分数阶Fourier变换(FRFT)的二次相位多普勒徙动补偿的动目标检测算法。该算法利用离散分数阶Fourier燹换形成扫频滤波器组，实现对每个多普勒频率（径向速度）检测单元分别进行二次相位补偿和相参积累，有效增强了雷达在强杂波背景下对微弱运动目标的检测能力。仿真结果验证了本文算法的有效性。由于分数阶Fourier变换具有比较成熟的快速算法（与FFT计算量相当），所以所需的计算代价较小。     

基于经验模态分解的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法

针对Wigner-Ville分布（Wigner-Ville distribution,简称WVD）在多分量信号时频表示中固有的交叉项问题,提出了一种结合经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）的WVD交叉项抑制新方法。对待分析信号进行经验模态分解,得到一系列本征模态函数分量,为了进一步保证本征模态函数分量之间的正交性,对本征模态分量进行独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）,根据WVD定义,正交信号之和的WVD等于正交信号WVD的和,通过分别求分解分量WVD并求和的方式,得到最终的WVD时频表示,可以有效抑制多分量信号WVD的交叉项,并保持WVD的时频聚集性。     

基于周期FRFT的对称三角LFMCW信号检测算法

对称三角线性调频连续波信号（STLFMCW）是一种常用的线性调频连续波信号,具有低截获概率性质。针对这一性质,提出了一种周期分数阶傅里叶变换（PFRFT）对对称三角线性调频连续波信号的检测算法;分析了对称三角线性调频连续波信号的PFRFT及其性质,并对无先验知识条件下的STLFMCW信号检测技术进行研究,给出了基于PFRFT的STLFMCW信号检测流程并进行性能分析仿真;仿真结果表明：该算法对STLFMCW信号有良好的检测性能,相比于FRFT,PFRFT更适合对STLFMCW信号进行处理。     

基于分数阶傅里叶变换的混响抑制方法研究

线性调频( LFM)信号是声呐中一种常用信号。利用LFM信号在分数阶傅里叶变换( FRFT)域的良好聚焦性,提出了一种基于FRFT的混响抑制算法,在此算法中,通过分数阶Fourier域的窄带滤波来去除混响。对实测混响数据和LFM信号的分离效果进行了仿真,分离前后信混比得到了较大提高。