分数阶Fourier域强弱LFM信号检测与参数估计

分数阶Fourier变换（FRFT）由于其特有的性质,非常适合处理线性调频（LFM）信号,尤其是,作为一种线性变换,可以克服多分量LFM信号之间的交叉项干扰。但是采用逐次消去法检测多分量LFM信号时,每检测一个LFM信号,都要对信号分别求旋转角 的FRFT,再进行二维搜索,计算量较大。为了提高FRFT对多分量LFM信号的检测效率,本文给出一种在分数阶Fourier域检测强、弱LFM信号的新方法。首先,分析了逐次消去法和聚类分析法检测多分量LFM信号的原理,以及它们的优缺点。提出一种聚类分析和逐次消去相结合的信号检测方法,利用平面截取信号在平面(u,α)上的尖峰,并引入基于广度优先搜索邻居（BFSN）的聚类算法,对截取的信号尖峰进行聚类分析,获得每个LFM信号对应的信号尖峰,实现多个较强信号的检测与参数估计,再利用逐次消去法实现弱信号的检测。该方法可以同时检测多个能量相近的LFM信号,提高了检测效率,以及次强信号的参数估计精度,并有效地抑制了强信号对弱信号的遮蔽影响。通过对信号进行平面切割处理,减少了BFSN聚类算法中输入集样本数量,大大降低了算法的计算量。最后,仿真验证了该方法的有效性。      

MIMO雷达正交波形集设计——线性调频-相位编码混合波形

提出了基于线性调频-相位编码组合波形的MIMO雷达正交波形集设计方法。与常规单载频子脉冲相位编码信号相比,线性调频-相位编码波形具有易于实现宽频带和高距离分辨率的优点;建立了MIMO雷达正交波形集优化模型,利用遗传算法进行组合优化,所得波形集不仅具有较低的互相关性,而且每个波形的自相关旁瓣也受到一定的抑制,波形集性能优于常规相位编码波形。仿真实验验证了理论分析的正确性和优化方法的有效性。     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测

采用短时傅立叶变换(STFT),Wigner-Ville分布(WV),分数阶Fourier变换(FRFT)3种时频分析方法,对多分量LFM信号在不同信噪比的情况下进行检测,并对仿真结果进行对比分析,可以得出在低信噪比的情况下基于分数阶Fourier的多分量LFM信号的检测方法较好。     

一种新的混合线性调频雷达信号识别方法

混合线性调频（LFM）雷达信号在实际信号环境中广泛存在,对其进行识别尤为重要。由于混合LFM信号时频分布有严重的交叉项,因此提出了一种基于独立成分分析的时频交叉项抑制法。通过盲源分离提取各独立成分,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再由各成分信号自项求和重构Wigner-Ville分布,采用Wigner-Hough识别各LFM成分。分析了Wigner-Hough变换输入信噪比和输出信噪比的关系,仿真验证了算法的有效性,得出随着样本点数的增加,在低信噪比条件下,能获得好的识别性能的结论。      

用于多分量线性调频信号的自适应核分布分析

该文针对多分量线性调频信号,提出了一种新的自适应核时频分布-自适应高斯核分布,并给出了有效的核函数估计准则;以自适应高斯核分布为例,分析了采用自适应核时频分布对信号自身项及交叉项的影响,从而说明自适应核相对于固定核的优势所在;总结了基于模糊域自适应设计多分量线性调频信号核函数的一般方法。计算机仿真结果表明了自适应高斯核分布在抑制交叉项并保持较高时频分辨力方面的有效性。     

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。     

基于循环相关的LFM脉冲雷达宽带回波Doppler和多径时延的联合估计

基于循环相关特性,该文提出了针对线性调频(LFM)脉冲雷达宽带回波Doppler和多径时延联合估计的方法。该方法首先利用雷达回波的循环相关变换,通过多径分量的能量累积估计Doppler频移尺度参数,然后结合发射信号的先验信息构造降阶函数,将回波信号降为多个单频信号,最后利用零频率截面循环谱能够将时间上有重叠的多径回波信号在该截面上分开且分辨率加倍的特性,估计出各多径分量的时延值。该方法只需要一个脉冲信号即可完成Doppler和多径时延的联合估计,对低信噪比噪声有较强的容忍性,能抑制各径相关交叉项的影响,并且具有较高的多径时延估计分辨率。文中给出了计算机仿真实验,仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于FRFT的多分量LFM信号DOA估计

提出了一种基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号波达方向估计算法。观测信号经滤波和解线调处理,变换为一系列单频平稳信号。在分数阶Fourier域结合传统的MUSIC算法,从而实现了LFM信号的方向估计。给出了估计误差的统计分析,使得这一方法在理论上趋于完备,仿真试验验证了算法的有效性。     

基于去调频宽带LFM信号的二次距离压缩算法及其实时实现

该文在基于匹配滤波的二次距离压缩算法(SRC)基础上,通过对去调频的线性调频(LFM)信号的时、频域关系的分析,给出基于去调频LFM信号的SRC算法,与距离多普勒算法(RD)和普通LFM信号SRC算法对比,分析该算法的运算量,说明该算法适合于去调频体制SAR实时成像处理。对于去调频SAR数据采用该算法压缩得到清晰的图像,同时对比斜视下SRC与RD成像的结果。验证了在高分辨率实时成像时SRC算法优于RD算法。     

基于新型DFrFT的LFM信号参数估计算法

针对传统算法对高调频率线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号进行参数估计时误差较大的问题,提出了一种基于新型离散分数阶傅里叶变换(discrete fractional Fourier transform,DFrFT)的LFM信号参数估计算法.新型DFrFT在传统离散算法的基础上...