一种混响中高速运动目标检测方法

水下主动探测不可避免的受到混响的干扰,运动目标在匀加速运动时,单频发射脉冲的回波信号经过距离压缩后可视为一个线性调频(LFM)信号,根据这些特点,利用分数阶傅立叶变换(FRFT)对LFM信号进行能量聚集性,并将4阶累积量作为后置处理算子抑制混响,研究了基于分数阶傅立叶变换的4阶累积量切片算法(FRFT-FOMCS),检测了混响中的高速运动目标,对实测混响数据和LFM信号进行了仿真,结果表明,该算法能够在混响背景中有效地检测和识别运动目标回波.     

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。     

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。     

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。     

分数阶傅里叶变换与虚拟阵列相结合的波达方向估计

针对常规的MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带线性调频(LFM)信号、相干LFM信号和平滑技术解相干在低信噪比下精度不高的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)与虚拟阵列变换法相结合的宽带相干LFM信号的波达方向(DOA)估计方法。该方法首先将天线阵的观测信号变换到分数阶Fourier域(FRF域),把时域时变的方向向量转化为FRF域时不变的方向向量,然后构造FRF域的阵列信号相关矩阵,用虚拟阵列变换法对相干信号进行解相干,再用ESPRIT算法进行波达方向估计。理论分析和仿真结果表明:在较低信噪比和较少采样快拍时,不仅能实现更准确的DOA估计,而且不损失阵列的孔径,使N个阵元中可估计相干信号源数目达N-1个,提高了阵元数的利用率。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频干扰抑制

伪随机脉位调制与伪码调相复合体制引信(PRPPM-PRBC)是现代无线电引信重点研究方向之一,对该体制引信的抗干扰性能和抗干扰方法的研究尚处于理论探索阶段.分析了线性调频(LFM)干扰对PRPPMPRBC复合体制引信相关检测性能的影响,通过对LFM干扰信号分数阶傅里叶变换(FRFT)的分析,对解调模块输出的基波信号,提出了在分数阶域进行LFM干扰抑制.仿真分析表明,该方法能够有效消除LFM干扰,使引信相关输出得到明显改善.     

基于分数阶傅立叶变换的伪码体制引信线性调频干扰抑制技术

分析线性调频( LFM)干扰对伪码体制引信相关检测性能的影响,结果表明当LFM干扰超出伪码体制引信自身抗干扰容限时,相关输出严重恶化,因此必须在相关检测前对LFM干扰进行抑制。通过对LFM干扰信号分数阶傅立叶变换计算结果的分析,提出在分数阶域进行LFM干扰抑制的方法;为避免固定门限方法在强干扰情况下造成有用信号的损失,提出了自适应门限的干扰抑制方法。通过仿真分析发现该方法能够有效消除LFM干扰,相关输出曲线明显改善,信干比得到显著提高。     

基于FRFT的调频引信LFM干扰抑制改进方法

针对分数阶傅里叶变换(FRFT)在抑制无线电引信LFM干扰时存在计算效率低、误差大的问题,提出了基于FRFT的调频引信LFM干扰抑制改进方法。该方法采用直接离散化算法计算FRFT,将FRFT计算转换为矩阵乘列向量的形式,并采用两级搜索法得到最佳变换阶数。仿真分析表明该方法可以减小运算量,提高信号的信干比,实现调频引信LFM干扰抑制。     

水声混沌跳频通信技术研究

准确地遥控水下探测器的工作状态要求水声通信具有非常高的可靠性与保密性,因此水声通信的数据传输变得尤为重要。研究了低信噪比下的水声跳频通信技术,分析了混沌跳频图案的实现和水声跳频信号的低信噪比检测问题,介绍了编解码中的同步技术,并提出一种纠错码—扩展Hamming码在水声跳频通信中编码检错及纠错译码的实现方法。同时对该方法的性能进行了外场水库实验,验证了它在低信噪比水声通信中的可行性。     

浅海水声信道模型差异对纠错码性能分析的影响

由于水声信道复杂多变,很难进行信道建模,迄今为止并没有一个标准的统计信道模型。针对不同的研究对象,往往需要采用不同的水声信道模型,而评估信道建模差异对研究结论的影响则具有重要意义。从信道纠错码角度,在分析时不变信道模型、时变信道模型和准静止衰落信道模型的基础上,结合高效信道纠错码(以LDPC码为例),讨论了水声信道模型差异对研究纠错码性能可能带来的影响,为实际设计水声通信系统提供参考。仿真结果表明,尽管不同信道建模方式对系统解码的具体信噪比数值要求不大相同,但编译码参数优化设计的方案基本一致,海试数据则进一步验证了上述结论。     

基于分频带传输的单载波水声通信技术研究

针对正交频分复用技术的峰均功率比较高且对多普勒频偏敏感等问题,提出基于分频带传输的单载波水声通信技术,为水下高速通信领域提供了一种可行性方案。该方案将相对较宽的通信频带划分为若干子带,在每个子带间插入保护频带,以消除载波间干扰。开展了水声通信试验,发射换能器频带被划分为两个子频带,每个子带带宽为2.25 kHz,子频带保护间隔为0.75 kHz,载波频率分别为3 kHz和6 kHz. 采用被动时间反转镜联合判决反馈均衡器的接收机结构抑制码间干扰,当映射方式为8相移键控时,3 km、5 km和7 km距离上的试验数据均实现了通信速率为9 kbit/s的 低误码率数据传输,验证了该系统的稳健性。     

基于插值短时分数阶傅里叶变换-变权拟合的线性调频信号参数估计

针对低信噪比下线性调频（LFM）信号参数估计精度不高的问题,提出一种基于Rife插值短时分数阶傅里叶变换（STFRFT）-变权拟合（VWSF）方法。该方法利用STFRFT提高LFM信号的聚集性,实现对LFM信号瞬时频率的高精度估计,并通过VWSF进一步提高信号初始频率和调频率的估计精度。推导得到了初始频率和调频率估计的克拉美-罗限（CRLB）,分析了信号时长、滑窗次数等因素对CRLB的影响。仿真实验及海试结果表明,相比于传统基于短时傅里叶变换的估计方法,Rife插值STFRFT-VWSF方法具有更高的LFM信号参数估计精度。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲时延估计特性分析

以线性调频脉冲压缩的时域特性为参照,分析了基于分数阶傅里叶变换的LFM脉冲时延估计的分数阶傅里叶域特性,并对比了两者在数字信号处理上的差异。可以发现两者在输出信噪比、脉宽压缩比、峰值振幅比的特性基本一致,而在数字实现上,后者精度往往更高,所需数据率可以更低,因此,具有更为广阔的应用前景。     

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.